Content uploaded by Dorottya Győrössy
Author content
All content in this area was uploaded by Dorottya Győrössy on Dec 09, 2020
Content may be subject to copyright.
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
Magyar Biológiai Társaság
Természetvédelmi Közlemények 26, pp. 120–137, 2020
DOI: 10.20332/tvk-jnatconserv.2020.26.120
Első budapesti közösségi denevérfelmérés –
Módszertani tapasztalatok és eredmények
Győrössy Dorottya1,+, Szabadi Kriszta Lilla1,+, Sulyán Péter Gábor2,
Halmai Zalán3, Görföl Tamás4 és Zsebők Sándor5,6,*
1Állatorvostudományi Egyetem, Biológiai Intézet, Ökológiai Tanszék,
1077 Budapest, Rottenbiller u. 50.
2Agrárminisztérium, Természetmegőrzési Főosztály,
1055 Budapest, Kossuth Lajos tér 11.
39723 Gyöngyösfalu, Alkotmány u. 20.
4Magyar Természettudományi Múzeum, Állattár, 1088 Budapest, Baross u. 13.
5Ökológiai Kutatóközpont, Ökológiai és Botanikai Intézet,
2163 Vácrátót, Alkotmány u. 2–4.
6Eötvös Loránd Tudományegyetem, Állatrendszertani és Ökológiai Tanszék,
1117 Budapest, Pázmány Péter stny. 1/C
+ Ezek a szerzők egyenlő arányban vettek részt a munkában.
E-mail*: zsebok.s@gmail.com
Összefoglaló: A denevérek rejtőzködő, éjszakai állatok, ezért nehéz vizuális adatokat gyűjteni je-
lenlétükről. Ultrahangjaik rögzítésével és elemzésével azonban nagy mennyiségű információ nyer-
hető életmódjukról és fajösszetételükről. Az első magyarországi, denevérek felmérésére irányuló
„citizen science” projekt célja egy önkéntesbázis kialakítása, valamint új adatok gyűjtése volt Bu-
dapest denevérfaunájáról. Felmérésünkben 34 önkéntes segítségével hat denevérfaj biztos jelenlétét
mutattuk ki Budapest bel-, és külterületéről, illetve a környező településekről. Leggyakoribbnak a
rőt koraidenevér (Nyctalus noctula), az alpesi denevér (Hypsugo savii) és a fehérszélű törpedenevér
(Pipistrellus kuhlii) bizonyult. Vizsgálatunk az első, mely felhívja a figyelmet az utóbbi két faj töme-
ges budapesti előfordulására. Tanulmányunkban összefoglaljuk a közösségi felmérés tapasztalatait,
és javaslatokat fogalmazunk meg a jövőbeni felmérésekre vonatkozóan.
Kulcsszavak: citizen science, Budapest, akusztikus denevérfelmérés, urbanizáció
Bevezetés
Az urbanizáció, az ipari és mezőgazdasági területek terjeszkedése, valamint a
nagyüzemi fakitermelések miatt a természetes élőhelyek megszűnésével egyre
több – köztük számos védett – faj kénytelen alkalmazkodni a városi környezethez
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
121
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
(McKinney 2002, 2006, Russo & Ancillotto 2015). A legtöbb élőlény populációi-
ra a városok megnövekedett zajszintje (Slabbekoorn & Peet 2003, Ditchkoff et al.
2006), a mesterséges megvilágítás (Longcore & Rich 2004, Pauwels et al. 2019),
ill. a mesterséges felületek polarizációs (Kriska et al. 2008, Malik et al. 2008) és
akusztikai tulajdonságai (Greif et al. 2017) negatív hatással vannak. Kiemelten
fontos az élővilág monitorozása városi környezetben is (Jung & Threlfall 2016,
Gonsalves & Law 2018), hiszen így kaphatunk pontos képet egy faj elterjedéséről,
populációinak méretéről, valamint arról, hogy a fentebb említett hatások mellett
sikerül-e túlélniük.
A denevérek világszerte nagy számban jelennek meg városi környezetben
(Kunz & Lumsden 2003, Russo & Ancillotto 2015). A városi denevérközössé-
gek diverzitása kisebb, mint a természetes élőhelyeken lévő közösségeké, továb-
bá gyakran figyelhető meg egy-egy faj kiemelkedő egyedszáma (Legakis et al.
2000, Hourigan et al. 2010, Luck et al. 2013). Sikeres urbanizálódást tapasztaltak
például a fehérszélű törpedenevér (Pipistrellus kuhlii, Kuhl, 1817) európai állo-
mánya esetében (Russo & Ancillotto 2015). A városokban sok potenciális szál-
láshely található, melyek magasabb és stabilabb hőmérsékletűek a természetes
szálláshelyeknél. A nőstény fehérszélű törpedenevérek számára a megemelkedett
hőmérséklet kifejezetten előnyös, mivel kevesebb időt töltenek utódaik melegíté-
sével és több időt zsákmányszerzéssel, így az utódok növekedése felgyorsul, és
túlélési sikerük nő (Kerth et al. 2001). A faj képes továbbá kihasználni az utcai
lámpák fényénél összegyűlő rovarok által biztosított táplálékforrást is (Russo &
Ancillotto 2015).
A denevérek számos ökoszisztéma-szolgáltatást nyújtanak: fontos szerepük
van a beporzásban, növények terjesztésében és az ízeltlábúak mennyiségének
szabályozásában (Kunz et al. 2011). Ennek ellenére a legtöbb esetben a denevé-
rek fogadtatása negatív a babonáknak és közhiedelmeknek köszönhetően (Lunney
& Moon 2011). A közösségi tudomány (angolul: citizen science) alkalmas a de-
nevérek negatív megítélésének csökkentésére. A “civil kutatók” olyan érdeklődő
laikusok, akik önként, aktívan vesznek részt tudományos munkákban (Kruger &
Shannon 2000). Az önkéntesek kisebb-nagyobb feladatokat látnak el, mint pl.
kutatási kérdések megfogalmazása, adatok gyűjtése, rendszerezése, adatbázisba
való bevitele, feldolgozása és vizualizálása, ill. projekt design elkészítése. Ezeken
kívül természetvédelmi beavatkozásokat is megvalósíthatnak, melyeknek hatásait
a későbbiekben nyomon tudják követni (Wilson & Godinho 2013, McKinley et
al. 2017, Turrini et al. 2018). Az így keletkezett eredményeket végül az adott
kutatási terület szakemberei ellenőrzik és pontosítják. A résztvevők elsajátítják
a felmérések elvégzéséhez szükséges speciális eszközök használatát, így hosz-
szabb távú monitoring programok kialakítása is lehetővé válik (Conrad & Hilchey
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
122 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
2011). A civilek bevonása a tudományos munkába számos előnnyel jár, a közös-
ségi kutatás folyamán az önkéntesek betekintés nyernek a tudományos munkába,
tájékoztatást kapnak az aktuális tudományos kutatásokról, és jobban megismerik
a célcsoportok életmódját, jelentőségüket az ökoszisztémákban és az őket veszé-
lyeztető tényezőket, továbbá akár új fajokat is felfedezhetnek (Turrini et al. 2018,
Vohland et al. 2019). Az önkéntesek mellett a kutatóknak is származik előnye
az ilyen munkákból: sokkal nagyobb területeket mérhetnek fel, amely által ed-
dig nem ismert élőhelyeket találhatnak, vagy új helyekről mutathatnak ki egyes
fajokat, azaz új tudományos eredmények születhetnek. Új fajokat is leírhatnak,
korábban nem ismert veszélyeztető tényezőkkel szembesülhetnek, illetve a mi
esetünkben jobban megérthetik, hogy a civilek közül sokan miért félnek annyira
a denevérektől (Silvertown 2009, Dickinson et al. 2010, Haklay 2013, Wilson &
Godinho 2013). Azonban, mint minden kutatási módszernek, a közösségi tudo-
mánynak is vannak kockázatai: hiányos vagy megbízhatatlan adatok keletkezése,
illetve a keletkezett adatok minőségbeli különbségeiből eredő problémák, amiket
befolyásolhat a résztvevők kora és képessége is. Különösen nagy a kockázata a
megnövekedett zavarásnak, látogatásnak pl. a túl sok adatgyűjtő bevonása vagy a
veszélyeztetett fajok élőhely-adatainak megosztása miatt (Dickinson et al. 2010,
Conrad & Hilchey 2011). Mindezek elkerülésének érdekében az ilyen felmérések
alapos tervezést igényelnek (Beeker et al. 2013, Wilson & Godinho 2013).
Madarak esetében az ilyen projektek már a XVIII. században elkezdődtek
(Greenwood 2007), azonban a denevérekre vonatkozó közösségi felmérések csak
az utóbbi évtizedben váltak nemzetközi szinten tömegessé. A denevérekről éj-
szakai életmódjuknál fogva nehéz vizuális adatokat gyűjteni, viszont az általuk
kiadott, tájékozódásra és vadászatra használt ultrahangok, illetve az emberi fül
számára is hallható kommunikációs hangjaik rögzítésével az adott területen már
ki lehet mutatni jelenlétüket. Wilson & Godinho (2013) a 2009-ben elindított Mel-
bourne Microbat Project keretében az önkéntesek bevonásának előnyeit, valamint
a denevérek elterjedését és élőhelypreferenciáját vizsgálta. A terepi és akusztikai
adatgyűjtésben több mint 100 önkéntes vett részt. A felmérés mind az önkéntesek,
mind a szakemberek számára pozitív tapasztalatokkal zárult. Nagy-Britanniában
1997 és 2012 között a több mint 3500 önkéntessel dolgozó Nemzeti Denevér-
monitorozó Programban (National Bat Monitoring Programme in Great Britain,
http1) 10 fajt/fajcsoportot tudtak kimutatni a vizsgálati területekről denevérdetek-
torok segítségével. A program célja a denevérek városi környezethez való adap-
tációjának hosszú távú monitorozása volt, melyhez elengedhetetlennek bizonyult
a civil kutatók segítsége (Barlow et al. 2015). Nemzetközi szinten talán a legje-
lentősebb projekt az iBats (Indicator Bats Program, http2), ami 2006-ban indult,
és célja a denevérek globális szintű biodiverzitás-monitorozása. A máig is tartó
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
123
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
felmérésben eddig több ezer önkéntes vett részt 21 országból, öt kontinensen. A
vizsgálatok során standard módszereket és telefonos alkalmazásokat használnak,
illetve a keletkezett nagy adatmennyiség feldolgozására egy automata hanghatá-
rozót fejlesztettek ki (iBatsID), ami jelenleg 34 európai denevérfaj határozását
könnyíti meg (Gibb et al. 2016).
Összefoglalva a nemzetközi projekteket elmondhatjuk, hogy mindegyik cél-
ja egy hosszabb távú monitoring program kialakítása volt, minél több önkéntes
bevonásával a vizsgálatokba. A civilek aktív terepi részvételével sokkal nagyobb
területek felmérésére nyílt lehetőség, és a denevérek jelenlétének, aktivitásának,
táplálékpreferenciájának, valamint a denevérközösségek összetételének közelebbi
megismerése is lehetővé vált. Az akusztikus adatok feldolgozását több esetben is
automata fajhatározó segítségével végezték, de ezek mellett az önkéntesek a ma-
nuális határozást is megtanulhatták, így az elemzésekben is részt vehettek, persze
eleinte csak a szakemberek szigorú utólagos ellenőrzésével.
Magyarországon – főként a Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer
(NBmR) keretein belül – a nemzeti park igazgatóságok, a Vadonleső Program,
valamint civil szervezetek, mint a Magyar Madártani és Természetvédelmi Egye-
sület (MME) foglalkoznak denevérek monitorozásával. Hazánkban 28 dene-
vérfaj él, mind természetvédelmi oltalom alatt áll, nyolc faj fokozottan védett.
Mindegyikük megtalálható az Élőhelyvédelmi Irányelv IV. mellékletében (kö-
zösségi jelentőségű fajok), és közülük tíz a II. mellékletben is szerepel (Natura
2000 jelölőfaj). A hazai denevérfajok közül több is előfordulhat városi környe-
zetben (panelházak, templomtornyok, pincék, padlások), a leggyakoribb fajok a
rőt koraidenevér (Nyctalus noctula Schreber, 1774), a közönséges késeidenevér
(Eptesicus serotinus Schreber, 1774) és a közönséges törpedenevér (Pipistrellus
pipistrellus Schreber, 1774) (Gombkötő 2008). Ezeken kívül szórványosan a fe-
hértorkú denevért (Vespertilio murinus Linnaeus, 1758) is kimutatták városokban
(Gombkötő et al. 1996, Bihari et al. 2007).
Magyarország csatlakozott az iBats felméréshez, de ennek során többnyire
denevérkutatók végzik a felméréseket. Igazi, közösségi adatgyűjtésen alapuló,
rendszeres monitorozó projekt tehát mindezidáig nem volt hazánkban. Budapest
és környéke ígéretes vizsgálati terület ilyen jellegű kutatásokhoz: a városban ta-
lálható parkok és a város szomszédságában található erdők és barlangok jelentős
táplálkozó- és szálláshelyeket biztosítanak a denevérek számára. A természetes
búvóhelyek mellett potenciálisan az épületekben is sok denevérfaj talál szállás-
helyet a városban és annak környékén. A város denevérközösségéről az első ada-
tok főleg a budai hegyekben található barlangokból származnak (Méhely 1900,
Topál 1954a, Topál 1954b). Azóta is főleg telelő- és szülőkolóniák felméréséből
rendelkezünk adatokkal. Az átfogó felmérések, amelyekben akár több módszer-
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
124 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
rel is lehetne vizsgálni a denevérek előfordulását (pl. akusztikus mintavételezés,
terepi hálózás) nem rendszeresek. Az utolsó átfogó tanulmány 2015-ben jelent
meg a város denevérközösségéről, amely beszámol az 1900-as évek óta tapasztalt
változásokról, mint a patkósdenevérek (Rhinolophus spp.), a közönséges (Myotis
myotis Borkhausen, 1797) és a hegyesorrú denevérek (M. blythii Tomes, 1857) ál-
lományának drasztikus csökkenéséről; valamint javaslatokat tesz a további felmé-
résekre, egyes fajok célzott vizsgálatára (Tóth-Ronkay et al. 2015). Wizl (2009,
2013) detektoros módszerrel vizsgálta Budapest denevérközösségének összetéte-
lét és élőhelypreferenciáját.
Jelenlegi tanulmányunkban az első budapesti közösségi alapú akusztikus de-
nevérfelmérés eredményeit és annak módszertani tapasztalatait szeretnénk meg-
osztani.
Anyag és módszer
Felmérésünket a különböző nemzetközi, önkéntesek bevonásán alapuló denevér-
monitorozó programokhoz hasonlóan végeztük, igyekeztünk minél több civilt be-
vonni az akusztikus adatgyűjtésbe és az adatelemzésbe is.
Terepi adatgyűjtés
A vizsgálat 2019. október 11-e és 21-e között zajlott (ez beleesik a denevérek
vándorlási és párzási időszakába), Budapest és agglomerációja területén. A fel-
méréshez önkénteseket toboroztunk (a “Magyar denevérbarátok közössége” nevű
Facebook-csoportban, http3). A terepi adatgyűjtésre 32 személy jelentkezett,
azonban a résztvevők száma ennél magasabb volt, ugyanis sokan családjukkal,
barátaikkal közösen végezték a felmérést.
A hangadatok gyűjtését AudioMoth v.1.1.0 akusztikus adatgyűjtőkkel végez-
tük. Ennek a detektortípusnak előnye, hogy nyílt hozzáférésű szoftverrel ren-
delkezik, olcsó és kis méretű (58 × 48 × 15 mm). Valós idejű, teljes spektrumú
(0–197 kHz-es frekvenciatartományú) felvételeket rögzít tömörítésmentes, WAV
formátumban, microSD kártyára. Napnyugta (a felmérés időszakában ez 17:45 és
18:03 közé esett) után körülbelül egy órával már minden hazai denevérfaj aktív,
így a felmérés idejét ehhez igazítottuk. A szervezők által előre beprogramozott
denevérdetektorok automatikusan kapcsoltak be 19:00-kor, majd álltak le 21:00-
kor, mely idő alatt ötperces felvételeket készítettek.
Az önkéntesek a felmérés során nem találkozhattak testközelből denevérrel,
hiszen terepi hálózással nem egészítettük ki a mintavételt, de a szemfülesek a
sötét ellenére is láthatták a repülő egyedeket a felmérés során. Feladatuk az adott
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
125
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
időintervallumban a detektorokkal való minimum egy órás séta, vagy azok egy
pontba történő kihelyezése volt. Az útvonalak kiválasztásának koordinálására
online Google-táblázatot használtunk, és csak annyi feltételt szabtunk a részt-
vevőknek, hogy olyan helyen gyűjtsenek adatot, ahol más még nem mintavéte-
lezett. A résztvevőknek a felmérés megkezdésének, illetve befejezésének idejét
és helyét fel kellett mondaniuk a felvételre. Emellett kértük, hogy útvonalukat
térképen rögzítsék (telefonos alkalmazások segítségével, vagy utólag írásban,
térképes bejelöléssel). Az útvonalak utólagos ellenőrzését segítette az is, hogy
a résztvevők bizonyos időközönként rámondták a felvételre, hogy éppen merre
járnak. Az útvonaladatokat az esetleg szükséges digitalizálás és konverzió után,
egy PostgreSQL (PostGIS) adatbázisba töltöttük (pontgeometriával), ahol lehető-
ség volt az utófeldolgozásra is. Az útvonalak és pontok megjelenítését és térképi
ábrázolását ArcGIS Pro programban végeztük.
Akusztikus fajhatározás
Első lépésben a gyűjtött hangfelvételeken automatikusan megkerestük a denevér-
hangokat Mac Aodha et al. (2018) számítógépes programjával, majd ezeket saját
készítésű R-kóddal (R Core Team 2019) vágtuk ki. A talált szekvenciák közül
minden mintavételezési útvonalra/pontra véletlenszerűen kiválasztottunk maxi-
mum 100 db-ot, hogy – amennyiben ennél több denevérhang került felvételre –
csökkentsük a határozással járó munka mennyiségét, de mégis jó közelítést kap-
junk az adott területen lévő denevérfajok előfordulásáról. Ezután a szekvenciákat
a Kaleidoscope Pro nevű program (Wildlife Acoustics, Inc.) automatikus fajhatá-
rozó funkciójával vizsgáltuk. Csak abban az esetben fogadtuk el az automatikus
határozás eredményét, amennyiben a program által megadott minőségjelző pont-
szám 3 feletti volt. Ilyen esetben már nagy egyezés található a manuális fajhatáro-
zással. Összesen 2404 felvétel lett automatikusan meghatározva, és 3375 felvétel
maradt hátra, amit manuálisan kellett meghatározni. A rögzített hangok manuális
elemzéséhez az Adobe Audition 3.0 szoftvert (Adobe Inc.) és a nyílt hozzáfé-
résű Audacity (http4) programot választottuk. Mindkét program esetében meg-
egyeztek a beállítások. A vállalkozó szellemű önkéntesek a gyűjtött hanganyag
elemzésében aktívan is részt vehettek. Ebbe a munkaszakaszba öt olyan önkéntes
csatlakozott, akik már a terepi adatgyűjtésben is részt vettek, illetve két olyan sze-
méllyel bővült a csapat, akik a terepi felmérésben nem tudtak részt venni.
A terepi adatgyűjtés után egy találkozót szerveztünk az önkéntesek számára a
Fővárosi Állat- és Növénykert Sünispotály házában, hogy az összegyűjtött hang-
anyagokról beszámoljunk, és megismerjék a számítógépes fajhatározás gyakorlati
alapjait. Az önkéntesek számára létrehoztunk egy Google Drive felületet, aho-
va minden szükséges segédanyagot és a határozandó hangokat feltöltöttünk. Itt
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
126 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
megtalálható volt az Audacity hangelemző program telepítője, valamint egy rövid
videó a program használatáról. Létrehoztunk továbbá egy határozói útmutatót,
melyben lépésről lépésre bemutattuk a munkafolyamatokat, illetve megadtuk a ha-
tározás során várható denevérfajok és fajcsoportok neveit és a szonogramjaikhoz
tartozó főbb akusztikus paramétereket. Fajcsoportok létrehozására azért volt szük-
ség, mert előfordulhat, hogy bizonyos fajok által használt frekvenciák átfednek,
és szociális hangjaik sem látszódnak a felvételeken, így nem lehet egyértelműen
megmondani faji hovatartozásukat. A fajcsoportok révén azonban lehetőségünk
van besorolni őket egy tágabb kategóriába, ezzel is csökkentve a téves faunisztikai
adatok keletkezését. Ezenfelül csatoltuk a hangok elemzéséhez segítséget nyúj-
tó naprakész szakirodalmat is, mint pl. echolokációs hangokat bemutató európai
(Walters et al. 2012), svájci (Obrist et al. 2004), görög (Papadatou et al. 2008) és
olasz (Russo & Jones 2002) határozóanyagokat, illetve Pfalzer & Kusch (2003)
denevérek szociális hangjait leíró cikkét. Az elkészített határozói útmutató és a
szakirodalmat bemutató anyagok a továbbiakban is elérhetőek lesznek, így a jövő-
beni új önkéntesek is beletanulhatnak a határozási folyamatba. Az oktatás után az
elemzőknek otthon, gyakorlásként egy előre összeállított hangokból álló adatsort
kellett faj/fajcsoport szintjén meghatározniuk, ezeket ellenőriztük, a felmerülő
észrevételeket pedig személyesen írtuk meg az egyes résztvevőknek. Ezt köve-
tően nekikezdhettek az “élesben történő határozásnak”, a létrehozott Google táb-
lázatban feltüntették, mely fájlokat töltötték le és minek határozták meg. Minden
önkéntes esetében leellenőriztük az első éles határozásaik eredményét és újabb
személyes üzenetek formájában tájékoztattuk őket, felhívtuk a figyelmüket mire
érdemes odafigyelniük, ők pedig ez által visszajelzést kaptak fejlődésükről. Azt,
hogy a további határozási eredményeiket is le kellett-e ellenőrizni, ezek alapján
állapítottuk meg. A felmerülő kérdések, problémák és érdekes észrevételek meg-
vitatására a “Budapesti denevérfelmérés (hangelemzés)” Facebook-csoportban
volt lehetőség. A fajhatározás után Excelben összesítettük a denevér-előfordu-
lásokat külön Budapest közigazgatási területére és külön az agglomerációra, és
kiszámoltuk az egyes fajok gyakoriságát aszerint, hogy a mintavételezések hány
százalékában fordultak elő.
Eredmények
Összesen 34 önkéntest sikerült bevonnunk a projektbe. Ebből 32-en vettek részt a
terepi adatgyűjtésben (nem számolva az őket kísérő családtagokat és barátokat) és
heten a hangok határozásában. A terepi adatgyűjtés során 83 helyszínt (útvonal és
pont) sikerült felmérnünk 11 éjszaka alatt (1. ábra). A helyszínek közül 67 Buda-
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
127
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
pest közigazgatási határain belül (20 kerületből), 16 pedig Budapest vonzáskörze-
tében volt. Az útvonalakat összeadva összesen 339,510 km útszakaszt sikerült a
résztvevők segítségével bejárnunk és kb. 166 órányi hangfelvétel keletkezett. Az
önkéntesek bevonásával lehetőségünk nyílt szimultán mintavételek elvégzésére,
nekik köszönhetően sikerült ilyen rövid idő alatt ilyen nagy területet bejárni, és
kellő mennyiségű hangadatot összegyűjteni.
Összesen 10197 denevérhang-szekvenciát sikerült a felmérések során rögzíte-
ni. Mintavételezésenként Budapesten átlagosan 127,4±137,8; 102 (átlag±szórás;
medián) hangszekvenciát rögzítettünk, mely érték az agglomerációra 53,3±55,3;
25,5 (átlag±szórás; medián). Összesen 5779 szekvenciát határoztunk meg: 2404
darabot automatikusan, és 3375 darabot manuálisan (1. táblázat). A manuális hatá-
rozás során az önkéntesek sikeresen elsajátították a faj/fajcsoport-szintű határozás
alapjait, ezzel hozzájárulva az adatok gyorsabb elemzéséhez, valamint tapaszta-
latot szereztek a későbbi felmérések során esetlegesen nyújtott újbóli segítségük-
höz. A részvételüknek köszönhetően ki tudtunk alakítani egy szisztematikus fo-
lyamatot az adatok minőségének ellenőrzésére is, mely ugyancsak hasznos lesz a
későbbi felmérések során.
1. ábra: Mintavételi helyek
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
128 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
Hat fajt biztosan sikerült kimutatni a területekről, mivel ezen fajokat egyér-
telműen elkülönülő echolokációs vagy szociális hangjaik alapján biztosan tud-
tuk határozni: a közönséges törpedenevért, a szoprán törpedenevért, a fehérszélű
törpedenevért, az alpesi denevért (Hypsugo savii Bonaparte, 1837), a közönsé-
ges késeidenevért és a rőt koraidenevért. A fajcsoportok közül leggyakoribbnak
a törpedenevéreket tömörítő fajcsoportok (P. kuh./P. nat., H. sav./P. kuh./P. nat.)
bizonyultak (2. táblázat). Ezekről biztosabb információt jelenleg nem tudunk
mondani, mivel az egyes felvételeken szereplő hangok a fajcsoportokba tartozó
fajok átfedő frekvenciatartományába esnek, és így nem lehetünk biztosak a pontos
fajhatározásban. Ilyen hangok például a durvavitorlájú törpedenevér (Pipistrellus
nathusii Keyserling & Blasius, 1839) tájékozódási hangjai, melyek alakja és
hangmagassága megegyezik a fehérszélű törpedenevér hangjaival. Ezt a két fajt
csak szociális hangjaik alapján tudjuk elkülöníteni, azonban vizsgálatunk során
a durvavitorlájú törpedenevér szociális hangjait nem sikerült megtalálnunk. Faj-
ra biztosan meghatározott szekvenciák alapján Budapesten és a környékén lévő
településeken az alpesi denevér, a rőt koraidenevér és a fehérszélű törpedenevér
mutatkozott a leggyakoribbnak.
Faj/Fajcsoport Budapest Agglomeráció
Manuális Automata Össz. Manuális Automata Össz.
P.kuh./P.nat. 1086 1317 2403 186 236 422
Nyctalus noctula 261 542 803 44 21 65
H.sav./P.kuh./P.nat. 573 22 595 119 1120
Hypsugo savii 372 129 501 44 751
E.ser./N.lei./N.noc./V.mur. 224 73 297 28 5 33
Pipistrellus kuhlii 151 16 167 20 4 24
M.sch./P.pyg. 5 4 96915
Pipistrellus pygmaeus 4 1 5 10 0 10
Pipistrellus pipistrellus 22 4 0 0 0
Eptesicus serotinus 2 1 3 0 0 0
M.sch./P.pip. 2020 0 0
Myotis ssp. 0 0 0 1 1 2
Mintavételi helyek száma
(db): 67 16
1. táblázat. Fajok/fajcsoportok előfordulása manuálisan, illetve program által határozott felvétele-
ken, Budapest közigazgatási határain belül és az agglomerációban. A táblázatban szereplő számok
a meghatározott szekvenciák számát jelentik. E.ser.: Eptesicus serotinus, H.sav.: Hypsugo savii,
M.sch.: Miniopterus schreibersii, N.lei.: Nyctalus leisleri, N.noc.: N. noctula, P.kuh.: Pipistrellus
kuhlii, P.nat.: P. nathusii, P.pip: P. pipistrellus, P.pyg.: P. pygmaeus, V.mur.: Vespertilio murinus
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
129
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
Diszkusszió
Budapesten az utolsó átfogó akusztikus felmérést tíz évvel ezelőtt Wizl (2009)
végezte, a denevérek szaporodási időszakában. Szakdolgozati kutatása áprilistól
augusztusig folyt, a mintavételi területek útvonalain havi egy alkalommal, a hó-
nap második felében végzett felmérést. A detektoros adatgyűjtés naplemente előtt
kezdődött és két órán át tartott, mely idő alatt az útvonalon kétszer haladt végig.
Budapest területéről kimutatta a rőt koraidenevér, az alpesi denevér, a fehérszélű
törpedenevér, a közönséges késeidenevér, a fehértorkú denevér és a közönséges és
hegyesorrú denevér fajpár folyamatos jelenlétét, valamint a szoprán törpedenevér
alkalmi előfordulását a felmérés első és utolsó hónapjában.
Adataink alapján mi is a rőt koraidenevért találtuk az egyik leggyakoribb faj-
nak, hiszen a mintavételi helyeink több mint 85%-áról sikerült kimutatni. A rőt
koraidenevért már régóta gyakori fajként tartják számon a nagyvárosokban, Bi-
hari (2004) cikkében úgy említi, mint Magyarország leginkább urbanizálódott
denevérfaja. Vizsgálatai szerint a panelépületek rései hasonlítanak a természetes
élőhelyeiken lévő üregekhez, odúkhoz, és ugyanolyan vagy jobb klimatikus felté-
teleket biztosíthatnak a faj számára.
2. táblázat. Fajok/fajcsoportok mintavételi helyeken való előfordulásának gyakorisága a mintavé-
teli útvonalak százalékában, Budapest közigazgatási határain belül és az agglomerációban. E.ser.:
Eptesicus serotinus, H.sav.: Hypsugo savii, M.sch.: Miniopterus schreibersii, N.lei.: Nyctalus
leisleri, N.noc.: N. noctula, P.kuh.: Pipistrellus kuhlii, P.nat.: P. nathusii, P.pip: P. pipistrellus,
P.pyg.: P. pygmaeus, V.mur.: Vespertilio murinus
Faj/Fajcsoport Budapest (%) Agglomeráció (%) Össz. (%)
P.kuh./P.nat. 98,51 87,50 96,39
H.sav./P.kuh./P.nat. 89,55 75,00 86,75
Nyctalus noctula 89,55 68,75 85,54
Hypsugo savii 86,57 56,25 80,72
E.ser./N.lei./N.noc./V.mur. 74,63 56,25 71,08
Pipistrellus kuhlii 43,28 31,25 40,96
M.sch./P.pyg. 11,94 25,00 14,46
Pipistrellus pygmaeus 7,46 25,00 10,84
Pipistrellus pipistrellus 5,97 0,00 4,82
Eptesicus serotinus 4,48 0,00 3,61
Myotis ssp. 1,49 0,00 1,20
M.sch./P.pip. 1,49 0,00 1,20
Mintavételi helyek száma (db): 67 16 83
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
130 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
Az alpesi denevért Estók és munkatársai (2007) még ritka denevérfajaink közé
sorolták, azonban jelenlétét már kimutatták az ország egész területéről (Dombi &
Somogyvári 2003, Szatyor et al. 2003), illetve Görföl és munkatársai (2007) is
rögzítették hangjait Budapesten egy 2007-es detektoros vizsgálat során. Az észle-
lések háromnegyede nagyobb településekről és azok vonzáskörzetéből származik.
Wizl (2009, 2013) és felmérésünk eredményei alapján viszont már elmondhatjuk,
hogy az alpesi denevér, a fehérszélű törpedenevérhez hasonlóan, gyakori faj Bu-
dapesten. A fehérszélű törpedenevér és az alpesi denevér eredetileg mediterrán fa-
jok, azonban előfordulásukat az 1980-as évek óta Európa-szerte számos új helyen
regisztrálták. Előkerültek Lengyelország (Sachanowicz et al. 2006), Szlovákia
(Lehotská & Lehotský 2006), a Cseh Köztársaság (Bartonička & Kaňuch 2006)
és számos más közép-európai ország területéről (Uhrin et al. 2016). Úgy tűnik,
ez kapcsolódik a jelenlegi éghajlatváltozás által okozott környezeti változásokhoz
(Uhrin et al. 2016). A fehérszélű törpedenevér és az alpesi denevér az egyre gya-
koribb városlakó fajaink közé tartozik. Budapesten történő tömeges megjelenésük
kb. a 2000-es évek elejére tehető, de a rendszeres monitoring programok hiánya
miatt ennek pontos idejét nem lehet megmondani (Zsebők et al. 2012).
A rőt koraidenevér, az alpesi denevér és a fehérszélű törpedenevér feltehető-
en egész évben jelen van Budapest területén. Ezt Wizl (2009, 2013) szaporodási
időszakban gyűjtött adatai is igazolják, valamint a felmérésünk is alátámasztja,
amely a denevérek vonulási-, illetve párzási időszakában készült. Wizl munkájá-
val összevetve kutatásunkban szembeötlő lehet a Myotis fajok hangjainak hiánya,
melyre két lehetséges magyarázatot találtunk. Az egyik, hogy vizsgálatunk idején
már megkezdték a vonulást, mivel a denevérek általában ősszel (szeptember, ok-
tóber) indulnak telelőhelyeik felé (Fleming & Eby 2003, Dietz & Kiefer 2016). A
másik lehetséges ok a nagy Myotis fajok (közönséges és hegyesorrú denevér) állo-
mányának városi élőhelyekről való kiszorulása, melyet a gyakori fajokkal történő
táplálékforrásokért való versengés is okozhatott. Ilyen összefüggést mutattak ki
Svájcban a kis patkósdenevér állománycsökkenése és a közönséges törpedenevér
tömeges megjelenése között (Arlettaz et al. 2000). Az állományok csökkenését
előidézheti továbbá a szálláshelyek zavarása és megszűnése (pl. barlanglezárások,
épületfelújítások) is.
Eredményeinket a Fővárosi Állat- és Növénykert mentőközpontjának adatai is
alátámasztják, ugyanis az általunk gyakorinak talált rőt koraidenevér, alpesi de-
nevér és fehérszélű törpedenevér sérült példányai gyakran kerülnek be hozzájuk.
Tavaszi időszakban ezen fajok fiatal egyedei nagy számmal érkeznek a mentő-
helyre, a téli időszakban pedig sokszor hoznak be hibernáció közben megzavart,
legyengült példányokat. Kutatásunkban a leggyakoribb fajcsoportoknak a törpe-
denevéreket tömörítő csoportok (P.kuh./P.nat., illetve a H.sav./P.kuh./P.nat.) bizo-
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
131
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
nyultak. Ugyan a mostani felmérés során a durvavitorlájú törpedenevér szociális
hangját nem találtuk meg (ami alapján pontosan azonosítani lehetne), de az elmúlt
években számos fiatal példány (újszülött és már röpképes egyedek is) került a
mentőhelyre, így valószínű, hogy ez a faj is jelen van és szaporodik Budapest te-
rületén. Az utóbbi években a nagy Myotis fajok (közönséges és hegyesorrú dene-
vér) egyetlen példánya sem került be az állatkert mentőközpontjába. Ez alapján is
arra következtethetünk, hogy állományuk jelentősen lecsökkent a város területén.
Az első hazai közösségi denevérfelmérés pozitív tapasztalatokkal zárult. Az ön-
kéntesek segítésével lehetőség nyílt szimultán mintavételekre, így több adatot si-
került gyűjtenünk nagyobb területről, illetve közreműködésükkel a hangelemzést
is gyorsabban kiviteleztük. Tanulmányunk közösségformáló hatása sem elhanya-
golható, ugyanis a közös érdeklődések és programok összehozzák az embereket,
így kialakítva egy megbízható csapatot, ami mind a kutatók, mind az önkéntesek
számára hasznos.
Tapasztalataink alapján a jövőbeli közösségi felmérésekre vonatkozóan szá-
mos javaslatot fogalmaztunk meg. Az adatkezelés és feldolgozás megkönnyítése
érdekében célszerű lenne egy egységes GPS-es nyomvonalrögzítő program al-
kalmazása, mivel az egyéb módon közölt útvonal- és felvételihely-adatok nagy-
ban megnehezítik a helyinformációk feldolgozását, továbbá manuális korrekció
nélkül nem mindig pontosak. Érdemes lenne a felmérés menetéről is létrehozni
egy írásos tájékoztatót (pl. melyik alkalmazást töltsék le, hogyan nevezzék el a
nyomvonalaikat, mindig mondják rá a felvételre, hogy mikor és hol kezdik, il-
letve fejezik be a felmérést), így a később csatlakozók is teljes képet kaphatnak
(Beeker et al. 2013). A jövőben fontos lehet a mintavételi helyek kiválasztásának
irányítása is, hogy minél kevesebb átfedő terület legyen, és minél változatosabb
élőhelyekről történjenek a mintavételezések. Monitoring program esetén kiemel-
ten fontos lehet, hogy ugyanazokról a területekről valósulhasson meg rendszeres
időközönként ismételt mintavételezés.
Igyekeztünk minél jobb kommunikációt kialakítani az önkéntesekkel, de ez
további fejlesztést igényel. A felkészítő hangelemző óra és a Facebook-csoport
mellett további bátorításra van szükség, hogy jelezzék észrevételeiket, és merje-
nek kérdezni a felmérés egészével kapcsolatban. Emellett fontosnak tartjuk, hogy
a felmerülő problémákra és kérdéseikre gyorsan kapjanak válaszokat az önkén-
tesek. A továbbiakban nagyobb hangsúlyt kell fektetnünk a megfelelő gyakor-
lóhangok kiválasztására, érdemes lenne egy-egy fajtól több tipikus szekvenciát
is feltüntetni. A gyakorlófeladatokat mindenkinek végig kell csinálnia, a koor-
dinátoroknak pedig az eredményeket ki kell értékelnie. Ez mindkét fél számára
hasznos lehet. Így az önkéntesek megerősítést kapnak a munkájukról, és szembe-
sülhetnek az esetleges nehézségekkel, hibákkal, a kérdéseikre kapott válaszokkal
pedig a személyes kommunikáció is javulhat. A tapasztaltabb szakemberek pedig
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
132 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
az önkéntesek hibáit látván, illetve azok javítása során eldönthetik, hogy mennyi-
re bíznak meg az adott ember által szolgáltatott adatokban. Beeker és munkatár-
sai (2013) azt is javasolják, hogy előre fel kell mérni az önkéntesek képességeit,
hogy azok alapján később megfelelő feladatot lehessen kiosztani rájuk. További
terveink között szerepel egy rövid online kérdőív elkészítése, amelynek segítségé-
vel összegyűjthetjük az önkéntesek visszajelzéseit, és amelyből kiderülhet, hogy
mennyiben változott a résztvevők denevérekkel kapcsolatos hozzáállása.
Azt tapasztaltuk, hogy a fajcsoportok használata idegen a kezdők számára (hi-
bának, bizonytalanságnak érezhetik), így sokszor az átfedő hangokat kiadó dene-
vérek esetére létrehozott fajcsoportok helyett is egy-egy faj nevét alkalmazták. A
hangelemzés összetettsége miatt csak azok tudtak igazán beletanulni a folyamat-
ba, akik nagy mennyiségű hanganyag elemzésére vállalkoztak. Sok esetben fontos
az egyes fajok életmódjának és előfordulásának ismerete, így elkerülhető a téves
faunisztikai adatok keletkezése. A városi környezetben sok becsapós zajjal talál-
koztunk (hangok, melyek hasonlítanak egy-egy denevér echolokációs hangjára)
– érdemes lenne a tapasztaltabb elemzők segítségével ezekből is mintaadatbázist
létrehozni.
További terveink közé tartozik az ilyen vizsgálatok különböző időszakokban
történő többszöri megismétlése, akár terepi hálózással is kiegészítve (Wilson &
Godinho 2013). A kézben tartott egyedek faja pontosan határozható, ezenfelül
megmondhatjuk az ivarukat, korukat, és arra is következtethetünk, hogy az adott
faj szaporodik-e a területen. Ezáltal hosszú távon egyre pontosabb képet kapha-
tunk Budapest bel-, és külterületeinek állandó, illetve vonuló denevérközössége-
inek összetételéről, az önkéntesek pedig testközelből megismerhetik a denevére-
ket, ami segíthet a motiválásukban és érdekesebbé teheti számukra a felmérést.
Ennek köszönhetően pedig remélhetőleg részt fognak venni a jövőben hasonló
vizsgálatokban és csapatunk új jelentkezőkkel fog bővülni, továbbá bízunk benne,
hogy a természetvédelem iránti elkötelezettségük is nőtt és még nőni fog.
Köszönetnyilvánítás - Köszönjük az önkéntesek segítségét a terepi hanggyűjtésben és
fajhatározásban, név szerint: Balogh Dániel, Barna Krisztián, Baróthi Veronika Zsófia,
Bukor Boglárka, Czabán Dávid, Fejkó Eszter, Faragó Tamás, Fűrész Attila, Gránicz La-
ura, Golen Gerhárd, Hafenscher Viktória Priszcilla, Jókay Ágnes, Keszthelyi Eleonóra,
Kontsek András, Kováts Dávid, Kurali Anikó, Laczi Miklós, Lánczos Zsuzsanna, Ma-
gonyi Nóra, Nagy Ágnes, Nagy Gergely, Orbán Ildikó, Orci Kirill Márk, Pásztor Balázs,
Pásztor Péter, Ruzsa János, Szabadi István, Szabó Gyula, Szederkényi Bernadett, Tóth
Marietta, Ujhegyi Nikolett és Vaskúti Éva. Köszönjük Estók Péternek a hanganyag hatá-
rozásában nyújtott segítségét, a Fővárosi Állat- és Növénykertnek pedig az önkéntesekkel
való találkozás helyszínének biztosítását. Hálásak vagyunk Bela Györgyinek és a másik,
névtelen bírálónak a kézirattal kapcsolatos észrevételeikért, javaslataikért. Köszönjük to-
vábbá az Agrárminisztérium Zöld Forrás pályázatának támogatását.
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
133
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
Irodalomjegyzék
Arlettaz, R., Godat, S. & Meyer, H. (2000): Competition for food by expanding pipistrelle bat popu-
lations (Pipistrellus pipistrellus) might contribute to the decline of lesser horseshoe bats (Rhinolo-
phus hipposideros). – Biol. Conserv. 93:55–60. https://doi.org/10.1016/S0006-3207(99)00112-3
Barlow, K. E., Briggs, P. A., Haysom, K. A., Hutson, A. M., Lechiara, N. L., Pacey, P. A., Walsh, A.
L. & Langton, S. D. (2015): Citizen science reveals trends in bat populations: the National Bat
Monitoring Programme in Great Britain. – Biol. Conserv. 182:14–26. https://doi.org/10.1016/j.
biocon.2014.11.022
Bartonička, T. & Kaňuch, P. (2006): Savi›s pipistrelle (Hypsugo savii): bat species breeding in the
Czech Republic (Chiroptera Vespertilionidae). – Lynx. 31:19–21.
Beeker, T. A., Millenbah, K. F., Gore, M. L. & Lundrigan, B. L. (2013): Guidelines for creating
a bat-specific citizen science acoustic monitoring program. – Human Dimensions of Wildlife
18:58–67. https://doi.org/10.1080/10871209.2012.686147
Bihari, Z. (2004): The roost preference of Nyctalus noctula (Chiroptera, Vespertilionidae) in sum-
mer and the ecological background of their urbanization. – Mammalia. 68:329–336. https://doi.
org/10.1515/mamm.2004.032
Bihari, Z., Estók, P., Gombkötő, P. & Petrovics, Z. (2007): A fehértorkú denevér magyarországi
előfordulása és búvóhely preferenciája. – In: Molnár, V. (szerk.): Az V. Magyar Denevérvédelmi
Konferencia (Pécs, 2005. december 3-4.) és a VI. Magyar Denevérvédelmi Konferencia (Mártély,
2007. október 12-14.) kiadványa. Magyar Denevérkutatók Baráti Köre, Budapest, pp. 77–79.
Conrad, C. C. & Hilchey, K. G. (2011): A review of citizen science and community-based environ-
mental monitoring: issues and opportunities. – Environ. Monit. Assess. 176: 273–291. https://doi.
org/10.1007/s10661-010-1582-5
Dickinson, J. L., Zuckerberg, B. & Bonter, D. N. (2010): Citizen Science as an Ecological Re-
search Tool: Challenges and Benefits. – Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 41: 149–172. https://doi.
org/10.1146/annurev-ecolsys-102209-144636
Dietz, C. & Kiefer, A. (eds.) (2016): Bats of Britain and Europe. – Bloomsbury Publishing, London,
400 p.
Ditchkoff, S. S., Saalfeld, S. T. & Gibson, C. J. (2006): Animal behavior in urban ecosystems:
modifications due to human-induced stress. – Urban Ecosyst. 9: 5–12. https://doi.org/ 10.1007/
s11252-006-3262-3
Dombi, I. & Somogyvári, O. (2003): Szekszárd, a ritka denevérek hazája. – Paeonia: a Duna-Dráva
Nemzeti Park Igazgatóság értesítője. 1: 103–106.
Estók, P., Görföl, T. & Szatyor, M. (2007): Alpesi denevér Hypsugo savii (Bonaparte, 1837). – In:
Bihari, Z., Csorba, G. & Heltai, M. (szerk.): Magyarország emlőseinek atlasza. Kossuth Kiadó,
Budapest, pp.103–104.
Fleming, T. H. & Eby, P. (2003): Ecology of Bat Migration. – In: Kunz, T. H. & Fenton, M. B. (eds.):
Bat Ecology. The University of Chicago Press, Chicago, pp. 156–208.
Gibb, R., Mac Aodha, O. & Jones, K. E. (2016): Bat Detective: citizen science for eco-acoustic
biodiversity monitoring. – Environm. Sci. 25:10–17.
Gombkötő, P. (2008): Panelépületekben előforduló denevérek által okozott problémák és megoldási
lehetőségük. – Denevérkutatás – Hungarian Bat Research News. 4: 50–56.
Gombkötő, P., Bihari, Z. & Estók, P. (1996): Az óriás korai denevér (Nyctalus lasiopterus) és fe-
hértorkú denevér (Vespertilio murinus) újabb előfordulási adatai Észak-Magyarország területén.
– Denevérkutatás – Hungarian Bat Research News. 2: 38–39.
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
134 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
Gonsalves, L. & Law, B. S. (2018): Seasonal activity patterns of bats in North Sydney, New South
Wales: implications for urban bat monitoring programs. – Aust. Mammal. 40: 220–229. https://
doi.org/10.1071/AM17031
Görföl, T., Dombi, I. & Zsebők, S. (2007): Az alpesi denevér (Hypsugo savii Bonaparte, 1837)
Magyarországon – a faj hazai adatainak áttekintése, új eredmények. – In: Molnár, V.: A VI.
Magyar Denevérvédelmi Konferencia (Mártély, 2007. október 12-14.) kiadványa. Magyar
Denevérkutatók Baráti Köre, Budapest, pp. 85–97.
Greenwood, J. J. D. (2007): Citizens, science and bird conservation. – J. Ornithol. 148: 77–124.
https://doi.org/10.1007/s10336-007-0239-9
Greif, S., Zsebők, S., Schmieder, D. A. & Siemers, B. M. (2017): Acoustic mirrors as sensory traps
for bats. – Science. 357: 1045–1047. https://doi.org/10.1126/science.aam7817
Haklay, M. (2013): Citizen Science and Volunteered Geographic Information: Overview and Typol-
ogy of Participation. – In: Sui, D., Elwood, S. & Goodchild, M. (eds.): Crowdsourcing Geo-
graphic Knowledge. Springer Netherlands, Dordrecht, pp. 105–122. https://doi.org/10.1007/978-
94-007-4587-2_7
Hourigan, C. L., Catterall, C. P., Jones, D. & Rhodes, M. (2010): The diversity of insectivorous bat
assemblages among habitats within a subtropical urban landscape. – Austral Ecol. 35: 849–857.
https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2009.02086.x
Jung, K. & Threlfall, C. G. (2016): Urbanisation and its effects on bats – a global meta-analysis. – In:
Voigt, C. & Kingstone, T. (eds.): Bats in the Anthropocene: Conservation of bats in a changing
world. Springer International Publishing, Cham, pp. 13–33.
Kerth, G., Weissmann, K. & König, B. (2001): Day roost selection in female Bechstein’s bats (Myo-
tis bechsteinii): a field experiment to determine the influence of roost temperature. – Oecologia.
126: 1–9. https://doi.org/10.1007/s004420000489
Kriska, Gy., Malik, P., Szivák, I. & Horváth, G. (2008): Glass buildings on river banks as “polarized
light traps” for mass-swarming polarotactic caddis flies. – Naturwissenschaften. 95: 461–467.
https://doi.org/10.1007/s00114-008-0345-4
Kruger, L. E. & Shannon, M. A. (2000): Getting to know ourselves and our places through
participation in civic social assessment. – Soc. Natur. Resour. 13: 461–478. https://doi.
org/10.1080/089419200403866
Kunz, T. H., Braun de Torrez, E., Bauer, D., Lobova, T. & Fleming, T. H. (2011): Ecosystem
services provided by bats. – Ann. N. Y. Acad. Sci. 1223: 1–38. https://doi.org/10.1111/j.1749-
6632.2011.06004.x
Kunz, T. H. & Lumsden, L. F. (2003): Ecology of cavity and foliage roosting bats. – In: Kunz, T. H.
& Fenton, M. B. (eds.): Bat Ecology. University of Chicago Press, Chicago, pp. 3–89.
Legakis, A., Papadimitriou, C., Gaethlich, M. & Lazaris, D. (2000): Survey of the bats of the Athens
metropolitan area. – Myotis. 38: 41–46.
Lehotská, B. & Lehotský, R. (2006): First record of Hypsugo savii (Chiroptera) in Slovakia. – Bio-
logia. 61: 192. https://doi.org/10.2478/s11756-006-0042-8
Longcore, T. & Rich, C. (2004): Ecological light pollution. – Ecol. Soc. Am. 2: 191–198. https://doi.
org/10.1890/1540-9295(2004)002[0191:ELP]2.0.CO;2
Luck, G. W., Smallbone, L., Threlfall, C. & Law, B. (2013): Patterns in bat functional guilds across
multiple urban centres in south-eastern Australia. – Landscape Ecol. 28: 455–469. https://doi.
org/10.1007/s10980-012-9842-0
Lunney, D. & Moon, C. (2011): Blind to bats: Traditional prejudices and today’s bad press render
bats invisible to public consciousness. – In: Law, B., Eby, P., Lunney, D. & Lumsden, L. (eds.):
The Biology and Conservation of Australasian Bats. Royal Zoological Society of NSW, Mos-
man, pp. 44–63.
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
135
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
Mac Aodha, O., Gibb, R., Barlow, K. E., Browning, E., Firman, M., Freeman, R., Harder, B., Kin-
sey, L., Mead, G. R., Newson, S. E., Pandourski, I., Parsons, S., Russ, J., Szodoray-Paradi, A.,
Szodoray-Paradi, F., Tilova, E., Girolami, M., Brostow, G. & Jones, K. E. (2018): Bat detective –
Deep learning tools for bat acoustic signal detection. – PLoS Comput. Biol. 14: e1005995. https://
doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005995
Malik, P., Hegedüs, R., Kriska, Gy. & Horváth, G. (2008): Imaging polarimetry of glass build-
ings: why do vertical glass surfaces attract polarotactic insects? – Appl. Optics. 47: 4361–4374.
https://doi.org/10.1364/AO.47.004361
McKinley, D. C., Miller-Rushing, A. J., Ballard, H. L., Bonney, R., Brown, H., Cook-Patton, S. C.,
Evans, D. M., French, R. A., Parrish, J. K., Phillips, T. B., Ryan, S. F., Shanley, L. A., Shirk, J. L.,
Stepenuck, K. F., Weltzin, J. F., Wiggins, A., Boyle, O. D., Briggs, R. D., Chapin, S. F., Hewitt,
D. A., Preuss, P. W. & Soukup, M. A. (2017): Citizen science can improve conservation sci-
ence, natural resource management, and environmental protection. – Biol. Conserv. 208: 15–28.
https://doi.org/10.1016/j.biocon.2016.05.015
McKinney, M. L. (2002). Urbanization, Biodiversity, and Conservation: The impacts of urbaniza-
tion on native species are poorly studied, but educating a highly urbanized human population
about these impacts can greatly improve species conservation in all ecosystems. – Bioscience. 52:
883–890. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2002)052[0883:UBAC]2.0.CO;2
McKinney, M. L. (2006): Urbanization as a major cause of biotic homogenization. – Biol. Conserv.
127: 247–260. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2005.09.005
Méhely, L. (szerk.) (1900): Magyarország denevéreinek monographiája. – Magyar Nemzeti Múze-
um, Budapest, 372 p.
Obrist, M. K., Boesch, R. & Flückiger, P. F. (2004): Variability in echolocation call design of 26
Swiss bat species: consequences, limits and options for automated field identification with a
synergetic pattern recognition approach. – Mammalia. 68: 307–322. https://doi.org/10.1515/
mamm.2004.030
Papadatou, E., Butlin, R. K. & Altringham, J. D. (2008): Identification of bat species in Greece from their
echolocation calls. – Acta Chiropterol. 10: 127–143. https://doi.org/10.3161/150811008X331153
Pauwels, J., Le Viol, I., Azam, C., Valet, N., Julien, J.-F., Bas, Y., Lemarchand, C., Sanchez de
Miguel, A. & Kerbiriou, C. (2019): Accounting for artificial light impact on bat activity for
a biodiversity-friendly urban planning. – Landscape Urban Plan. 183: 12–25. https://doi.
org/10.1016/j.landurbplan.2018.08.030
Pfalzer, G. & Kusch, J. (2003): Structure and variability of bat social calls: implications for specificity
and individual recognition. – J. Zool. 261: 21–33. https://doi.org/10.1017/S0952836903003935
R Core Team (2019): R: A language and environment for statistical computing. – R Foundation for
Statistical Computing, Vienna. https://www.R-project.org/
Russo, D. & Ancillotto, L. (2015): Sensitivity of bats to urbanization: a review. – Mamm. Biol. 80:
205–212. https://doi.org/10.1016/j.mambio.2014.10.003
Russo, D. & Jones, G. (2002): Identification of twenty-two bat species (Mammalia: Chiroptera)
from Italy by analysis of time-expanded recordings of echolocation calls. – J. Zool. 258: 91–103.
https://doi.org/10.1017/S0952836902001231
Sachanowicz, K., Ciechanowski, M. & Piksa, K. (2006): Distribution patterns, species richness and
status of bats in Poland. – Vespertilio. 9–10: 151–173.
Silvertown, J. (2009): A new dawn for citizen science. – Trends Ecol. Evol. 24: 467–471. https://doi.
org/10.1016/j.tree.2009.03.017
Slabbekoorn, H. & Peet, M. (2003): Birds sing at a higher pitch in urban noise. – Nature. 424: 267.
https://doi.org/10.1038/424267a
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
136 Győrössy D., szabaDi K. L., suLyán P. G., HaLmai z., GörföL T. & zsebőK s.
Szatyor, M., Estók, P., Dombi, I. & Somogyvári, O. (2003): Ritka denevérfajok (Chiroptera) újabb
előfordulásai Magyarországon. – Állattani Közlem. 88: 69–72.
Topál, Gy. (1954a): Denevérgyűrűzés Magyarországon I. – Állattani Közlem. 44: 45–46.
Topál, Gy. (1954b): Denevérgyűrűzés Magyarországon II. – Állattani Közlem. 44: 231–238.
Tóth-Ronkay, M., Bajor, Z., Bárány, A., Földvári, G., Görföl, T., Halpern, B., Leél-Őssy, Sz., Mé-
száros, R., Péntek, A. L., Tóth, B., Tóth, Z. & Vörös, J. (2015): Budapest. – In: Kelecy, J. G. (ed.):
Vertebrates and Invertebrates of European Cities: Selected Non-Avian Fauna. Springer Verlag,
Berlin, pp. 27–73.
Turrini, T., Dörler, D., Richter, A., Heigl, F. & Bonn, A. (2018): The threefold potential of environ-
mental citizen science – Generating knowledge, creating learning opportunities and enabling
civic participation. – Biol. Conserv. 225: 176–186. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2018.03.024
Uhrin, M., Hüttmeir, U., Kipson, M., Estók, P., Sachanowicz, K., Bücs, Sz., Karapandza, B., Pau-
novic, M., Presetnik, P., Bashta, A.-T., Maximová, E., Lehotská, B., Lehotsky, R., Barti, L.,
Csősz, I., Szodoray-Parádi, F., Dombi, I., Görföl, T., Boldogh, S. A., Jére, Cs., Pocora, I. &
Benda, P. (2016): Status of Savi’s pipistrelle Hypsugo savii (Chiroptera) and range expansion in
Central and south-eastern Europe: a review. – Mammal Review. 46: 1–16. https://doi.org/10.1111/
mam.12050
Vohland, K., Weißpflug, M. & Pettibone, L. (2019): Citizen Science and the Neoliberal Transforma-
tion of Science – an Ambivalent Relationship. – Citizen Science: Theory and Practice. 4: 1-9.
https://doi.org/10.5334/cstp.186
Walters, C. L., Freeman, R., Collen, A., Dietz, C., Fenton, M. B., Jones, G., Obrist, M. K., Puech-
maille, S. J., Sattler, T., Siemers, B. M., Parsons, S. & Jones, K. E. (2012): A continental-scale
tool for acoustic identification of European bats. – J. Appl. Ecol. 49: 1064–1074. https://doi.
org/10.1111/j.1365-2664.2012.02182.x
Wilson, C. & Godinho, L. (2013): The benefits of engaging volunteers in urban bat research. – Vic-
torian Naturalist. 130: 182–187.
Wizl, V. (2009): Budapest területén élő denevérek élőhelyválasztásának felmérése és védelmük
lehetőségei. – BSc szakdolgozat, Szent István Egyetem, Környezet- és Tájgazdálkodási Intézet,
Gödöllő, 48 p.
Wizl, V. (2013): Denevérek mozgásaktivitás-változása budapesti parkok élőhelymozaikjaiban. –
MSc szakdolgozat, Szent István Egyetem, Környezet- és Tájgazdálkodási Intézet, Gödöllő, 50 p.
Zsebők, S., Estók, P. & Görföl, T. (2012): Acoustic discrimination of Pipistrellus kuhlii and Pip-
istrellus nathusii (Chiroptera: Vespertilionidae) and its application to assess changes in species
distribution. – Acta Zool. Acad. Sci. H. 58: 199–209.
Internetes források:
http1: https://www.bats.org.uk/our-work/national-bat-monitoring-programme
http2: https://sites.google.com/site/ibatsresources/
http3: https://www.facebook.com/groups/478528122216059/
http4: https://www.audacityteam.org
Természetvédelmi Közlemények 26, 2020
137
Első budapEsti közösségi dEnEvérfElmérés
Methodological experiences and results of the first bat
citizen science project in Budapest
Dorottya Győrössy1,+, Kriszta Lilla Szabadi1,+, Péter Gábor Sulyán2,
Zalán Halmai3, Tamás Görföl4 & Sándor Zsebők5,6,*
1University of Veterinary Medicine, Institute for Biology, Department of Ecology,
H-1077 Budapest, Rottenbiller u. 50., Hungary
2Ministry of Agriculture, Department for Nature Conservation,
H-1055 Budapest, Kossuth Lajos tér 11., Hungary
3H-9723 Gyöngyösfalu, Alkotmány u. 20., Hungary
4Hungarian Natural History Museum, Zoology,
H-1088 Budapest, Baross u. 13., Hungary
5Centre for Ecological Research, Institute of Ecology and Botany,
H-2163 Vácrátót, Alkotmány u. 2–4., Hungary
6Eötvös Loránd University, Department of Systematic Zoology and Ecology,
H-1117 Budapest, Pázmány Péter stny. 1/C, Hungary
+ Both authors contributed equally to the work.
E-mail*: zsebok.s@gmail.com
Bats lead a hidden, nocturnal lifestyle, thus it is hard to gather visual data on their occurrence.
However, due to the availability of bat detectors and computer programs, the ultrasounds they emit
can be measured properly, providing a significant amount of information about their activity, habi-
tat use and species composition. The first Hungarian citizen science project aimed at acoustically
detecting bats in and around a big city was carried out in 2019. The purpose of this project was to
assess the possibility of creating a base of volunteers, and to collect fresh faunistic data about the bat
population of Budapest. In the course of the project, with the help of 34 volunteers, we showed the
presence of six bat species both in the inner districts and the outskirts of Budapest. Common noctule
(Nyctalus noctula), Savi’s pipistrelle (Hypsugo savii), and Kuhl’s pipistrelle (Pipistrellus kuhlii)
were the most common species. This study is the first to draw attention to the common occurrence
of the latter two species in Budapest. We also summarized our experience on citizen science and
made suggestions for future surveys.
Keywords: citizen science, acoustic bat survey, urbanisation, Budapest
