A disszertációban a geomorfológiában ritkábban alkalmazott statisztikus felszínelemzés használhatóságát vizsgáltuk Bükk északi előterén kőzetmorfológiai szemléletű megközelítést alkalmazva. A célok a következőképpen foglalhatók össze: – a felszínelemzés érzékeny és kevésbé érzékeny paramétereinek tekinthető morfológiai és litológiai változók kiválasztása; – a felszínelemzés érzékeny paramétereinek tekinthető statisztikai paraméterek vizsgálata; – a kiválasztott paraméterek közötti kapcsolatok erősségének vizsgálata (átszámíthatóság), az ok-okozati viszonyok feltárása és az egyes tényezők szerepe a kapcsolatok alakulásában, az összefüggések minőségi és mennyiségi jellemzőinek meghatározása, a független és az interdependens változók azonosítása, a változók számának redukálhatósága, a litológiai és morfológiai tényezők egymással helyettesíthetősége (faktor-, klaszter, regresszió-analízis, korrelációs vizsgálatok); – a regionális léptékű adatok lokális érvényességének vizsgálata, a vizsgálati eredmények kiterjeszthetősége (faktor-, klaszter, regresszió-analízis, korrelációs vizsgálatok); – a statisztikus felszínelemzés optimális körülményeinek meghatározása (adatmennyiség, adathalmaz szűrése) és a különböző léptékű adatok megbízhatóságának vizsgálata (felbontás, általánosíthatóság); – a nem geomorfológiai célból született, műszaki tudományokban használt mérőszámok (pl. a kőzetkeménység minősítése) és kísérleti eszközök geomorfológiai célú hasznosítása (és fordítva), ezáltal a geomorfológiai térképezés eszköztárának fejlesztése, az erózióérzékeny területek kijelölése, a geomorfológiai térképezést segítendő; – új módszertani eljárások kidolgozása, ill. a korábbi módszerek használhatóságának, relevanciájának vizsgálata az új eredmények tükrében; – a különböző elven alapuló denudációs előrejelzések összehasonlítása és relevanciája a mintaterületen; – az időtényező szerepe a paraméterek közötti kapcsolat módosulásában; – térinformatikai módszerek érzékenysége, a hagyományos és térinformatikai módszerek eredményének különbségei, nem morfometriai célból született szoftverek alkalmazhatósága a geomorfológia területén. A digitális topográfiai adatbázis alapját az 1:50 000 léptékű térképek 10 m-es digitalizált szintvonalai jelentették. 25x25 m/pixel léptékű digitális terepmodell (DTM) készült el a mintaterületre. A pixelek száma 2.373.000 volt. Az előállított raszter alapú adatbázisban rekordként minden egyes pixelhez tartozott egy kőzetfizikai jellemző (a kőzettípus, illetve az ezt reprezentáló litológiai tényező: a nyomószilárdság, koptatottság, vízfelvevő-képesség, fagyállékonyság értéke számmal kifejezve), egy magasság, illetve lejtőmeredekség-érték %-ban kifejezve, ill. az erózióbázistól való távolság m-ben kifejezve, a lefolyási értékszám, a kitettség és a costpush értéke.

The quantification of petrophysical features instead of descriptive characterisation and furthermore, the identification of relationships between geomorphic and geological factors has always been of key importance not only in engineering, but in geomorphology as well. This work aims to investigate the relationship between geomorphic and geological endowments based on a large scale database using geoinformatics with the aid of statistical methods such as correlation, regression analysis and cluster analysis, and to quantify the rock resistance to denudation by combining and comparing traditional experiments, and investigations applied mainly in civil engineering (UCS, attrition resistance, frost resistance). Qualifying rocks based on their resistivity to denudation can be a useful method applied in geomorphological mapping. Thus the first part of this work is to promote the adaptation of methods used in engineering in geomorphology. The reliability of these methods in measuring rock strength (resistance) was also investigated. The second part of the dissertation deals with structural morphology from the aspect of methodology. The aims of this work were the following:

• to investigate which statistical parameters can be regarded as sensitive indicators for statistical surface analyses;
• to investigate which lithological parameters can be regarded as sensitive indicators for statistical surface analyses;
• to learn whether there is deterministic relationship between the examined morphological and the lithological factors and to describe the manner of the relationship; to prove the independency or interdependency of certain morphometric and lithologic parameters, to decrease the number of parameters involved in general investigations, to examine the possibilities of substituting petrophysical data with morphometric data
• to determine the optimum circumstances (e.g. grouping of data, resolution) of the statistical surface analyses;
• to offer possibilities for the use of results in engineering studies especially in architecture;
• to implement methods and parameters (measuring rock strength) of engineering for geomorphic applications, to improve the methodology of geomorphic mapping by adapting methods and parameters used in engineering;
• to develop new methods of evaluation;
• to compare the relevance of results at regional and local scale;
• to compare the relevance of different denudation equations;
• the delimitation of areas sensible to denudation in order to improve the methods of geomorphic mapping;
• to evaluate the sensibility of geoinformatics, to test the the difference of manual/traditional and modern methods and the applicability of softwares in geomorphology developed for different purposes The chosen geomorphic parameters were slope steepness (%), height above base level (m), distance from base level (m), costpush, exposition, runoff, while the geological parameters were UCS (unconfined compressive strength, modified by the abundance of planes of weakness, i.e. faults) attrition resistivity (%), freezing resistance (%) and porosity (%). The latter 4 parameters represent the resistance to denudation (erosion) of the different rock types. The database was based on map with a scale of 1:50000 and contour lines of 10 m digitized in Geomedia Professional 5.0. The vector-type data were transformed into raster-type using IDRISI 32 resulting a quite fine 25x25 m/pixel resolution and a dataset consisting of more than 2 million pixels (cases).