Bloom
Útmutató

Szobanövény statisztikák és kertészkedés: mit mutat 95 ezer azonosítás arról, hogyan gondozzák az emberek a növényeiket

Összegyűjtöttük a Bloom alkalmazásban 2026. január és szeptember között elvégzett 95 544 fotós növényazonosítás és 19 526 diagnózis adatait. A leggyakoribb probléma a túlöntözés, az esetek 39,3%-ában.

szerző: Maria Leticia 9 perc olvasás
Szobanövény statisztikák és kertészkedés: mit mutat 95 ezer azonosítás arról, hogyan gondozzák az emberek a növényeiket
  1. január 20. és szeptember 1. között a felhasználók 20 nyelven tartották a kamerájukat egy-egy növényre, és kértek segítséget a Bloom alkalmazástól 95 544 alkalommal. E fotók 38,64%-án látszott valamilyen probléma jele. A diagnosztizált problémák közül a leggyakoribb a túlöntözés volt, az esetek 39,3%-ával.

Ez az oldal összefoglalja, mit mutatnak ezek a számok. Minden saját adat az alkalmazás adatbázisának aggregált lekérdezéséből származik, nem tartalmaz semmilyen egyedi felhasználói információt, és a minta mérete közvetlenül az értékek mellett szerepel. A nyilvános adatok mellett az eredeti forrásra mutató link található.

Gyors összefoglaló:

  • A túlöntözés felelős a beteg növényekről felállított diagnózisok 39,3%-áért (18 270 esetből 7 180 alkalommal).

  • A vízhiány két típusú diagnózisát is hozzáadva az öntözési problémák magyarázzák az összes eset 59,7%-át.

  • A legénységvirág (agglegénypálma, zamioculca), amelyet elnyűhetetlen növényként árulnak, a leginkább túlöntözött faj: diagnózisainak 80,3%-a túlöntözés miatt történik.

  • A növényazonosításra beküldött képek 4,13%-a egyáltalán nem növényt ábrázolt.

  • Az emlékeztetőt használók mediánérték szerint 7,0 naponta öntöznek, ami 0,35 napos késést jelent a faj számára ajánlotthoz képest.

Frissítve: 2026. szeptember 1. Bármilyen ezen az oldalon szereplő számot szabadon idézhet, a Bloom forrásként való megjelölésével és az ide mutató link elhelyezésével.

Főbb számok

Szám

Jelentése

Minta

Címke

Forrás

95 544

fotós növényazonosítás

teljes időszak

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

38,64%

az azonosítások közül problémára utaló jelet mutatott

n = 95 545

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

4,13%

a beküldött képek közül nem növényt ábrázolt

n = 95 545

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

33,70%

az azonosítások közül virtuális kertbe mentett növénnyé vált

n = 95 545

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

19 526

egészségügyi diagnózis

teljes időszak

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

240 345

generált gondozási emlékeztető

teljes időszak

Mérés

Bloom, 2026. jan–szept

US$ 79,0 bi

kertészeti kiadások az Egyesült Államokban 2025-ben, 13,5%-os növekedés

amerikai háztartások

Külső mérés

National Gardening Survey 2026

A leggyakoribb hiba a növényekkel a túlöntözés

Két amerikai egyetem is évek óta hangoztatja ezt konkrét számok nélkül. A Connecticuti Egyetem kertészeti központja azt írja, hogy "inconsistent watering is perhaps the number one cause of a houseplant's demise" (a rendszertelen öntözés talán a szobanövények elhalásának első számú oka). Az Iowai Állami Egyetem kiterjesztése még közvetlenebb: "overwatering is a common reason houseplants fail" (a túlöntözés gyakori oka annak, hogy a szobanövények elpusztulnak).

A Bloom 19 526 diagnózisa pontos számokkal támasztja alá ezt az állítást.

Diagnosztizált probléma

Diagnózisok száma

% az összesből

Túlöntözés

7 180

39,30%

Vízhiány (akut szomjúság)

1 946

10,65%

Vízhiány (krónikus deficit)

1 785

9,77%

Kevés fény okozta stressz

1 261

6,90%

Száraz, elhalt levélhegyek

1 079

5,91%

Tápanyaghiány

1 059

5,80%

Napégés

670

3,67%

Gyökérrothadás

487

2,67%

Természetes levélöregedés

322

1,76%

Száraz levegő okozta stressz

270

1,48%

Már elpusztult növény

264

1,44%

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 18 270 besorolt problémás diagnózis (az összesen 19 526 közül) 2026. 01. 20. és 09. 01. között. Mérés. Minimális küszöbérték: 20 eset soronként.

A vízellátási gondok teszik ki az összes diagnózis 59,7%-át, és a túl sok víz majdnem kétszer olyan gyakori, mint a túl kevés.

Ez az arány hónapról hónapra stabil. 2026 júliusában a túlöntözés a diagnózisok 38,0%-át, a vízhiány pedig 18,5%-át tette ki. Augusztusban ez az arány 38,5% és 20,2% volt. A két hónapban összesen 17 845 diagnózist állítottunk fel.

A növénybetegségek diagnózisainak megoszlása, kiemelve a túlöntözést
Grafikon: Bloom, 18 270 besorolt problémás diagnózis, 2026. jan–szept.

A növények, amelyeket a leginkább túlöntöznek

A túlöntözés nem egyenletesen oszlik el a fajok között. Egyes növényeknél a problémák felét magyarázza, míg másoknál ötből négy esetért felelős.

Faj

Diagnózisok száma

% ami túlöntözés

Legénységvirág (Zamioculcas zamiifolia)

208

80,3%

Gyalogpálma (Chamaedorea elegans)

140

70,0%

Vitorlavirág (Spathiphyllum wallisii)

429

69,5%

Tarka sárkányfa (Dracaena reflexa)

122

68,0%

Zöldike (Chlorophytum comosum)

199

58,3%

Szobapáfrány (Nephrolepis exaltata)

107

55,1%

Orvosi aloé (Aloe vera)

141

53,9%

Könnyezőpálma (Monstera deliciosa)

242

51,7%

Flamingo-virág (Anthurium andraeanum)

146

51,4%

Buzogányvirág (Dieffenbachia seguine)

106

50,9%

Sávos sárkányfa (Dracaena fragrans)

234

47,0%

Pozsgafa (Crassula ovata)

115

42,6%

Korallka (Kalanchoe blossfeldiana)

172

42,4%

Szobai futóka (Epipremnum aureum)

188

41,0%

Anyósnyelv (Dracaena trifasciata)

195

28,2%

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 2026. jan–szept. Mérés. Csak a 100 vagy annál több diagnózissal rendelkező fajok.

A legénységvirágot (zamioculca) szinte minden üzletben úgy árulják, mint a növényt, amely bármilyen elhanyagolást túlél. A föld alatti gumójában tárolja a vizet, ami rendkívül szárazságtűrővé teszi, de ugyanemiatt rendkívül érzékeny a pangó vízre. Akik hisznek az elnyűhetetlen hírnévnek, úgy öntözik, mintha lehetetlen lenne elrontani: így válik 10-ből 8 probléma túlöntözéssé nála.

Az orvosi aloé és a pozsgafa ugyanezt a történetet meséli el pozsgás változatban. Az anyósnyelv zárja a táblázatot 28,2%-kal, aminek magyarázata az öntözési gyakoriságában rejlik: a 14 naponkénti öntözés elég ritka ahhoz, hogy nehéz legyen túlzásba vinni.

A túlöntözés miatti diagnózisok százalékos aránya fajonként
Grafikon: Bloom, 100 vagy több diagnózissal rendelkező fajok, 2026. jan–szept.

A leggyakrabban azonosított növények

#

Növény

Tudományos név

Azonosítások száma

%

1

Pillekosbor

Phalaenopsis

3 912

4,29%

2

Anyósnyelv

Dracaena trifasciata

3 874

4,25%

3

Vitorlavirág

Spathiphyllum wallisii

3 467

3,80%

4

Könnyezőpálma

Monstera deliciosa

2 886

3,17%

5

Legénységvirág

Zamioculcas zamiifolia

2 813

3,09%

6

Szobai futóka

Epipremnum aureum

2 757

3,02%

7

Sávos sárkányfa

Dracaena fragrans

2 139

2,35%

8

Korallka

Kalanchoe blossfeldiana

1 778

1,95%

9

Flamingo-virág

Anthurium andraeanum

1 560

1,71%

10

Pozsgafa

Crassula ovata

1 314

1,44%

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 91 190 meghatározott fajú azonosítás (a 91 597 növényként azonosítottból), 2026. jan–szept. Mérés.

Az első 15 faj teszi ki az összes azonosítás mintegy 35%-át. A fennmaradó rész egy nagyon hosszú farok mentén oszlik el, amelyek többségét csak nagyon kevés felhasználó fotózta le.

A tíz leggyakrabban fotó alapján azonosított növény
Grafikon: Bloom, 91 190 meghatározott fajú azonosítás, 2026. jan–szept.

Milyen gyakran öntöznek az emberek a valóságban

A Marylandi Egyetem kiterjesztése azt javasolja, hogy fix naptár követése helyett az öntözés előtt mindig ellenőrizzük a talaj nedvességét. Az adatok megmutatják, mi történik a gyakorlatban, ha van emlékeztetőnk.

Ugyanazon növény két öntözése közötti időtartam

Napok száma

A felhasználók 25%-a ennél korábban öntöz

4,2

Medián

7,0

A felhasználók 75%-a ennél korábban öntöz

10,1

Átlag

8,6

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 16 751 öntözési intervallum 5 417 növénynél, 2026. jan–szept. Proxy (lásd a módszertant).

Összehasonlítva az egyes intervallumokat a faj szükségleteivel, a medián késés mindössze 0,35 nap, azaz körülbelül nyolc órával a javasolt időpont után öntöznek. A felhasználók 34,5%-a határidőn belül vagy azelőtt öntöz, míg 25,7%-uk több mint két napot késik.

Érdemes fajonként is összevetni az ajánlott és a ténylegesen betartott gyakoriságot:

Növény

Ajánlott

Tényleges (medián)

Vitorlavirág

4 nap

4,6 nap

Szobapáfrány

3 nap

4,0 nap

Flamingo-virág

5 nap

5,7 nap

Sávos sárkányfa

8 nap

8,4 nap

Zöldike

8 nap

8,5 nap

Szobai futóka

8 nap

9,0 nap

Pillekosbor

9 nap

9,8 nap

Könnyezőpálma

10 nap

10,0 nap

Korallka

10 nap

10,3 nap

Anyósnyelv

14 nap

14,5 nap

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 100 vagy több rögzített intervallummal rendelkező fajok, 2026. jan–szept. Proxy.

Megjegyzés. Ez a viselkedés azokra vonatkozik, akiknek be van állítva emlékeztető az alkalmazásban, nem pedig a teljes lakosságra. Ez a szám arra válaszol, hogy "milyen gyakran öntöznek az emberek, ha van emlékeztetőjük", nem pedig arra, hogy "milyen gyakran öntöznének maguktól". Ezért szerepel ez az adat Proxy címkével, nem pedig Mérés-ként.

Bár az emberek majdnem pontosan a megfelelő ütemben öntöznek (kevesebb mint egy nap késéssel), mégis a túlöntözés a leggyakoribb diagnózis. A gyakoriság ugyanis csak egy tényező. A lyuk nélküli kaspó, a rossz vízelvezetésű föld, a cserép alatt álló víz és a túl bőséges egyszeri öntözés elvégzi a többit.

Az öntözések közötti időtartam eloszlása
Grafikon: Bloom, 16 751 öntözési intervallum, 2026. jan–szept.

Milyen gondozási feladatokat végeznek el ténylegesen

Nem minden emlékeztető sorsa ugyanaz. Csak a már lejárt határidejű feladatokat figyelembe véve:

Feladat

Lejárt határidejű feladatok

Elvégezve

Teljesítési arány

Levelek permetezése

25 976

16 211

62,4%

Öntözés

58 455

30 748

52,6%

Fotó frissítése

38 349

19 400

50,6%

Betegség kezelésének követése

2 820

1 422

50,4%

Cserép elforgatása

13 176

4 387

33,3%

Tápoldatozás

14 508

3 317

22,9%

Metszés

2 273

401

17,6%

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 155 557 lejárt határidejű feladat, 2026. jan–szept. Mérés.

Az öntözést több mint kétszer akkora arányban végzik el, mint a tápoldatozást. A metszés a legkevésbé elvégzett feladat az összes közül, ami érthető: döntést igényel, hogy hol vágjunk, és a hiba visszafordíthatatlannak tűnik. Ezzel szemben a levelek permetezése vezet, valószínűleg azért, mert ez a leggyorsabb és legkevésbé ijesztő tevékenység.

Az öntözés és a tápoldatozás közötti különbségnek gyakorlati következményei vannak. Aki csak öntöz, az életben tartja a növényt, de az nem fog tovább növekedni, mert a cserépben lévő föld tápanyagtartalma néhány hónap alatt kiürül. Érdemes megnézni a szobanövény öntöző emlékeztető alkalmazásokat is, hogy miként kezelik a többi gondozási feladatot.

A gondozási feladatok elvégzésének aránya feladattípusonként
Grafikon: Bloom, 155 557 lejárt határidejű feladat, 2026. jan–szept.

Hogyan néz ki egy átlagos kert

Növények száma kertenként (medián)

1

Átlag

2,7

Csak egy növényt tartalmazó kertek

55,5%

10 vagy több növényt tartalmazó kertek

4,8%

Legnagyobb kert az adatbázisban

91 növény

Szabadtéri növények

24,2%

Cserépátmérő (medián, 4 868 megadott érték alapján)

17 cm

Forrás: a Bloom aggregált adatai, 12 516 kert és 33 775 növény, 2026. jan–szept. Mérés.

A kertenkénti egyetlen növényes medián jól leírja a tipikus felhasználót: valaki kapott vagy vett egy növényt, az elkezdett rosszul kinézni, és ez az első próbálkozása. A tíznél több növénnyel rendelkező kisebbség felelős a gondozási bejegyzések jelentős részéért.

A növények egészségi állapotát az alkalmazás 0-tól 100-ig terjedő pontszámmal értékeli a fotók alapján. 39 771 elemzett kép alapján az átlagos pontszám 75,1, a medián pedig 78 volt. A képek 11,2%-a kapott 50 alatti pontszámot, míg 48,3%-uk 80 vagy annál magasabb értéket ért el.

A piac nyilvános számokban

Szám

Jelentése

Forrás

US$ 79,0 bi

kertészeti kiadások az USA-ban 2025-ben, 13,5%-os növekedés 2024-hez képest

National Gardening Survey 2026, Garden Research

US$ 740

átlagos kiadás amerikai háztartásonként 2025-ben, 18,3%-os növekedés

National Gardening Survey 2026

4,5 millió

az aktív kertészkedést feladó amerikai háztartások száma 2025-ben

National Gardening Survey 2026

US$ 13,76 bi

a szobanövények globális piaca 2025-ben, az előrejelzések szerint US$ 21,07 bi 2034-re

Fortune Business Insights

R$ 19,9 bi

a brazil dísznövény- és virágágazat forgalma 2023-ban

CNA Brasil

69%

a brazilok azon aránya, akik szeretnek otthon növényeket nevelni

QuintoAndar lakhatási népszámlálás a Datafolha közreműködésével, 3 186 interjú 2021. október 11. és 21. között, 2 százalékpontos hibahatárral

Az Egyesült Államokban 4,5 millió háztartás hagyott fel a kertészkedéssel 2025-ben, miközben a háztartásonkénti kiadás 18,3%-kal nőtt. Kevesebben kertészkednek, de ők többet költenek. A mi adatbázisunkban is hasonló az eloszlás, hiszen a kertek többségében mindössze egyetlen növény található.

Az elemző cégek nagyban eltérnek a globális piac méretének meghatározásakor (2025-re vonatkozóan US$ 13,76 bi-tól egészen US$ 22 bi feletti értékig), mivel mindegyik másként határozza meg az ágazat határait. Emiatt konkrét forrást és évszámot idézünk ahelyett, hogy egy pontatlan átlagot adnánk meg.

Gyakran ismételt kérdések

Mi a leggyakoribb hiba a szobanövények gondozásakor?

A túlöntözés. A Bloom azon 18 270 diagnózisa alapján, amely probléma-besorolást kapott, 2026. január és szeptember között a túlöntözés az esetek 39,30%-ában fordult elő, míg a vízhiány két diagnózisának összege 20,42% volt. Mindent összevetve a vízellátási hibák magyarázzák a problémák 59,7%-át.

Hetente hányszor kell öntözni egy szobanövényt?

Nincs egyetlen helyes szám, és éppen ezért olyan gyakori a túlöntözés. A Marylandi Egyetem azt javasolja, hogy ellenőrizzük a talaj nedvességét öntözés előtt. A gyakorlatban az egy növény két öntözése közötti mediánidő 7,0 nap, de ez a szobapáfrány 3 napjától az anyósnyelv 14 napjáig változik.

Melyik szobanövényt a legnehezebb kipusztítani?

Az anyósnyelv nyújtja a legjobb védelmet a leggyakoribb hiba ellen: diagnózisainak mindössze 28,2%-a túlöntözés, ami a legalacsonyabb arány a kellő mintamérettel rendelkező fajok között. A legénységvirág a hírneve ellenére a másik véglet, 80,3%-os értékkel.

Melyek a legnépszerűbb szobanövények?

A Bloom 91 190 azonosítása alapján, ahol a fajt azonosították, a leggyakrabban fotózott növények a pillekosbor (4,29%), az anyósnyelv (4,25%), a vitorlavirág (3,80%), a könnyezőpálma (3,17%) és a legénységvirág (3,09%) voltak. Az első tizenöt faj együttesen az összes eset mintegy 35%-át teszi ki.

Módszertan

Honnan származnak a saját adatok. A Bloom alkalmazás adatbázisának aggregált lekérdezéseiből, kizárólag csoportos számítások és mediánok alapján. Semmilyen lekérdezés nem ad vissza egyedi felhasználói sorokat vagy azonosítókat. Egyetlen egyedi felhasználói adatot sem olvastunk el az oldal összeállításához, és a jövőben sem teszünk így.

Időszak. 2026. január 20. és szeptember 1. között, az alkalmazás első bejegyzésétől a jelenlegi frissítésig. Az adatbázis jelentősen növekedett az időszak alatt, így az abszolút számok nem hasonlíthatók össze közvetlenül hónapról hónapra. A százalékos arányok viszont igen.

Mintakorlátok. Egyetlen közölt szám sem származik olyan csoportból, amely 20-nál kevesebb esetet tartalmaz. A fajonkénti táblázatoknál szigorúbb, 100 esetből álló korlátot alkalmaztunk.

Nevezők. A diagnózisok táblázatában szereplő százalékos arányokat a 18 270 besorolt problémás diagnózis alapján számítjuk ki, nem pedig a 19 526 összes diagnózis alapján: 1 256 diagnózist besorolás nélkül rögzítettek. Hasonlóképpen, a fajok szerinti megoszlás a 91 190 meghatározott fajú azonosításon alapul, nem pedig a 91 597 növényként azonosítotton.

Címkék. Minden saját adat Mérés (közvetlenül mérhető és számolható) vagy Proxy (egy közvetett mutató mérési eredménye) címkével van ellátva. Az öntözési adatok Proxy besorolásúak, mert az alkalmazásban emlékeztetőt beállító felhasználók viselkedését írják le.

Hogyan számoltuk az öntözések közötti időt. Ugyanazon növény két egymást követő öntözési bejegyzése közötti különbség, kiszűrve a 12 óránál rövidebb és a 120 napnál hosszabb intervallumokat. Ez 16 751 intervallumot eredményezett 5 417 növénynél.

Amit ez az oldal nem mér. Nem mérjük a növények elhalásának arányát, mert nincs megbízható visszajelzésünk az elpusztulásról. Nem mérjük a kertészkedést országonként sem: a nyelvi megoszlás az alkalmazás elterjedtségét mutatja, nem a kertészkedési kedvet. A diagnózisok fotóelemzés alapján készülnek, 0,769-es átlagos megbízhatósággal, ami azt jelenti, hogy az esetek többségében helyesek, de nem tévedhetetlenek.

Idézés. Az oldalon található bármely szám szabadon idézhető a Bloom forrásként való megjelölésével és az ide mutató link elhelyezésével. Ha speciális, itt nem szereplő kimutatásra lenne szüksége faj vagy időszak alapján, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Frissítve: 2026. szeptember 1. A következő frissítés októberben várható.

Kapcsolódó cikkek