Pusty koszyk czy udane zbiory? W tych miejscach w Małopolsce szansa na udane grzybobranie wynosi ponad 80 procent

Grzyby w Małopolsce. Październik 2025. Najlepsze miejsca na zbiory

Gdzie w październiku zbierać grzyby w Małopolsce? Trudno jednoznacznie odpowiedzieć na to pytanie zwłaszcza, że region jest bogaty w różnorodne lasy, z których część niemal gwarantuje udaną wyprawę. Czy koniec października to wciąż dobry czas dla grzybiarzy? Odpowiedź brzmi: tak, choć nie zawsze. Jeśli jesień jest łagodna, wilgotna i bez przymrozków, to grzyby potrafią rosnąć nawet do połowy listopada. W Małopolsce, np. na Podhalu czy w Beskidach często występuje tzw. „drugi rzut”, szczególnie podgrzybków, maślaków czy kani. W lasach liściastych można trafić także na koźlarze, opieńki czy popularne rydze.

Gdzie iść na grzyby w Małopolsce w październiku 2025? Z pomocą przychodzą pasjonaci z FungiRadar, którzy regularnie publikują trzy najlepsze lokalizacje na grzybobranie dla każdego województwa. Ostatnie takie dane dla Małopolski udostępnili w poniedziałek, 20 października. Gdzie najlepiej wybrać się na grzyby?

TOP 3 miejsca w Małopolsce zdaniem pasjonatów z FungiRadar to:

1. 87.9 proc. – Czasław,  gmina Raciechowice,  powiat myślenicki.
2. 86.9 proc. – Uszew,  gmina Gnojnik,  powiat brzeski.
3. 86.8 proc. – Droginia,  gmina Myślenice,  powiat myślenicki.

Co oznaczają procenty przy podanych lokalizacjach? To szansa na udane grzybobranie, czyli ogólna ocena, jak sprzyjające są warunki w danym miejscu. Jak interpretować kolory na mapach FungiRadar?

Niebieski/ciemny - <30 proc., słabe warunki, mało lasu lub susza. Z kolei kolory zielony/żółty to 30-75 proc., czyli średnio i warto sprawdzić, choć nie należy nastawiać się na zbyt wielkie zbiory. „Najlepsze” kolory to pomarańczowy i czerwony, tj. „hot spoty! Tu szukaj borowików czy podgrzybków”.

Jak zaznaczają pasjonaci, wskazane lokalizacje to nie gwarancja, ale model heurystyczny oparty na przybliżeniach, pomagający zaplanować wypad do lasu. Co ciekawe, autorzy pracują nad jeszcze bardziej dokładnym modelem wykorzystującym algorytmy ML (uczenia maszynowego).