Navegando por Autor "Silva, Daniela Oliveira da"

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    Análise de componentes principais aplicada à dendrocronologia
    Silva, Daniela Oliveira da; Oliveira, Virgínia Klausner de; Prestes, Alan; Macedo, Humberto Gimenes
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    Avaliação de forçantes geofísicas e climáticas em dados dendrocronológicos utilizando a análise de componentes principais
    (2020-01-31) Prestes, Alan; Oliveira Filho, Irapuan Rodrigues de; Fernandes, Francisco Carlos Rocha; Echer, Mariza Pereira de Souza; Vieira, Luis Eduardo Antunes; Silva, Daniela Oliveira da; Oliveira, Virgínia Klausner de; São José dos Campos
    As árvores para se desenvolverem dependem de fatores internos, fatores biológicos, e de fatores externos, fatores ambientais. Fatores biológicos determinam a tendência natural de crescimento da espécie, enquanto os fatores ambientais, como por exemplo a temperatura e a precipitação, influenciam no maior ou menor crescimento dependendo das condições serem favoráveis ou não, ou seja, um meio desfavorável reduz o crescimento, pois ele interfere em diversos processos fisiológicos essenciais. Assim, informações sobre essas variáveis são conservadas em seus anéis de crescimento. O Sol é um dos principais fatores que influenciam neste desenvolvimento, proporcionando a possibilidade da árvore realizar fotossíntese, e por sua influência na temperatura atmosférica. Devido a essa influência direta e indireta, podemos utilizar as árvores como um registro natural da relação Sol-Terra-Clima, avaliando séries temporais dos anéis de crescimento de árvores. Assim, utilizou-se amostras da espécie imbuia, (Ocotea porosa (Nees & Mart) Barroso), coletadas na cidade de General Carneiro, região Sudeste do Estado do Paraná (26º24’01 25"S 51º24’03 91"O), Brasil, para estudar a condições ambientais no passado desta região. As amostras selecionadas para este estudo foram obtidas por meio de Análise de Clusters, que classifica objetos (amostras) com base em suas semelhanças. Com a finalidade de obter melhores resultados, aplicou-se nas séries dendrocronológicas de imbuia o método estatístico Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA) para analisar os dados obtidos a partir da Análise de Clusters. Estudo este realizado com auxílio do Software Matlab, onde executou-se o cálculo das Componentes Principais (PC). Obtidas as PCs, reconstruiu-se as séries sem a 1ª PC, sendo esta uma estimativa da tendência que melhor representa o crescimento natural de todas as árvores do local. Esta remoção, junto com a criação de uma série dendrocronológica média, faz-se necessária para maximizar os sinais dos fatores climáticos/geofísicos, que influenciaram no desenvolvimento das árvores. Os resultados obtidos pelo método de análise por PCA foram comparados com resultados obtidos em outro estudo das mesmas amostras, que utilizou o método de ajuste de curva polinomial (ACP) para representar a tendência de crescimento de cada árvore, desta forma, validouse a PCA como ferramenta para modelar a tendência de crescimento das árvores. O estudo dendroclimático foi realizado a partir de séries de precipitação e temperatura de reanálise obtidas em estações próximas ao local de estudo. Calculou-se a correlação de Pearson e sua significância entre a série dendrocronológica média e as séries climáticas anuais, mensais, e por estações. Os resultados obtidos mostram que as amostras da espécie imbuia do local de estudo tem estreita relação com a precipitação, apresentando melhor desenvolvimento durante as estações de primavera e verão. A partir desta conclusão, foi realizada a reconstrução dos padrões de precipitação para o local, utilizando a série de precipitação primavera-verão com a série dendrocronológica média, por meio do método de Análise de Componentes Principais e pelo método de Regressão Linear. A correlação entre as séries reconstruidas com a série de precipitação da primavera-verão, durante os anos em que ambas as séries coexistem, deram os valores de 61,97% para a reconstrução da PCA e 39,45%, para a reconstrução da Regressão Linear. Já a correlação entre ambas as séries reconstruídas apresentou uma correlação de 91,02%. Com os resultados apresentados pela PCA para a obtenção da Série Dendrocronológicas Média na reconstrução da precipitação, mostra que este método estatístico pode ser utilizado em todos os passos de análise de um estudo dendrocronológico/dendroclimático.
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    Climate Influence in Dendrochronological Series of Araucaria angustifolia from Campos do Jordão, Brazil
    (MDPI) Silva, Daniela Oliveira da; Prestes, Alan; Klausner, Virginia; Souza, Táyla Gabrielle Gonçalves de
    A dendrochronological series of Araucaria angustifolia was analyzed for a better under- standing of the climatic factors that operate in Campos do Jordão city, São Paulo state, Brazil. The dendroclimatic analysis was carried out using 45 samples from 16 Araucaria angustifolia trees to recon- struct the precipitation and the temperature over the 1803–2012 yearly interval. To this end, Pearson’s correlation was calculated between mean chronology and the climatic time series using a monthly temporal resolution to calibrate our models. We obtained correlations as high as r = 0.22 (α = 0.1) for precipitation (February), and r = 0.21 (α = 0.1) for temperature (March), both corresponding to the end of the summer season. Our results show evidence of temporal instabilities because the corre- lations for the halves of 1963–2012 were very different, as well as for the full period. To overcome this problem, the dendrochronological series and the climatic data were investigated using the wavelet techniques searching for time-dependent cause–effect relationships. From these analyses, we find a strong influence of the region’s precipitation and temperature on the growth of tree ring widths.
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    Principal component analysis applied to dendrochronology
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte) Silva, Daniela Oliveira da; Klausner, Virginia; Prestes, Alan; Macedo, Humberto Gimenes
    This work uses samples of the species Ocotea porosa (Nees & Mart) Barroso (Imbuia), collected in the city of General Carneiro, Southeast region of the State of Paraná (26o24'01 25"S 51o24'03 91"W), Brazil, to generate average chronology (GC index) of this region. The objective of this article is to remove the natural growth trends of trees using a tool that is still little explored for this purpose, Principal Component Analysis (PCA). In each tree sample, the width of each growth ring was measured, obtaining a time series (1 ring per year). The samples were selected using Cluster Analysis, which classifies samples based on their similarities. Once the Principal Components (PCs) were obtained, the dendrochronological series were reconstructed without the first PC. This methodology is an estimate of the trend that best represents the natural growth of all trees on the site. The arithmetic mean of the series without the 1st PC is the GC index. It was found that PCA has three benefits: fast data processing, preservation of low-frequency signals and, when integrated with a powerful tool, the Alternated Least Squares (ALS) method, missing data estimation.
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    Principal Components Analysis: An Alternative Way for Removing Natural Growth Trends
    (Springer Nature Link) Silva, Daniela Oliveira da; Klausner, Virginia; Prestes, Alan; Macedo, Humberto Gimenes; Aakala, Tuomas; Silva, Iuri Rojahn da
    In this article, we establish a new approach for removing natural growth trends from tree-ring samples, also called detrending. We demonstrate this approach using Ocotea porosa (Nees & Mart) Barroso trees. Nondestructive samples were collected in General Carneiro city, located in the Brazilian southern region (Paraná state). To remove natural tree growth trends, principal components analysis (PCA) was applied on the tree-ring series as a new detrending method. From this, we obtained the tree-ring indices by reconstructing the tree-ring series without the first principal component (PC), which we expect to represent the natural growth trend. The performance of this PCA method was then compared to other detrending methods commonly used in dendrochronology, such as the cubic spline method, negative exponential or linear regression curve, and the regional curve standardization method. A comparison of these methods showed that the PCA detrending method can be used as an alternative to traditional methods since (1) it preserves the low-frequency variance in the 566-year chronology and (2) represents an automatic way to remove the natural growth trends of all individual measurement series at the same time. Moreover, when implemented using the alternating least squares (ALS) method, the PCA can deal with tree-ring series of different lengths.