Model-based clustering approach in dendrochronology with Pinus spp
El campo de la dendrocronología estudia series temporales a lo largo de gradientes ecológicos, los árboles que forman las cronologías pueden no responder de la misma manera al medio que les rodea, particularmente responden desigual al clima. Por ello la vulnerabilidad de los árboles al cambio climát...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2020 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositório: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/120947 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10609/120947 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | tree-ring clustering finite mixture models dendrochronology em algorithm anillos de los arboles modelos de mezcla finita dendrocronología algoritmo em anells dels arbres models de mescla finita dendrocronologia algoritme em Dendrochronology -- TFM Dendrocronologia -- TFM Dendrocronología -- TFM |
| Resumo: | El campo de la dendrocronología estudia series temporales a lo largo de gradientes ecológicos, los árboles que forman las cronologías pueden no responder de la misma manera al medio que les rodea, particularmente responden desigual al clima. Por ello la vulnerabilidad de los árboles al cambio climático puede depender de la respuesta específica de la especie o de la adaptación al sitio en el que se encuentre. Los análisis con técnicas multivariantes como el análisis clustering basado en modelos pueden ser instrumentos de gran utilidad para agrupar las diferencias existentes en la sensibilidad de los árboles y los bosques con el medio. En este trabajo analizamos el potencial de la técnica clustering basado en modelos, sus métodos y el algoritmo EM; para detectar y agrupar patrones de crecimiento comunes usando el ancho de los anillos de los árboles, de varias especies del género Pinus y en diferentes países de la Unión Europea. Los análisis se han desarrollado con tres paquetes del programa R (mclust, funFEM/funHDDC y lcmm) que disponen de funciones para realizar análisis de modelos de mezcla finita y que estiman los parámetros mediante la máxima verosimilitud con el algoritmo EM. Los análisis muestran agrupaciones de tres/cuatro clases de trayectorias, y en cada clase se observan diferentes características ecológicas. |
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