主成分分析在树木年代学中的应用

Daniela Oliveira da Silva, V. Klausner, Alan Prestes, Humberto Gimenes Macedo
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摘要

这项工作使用了在巴西parana州(26º24 ' 01 25"S 51º24 ' 03 91"O)东南部的General Carneiro市采集的Imbuia (Ocotea porosa (Nees & Mart) Barroso)物种的样本,以生成该地区的树木年代学序列。本研究选择的样本是通过聚类分析获得的,聚类分析根据对象(样本)的相似性对其进行分类。为了获得树木年代学序列,应用了主成分分析(PCA)的统计方法。获得了主成分(主成分- PCs),重建了没有第一个主成分的序列,这是对最能代表当地所有树木自然生长的趋势的估计。没有第一个PC的序列的平均值是树木年代学序列。主成分分析的方法把各种优势的传统方法获得的时间序列数据处理快,自动去除自然增长的趋势的同时在所有的样品,也热爱的一个强大的工具,每隔一个最小二乘方法(英语交替最小二乘—肌萎缩性脊髓侧索硬化症),来估计或检索数据故障。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análise de componentes principais aplicada à dendrocronologia
Este trabalho utiliza 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 gerar a série dendrocronológica 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 a série dendrocronológica, aplicou-se o método estatístico Análise de Componentes Principais (do inglês Principal Component Analysis- PCA). Obtidas as Componentes Principais (Principal Componentes - PCs), reconstruiu-se as séries sem a 1ª PC, sendo uma estimativa da tendência que melhor representa o crescimento natural de todas as árvores do local. A média das séries sem a 1ª PC é a série dendrocronológica. O método de PCA traz diversas vantagens sobre o método tradicional de obtenção da série cronológica como o processamento rápido de dados, uma forma automatizada de remover a tendência natural de crescimento em todas as amostras ao mesmo tempo, e também, o fato de integrar uma ferramenta poderosa, o método dos mínimos quadrados alternados (do inglês Alternating Least Squares – ALS), para estimar ou recuperar falhas de dados.
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