Informacija

Apie fenologinio tyrimo patvirtinimo procesą

Apie fenologinio tyrimo patvirtinimo procesą


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Neseniai atlikau fenologinį tyrimą, naudodamas nuotolinio stebėjimo metodus. Dabar turiu patvirtinti savo rezultatus ir savo metodus, ty nustatyti, ar nuotoliniu būdu įvertinta fenologija yra tinkama fenologiniams įvykiams apibūdinti, ar ne. Tačiau neturiu empirinių fenologinių duomenų, kad galėčiau patvirtinti.

Ar yra kitų būdų patvirtinti nuotolinio stebėjimo fenologinį signalą, kuriam nereikia empirinių duomenų iš žemės?

Labai ačiū


idėja 1) Gali būti, kad kai kuriuose jūsų srities pogrupiuose yra didesnės / geresnės raiškos aeronuotraukų. Ar galėtumėte juos rasti ir panaudoti savo modeliui išbandyti?

idėja 2) Į kokią geografinę vietovę / laiką žiūrite? Tam tikruose plotuose/laikais galite gauti šiek tiek duomenų apie fenologiją iš pasenusių herbariumo pavyzdžių (ty presuotų augalų kolekcijų). Taigi, pavyzdžiui, galite pasirinkti keletą augalų rūšių, kurios, jūsų manymu, yra geri bet kokios jūsų modeliuojamos fenologijos rodikliai, ieškoti jų GBIF, apsvarstyti tik tuos egzempliorius, kurie atitinka jūsų geografinę vietovę, ir pažiūrėti, kuriuo metų laiku buvo padarytos kolekcijos. Tada galėtumėte pažvelgti į pirmąjį, paskutinį arba įvairius fenologijos kvantilius. Tai nėra idealūs duomenys, bet kiekvienas egzempliorius yra labai tiesioginis duomenų taškas (ty žinote, kad tą tikslią datą ir geografinę nuorodą buvo bent vienas asmuo, kuris žydėjo / lapavo / bet kuo), ir jis pasiekiamas nesutepdamas kojų.

3 idėja) Vėlgi, priklausomai nuo jūsų geografinės vietovės ir jūsų dominančio fenologijos, galbūt netgi galėsite naudoti ne oro nuotraukas, jei jos yra pasenusios.


Fenologija

Karen Delahaut, „UW-Madison Fresh Market“ daržovių programa
Peržiūrėta: 2012-05-17
Prekės numeris: XHT1085

Žodis fenologija yra kilęs iš graikų kalbos žodžio phaino, reiškiančio „rodyti“ arba „pasirodyti“. Fenologija yra mokslo šaka, tirianti ryšius tarp periodinių biologinių įvykių - dažniausiai augalų ir gyvūnų gyvenimo ciklų - ir aplinkos pokyčių. Gamtiniai įvykiai, tokie kaip paukščių migracija, vietinių ežerų atsivėrimas, augalų pumpurai, žydėjimas ar vaisiai, vabzdžių veikla ir kultūrinių augalų derliaus nuėmimo datos, yra kasmetiniai įvykiai, kuriuos galima koreliuoti su sezoniniais ar klimato pokyčiais, ypač su oru ar temperatūra. nei konkrečios kalendorinės datos. Galbūt esate susipažinęs su folkloru, kuris sodininkystės renginius sieja su nesusijusiais procesais. Vienas iš pavyzdžių yra kukurūzų sodinimas, kai ąžuolo lapai yra voverės ausies dydžio. Jūs žinote, kad kukurūzų sodinimas neturi nieko bendra su ąžuolo lapais ar voverėmis. Tačiau vietiniai amerikiečiai prieš šimtmečius pastebėjo, kad dirvožemis yra pakankamai šiltas, kad sėklos nepūva, tačiau dar buvo pakankamai anksti nuskinti tinkamą derlių, jei šiuo metu buvo pasodinti kukurūzai. Tai ankstyvas fenologijos pavyzdys. Tačiau fenologija gali atsekti jos kilmę daug tolimesnėje istorijoje.

Pirmasis fenologijos straipsnis buvo parašytas 974 m. – dar gerokai anksčiau nei gimė meteorologija, botanika ir ornitologija – pagrindiniai fenologijos komponentai. Pirmąjį vyšnių žydėjimą japonai pradėjo fiksuoti 812 m. Vietoje Aldo Leopoldas buvo vienas iš ankstyvųjų fenologų Viskonsine. 1935–1945 m. Jis saugojo išsamius natūralių sezoninių įvykių įrašus netoli savo namų Sauk apskrityje.

Stebint fenologinius įvykius dideliu mastu, tas pats įvykis, pavyzdžiui, alyvmedžių žydėjimas, vyksta iš vakarų į rytus ir iš pietų į šiaurę. Šis reiškinys vadinamas „Hopkino taisykle“, kuri teigia, kad fenologiniai įvykiai vėluoja keturiomis dienomis vienam šiaurės platumos laipsniui ir 1¼ dienų vienam rytų ilgumos laipsniui. Iš esmės, kuo toliau į šiaurę ar rytus eisite, tuo vėliau pamatysite panašių įvykių. Tačiau Hopkino taisyklė neatsižvelgia į aukštį ar topografiją - pastaroji yra svarbi valstybėje, kuri rytuose ribojasi su Mičigano ežeru, o tai daro didžiulį poveikį vietos klimatui.

Stebint ryšį tarp atskirų fenologinių įvykių ir sezono, vietinių oro sąlygų ar klimato pokyčių per daugelį metų, iš pažiūros nesusiję įvykiai gali būti koreliuojami. Tai galite padaryti patys, tiksliai registruodami datas, kada žydi skirtingi augalai, kada atsiveria jų lapai ir pirmą kartą pastebite įvairius vabzdžių kenkėjus. Įsitikinkite, kad jūsų stebimi augalai nėra paveikti spinduliuojančios pastatų ar asfaltuotų teritorijų šilumos. Po kelerių metų nuoseklaus informacijos rinkimo galėsite pastebėti modelį ir pradėti koreliuoti nesusijusius įvykius, pvz.
vabzdys pradeda daryti žalą. Taip pat bus akivaizdu, kad šie metiniai įvykiai vyksta ne tą pačią dieną kiekvienais metais, bet keičiasi priklausomai nuo oro sąlygų.

Fenologiniai įrašai turi būti renkami daugelį metų, kad būtų sukurtos patikimos koreliacijos. Ši informacija gali būti naudojama nustatant pasėlių sodinimo datas arba numatant, kada įvyks vabzdžiai ir reikia pradėti kovą su kenkėjais. Daugelis tokių koreliacijų yra pagrįstos įprastų žydinčių augalų žydėjimo laiku.

Fenologinių koreliacijų pavyzdžiai:
• Žirnius sodinkite, kai žydi forsitijos.
• Bulves sodinkite, kai pražysta pirmoji kiaulpienė.
• Burokėlius, morkas, paprikas, salotas ir špinatus sodinkite, kai alyva yra pirmajame lape.
• Pasodinkite kukurūzus, kai ąžuolo lapai yra voverės ausies dydžio.
• Pasodinkite pupelių, agurkų ir moliūgų sėklas, kai alyvmedžiai žydės.
• Pomidorus sodinkite tada, kai žydės lelijos augalai.
• Kai žydi vilkdalgiai, persodinkite baklažanus, melionus ir paprikas.

Fenologija gali būti labai naudinga kaip integruotos kenkėjų valdymo (IPM) programos dalis, nes ji padeda tinkamai kontroliuoti laiką, kad būtų nukreiptas į jautriausią kenkėjo gyvenimo tarpsnį. Vabzdžiai ypač tinka prognozėms, pagrįstoms fenologija, nes, kaip šaltakraujai gyvūnai, jų augimas ir vystymasis yra tiesiogiai susiję su oro sąlygomis, ypač temperatūra. Indikatoriniai augalai, įprasti augalai, kurie paprastai nėra susiję su kenkėjišku vabzdžiu, kurio gyvenimo etapą jie numato, gali būti naudojami nustatant, kada gali įvykti kenkėjų protrūkiai:
• Lėkštinė magnolija yra įprastas ankstyvo pavasario įvykių indikatorinis augalas. Rožinis pumpuras, ankstyvas žydėjimas, visiškas žydėjimas, praeities žydėjimas ir žiedlapių kritimas yra keletas atskirų lėkštės magnolijos įvykių, kuriuos galima susieti su daugybe kraštovaizdžio vabzdžių kenkėjų.
• Paprastoji alyvinė tapo kertiniu akmeniu fenologiniams stebėjimams, ypač lyginant metus su kitais. Pirmasis lapas, pirmoji gėlė ir žydėjimas yra trys gyvenimo įvykiai, dažnai pastebimi naudojant paprastąją alyvinę. Rytinėje JAV ir Kanadoje taip pat yra bendra alyvinės spalvos stebėjimo programa, kurią klimatologai naudoja tirdami visuotinį atšilimą.
• Cikorija-vasarą žydintis indikatorinis augalas. Kai išsiskleidžia pirmieji cikorijos žiedai, tinkamas laikas išvengti moliūgų vynmedžių gręžinio padarytos žalos.
• O kai žydi Kanados erškėtrožės, suaugusių obuolių šikšnosparnių gausu, todėl jautrūs vaisiai turi būti apsaugoti.

Teminiai straipsniai pagal sezoną

Užduokite savo sodininkystės klausimą

Jei negalite rasti reikiamos informacijos, pateikite savo klausimą apie sodą čia:


Fonas

Struktūriniai variantai, apimantys mobiliuosius elementus, trynimus, dubliavimus, inversijas ir perkėlimus, didesnius nei 50 bp, gali turėti rimtų pasekmių žmonių sveikatai ir vystymuisi [1, 2, 3] ir yra pagrindinis genetinės įvairovės šaltinis [4, 5]. Deja, naujausi SV atradimo įrankiai vis dar praneša apie daugybę klaidingų teigiamų rezultatų [6, 7, 8, 9]. Nors filtravimo ir komentarų įrankiai gali padėti [10, 11], sureguliuoti šiuos filtrus, kad būtų pašalinti tik klaidingi teigiami rezultatai, vis tiek yra gana sunku. Kadangi žmogaus akis puikiai atpažįsta modelį, vizualiai tikrinant sekų derinimą varianto regione galima greitai nustatyti klaidingus skambučius, todėl rankinis kuravimas yra galinga patvirtinimo proceso dalis [6, 12, 13]. Pavyzdžiui, neseniai atliktas tyrimas, kuriame dalyvavo 465 lašišos mėginiai [6], parodė, kad 91% SV, apie kuriuos pranešta naudojant „Illumina“ porinio galo sekos duomenis, buvo klaidingai teigiami. Tačiau klaidingai teigiamų rezultatų rodiklis po vizualinio patikrinimo sumažėjo iki 7% (pagal ilgai skaitytos sekos patvirtinimą) [12]. Šiame tyrime pabrėžiamas esminis žingsnis pašalinant klaidingus teigiamus SV skambučius ir vizualinės peržiūros efektyvumas siekiant nustatyti tikruosius variantus.

Tokie įrankiai kaip integruota genomikos peržiūros priemonė (IGV) [14], „bamsnap“ [15] ir „svviz“ [13] leidžia vizualiai peržiūrėti SV, tačiau jie gali būti sudėtingi ar sudėtingi, lėtina peržiūros procesą ir dažnai riboja SV skaičių. kad galima laikyti. IGV yra optimizuotas vieno nukleotido varianto vizualizacijai, todėl lengva priartinti tam tikrus lokusus, kad būtų galima nustatyti bazės neatitikimus skaitymo krūvose. Nors IGV galima sukonfigūruoti žiūrėti SV (t. Y. Žiūrėti skaitymus poromis, rūšiuoti pagal intarpų dydį), sunku vizualizuoti didelius variantus. Programinė įranga dažnai įkeliama lėtai, kai naudojami dideli variantai, kuriems reikia daug skaitinių. Kad būtų išvengta lėto įkėlimo, IGV pagal nutylėjimą ima atrinkti skaitymų pogrupį ir nustoja rodyti lygiavimo duomenis žiūrint plačius regionus, o tai dar labiau apsunkina SV interpretaciją. IGV turi paketinio vaizdo generavimo režimą, skirtą daugeliui SV skambučių kuruoti, tačiau jame trūksta viso SV vaizdo optimizavimui reikalingų parinkčių rinkinio. „Bamsnap“ siūlo panašią vizualizaciją, optimizuotą mažiems regionams, nors peržiūra gali būti greitesnė, nes sukuriami statiniai vaizdai, o ne dinamiškas žiūrovas, kaip „IGV“.

Svviz pateikia naujovišką sekos duomenų vaizdą. Išlygos suskirstytos į du sklypus. Viename diagramoje rodomi skaitymai, kurie sutampa su etaloniniu aleliu, o antrasis rodo rodmenis, lygiuojančius su alternatyviu SV sukurtu aleliu. Nors aiškus įrodymų atskyrimas iš nuorodų ir alternatyvių alelių yra patobulinimas, „svviz“ schemos gali būti didelės, sudėtingos ir daug laiko peržiūrimos. Svviz siužetai taip pat priklauso nuo tariamų SV lūžio taškų. Kadangi skaitymai iš naujo suderinami pagal konkretų alternatyvų alelį, net santykinai nedideli netikslumai SV lūžio taškuose, dažnai pasitaikanti problema, turės įtakos vizualizacijai, todėl neįmanoma atskirti neesančio SV ir šiek tiek neteisingo skambučio.

„Samplot“ siūlo įrankių rinkinį, specialiai sukurtą SV kuravimui. „Samplot“ braižymo funkcija sukuria vaizdus, ​​skirtus greitai ir paprastai, bet išsamiai vizualiai peržiūrėti SV atsiradimo sekos įrodymus. „Samplot VCF“ funkcija sukuria brėžinius dideliam skaičiui SV, esančių VCF faile, ir pateikia galingus ir lengvai naudojamus filtrus, skirtus patikslinti, kuriuos SV brėžinius, patobulinti ir supaprastinti peržiūros procesą. Galiausiai, „Samplot-ML“ įrankis labai tiksliai automatizuoja didžiąją peržiūros proceso dalį, sumažindamas kuravimui reikalingų valandų skaičių.


Tendencijos

Fenologija (t. Y. Žydėjimo, lapų išnykimo ir kitų pasikartojančių biologinių įvykių laikas) yra esminis komponentas vertinant, kaip rūšys reagavo ir toliau reaguos į klimato kaitą.

Herbariumo mėginiai vis dažniau pripažįstami ir vertinami kaip patikimas šaltinis, įvertinantis augalų rūšių įvairovės fenologinį elgesį.

Kadangi milijonai herbariumo egzempliorių tampa prieinami internete dėl didžiulių skaitmeninimo pastangų, veiksmingų metodų ir standartų kūrimas dideliems egzemplioriais pagrįstų fenologinių duomenų rinkimui yra labai svarbus norint panaudoti šiuos duomenis tyrimų tikslais.

Integruojant su esamais fenologiniais duomenų rinkiniais, tokiais kaip nuotolinis stebėjimas ir piliečių mokslo stebėjimai, herbariumo egzemplioriai suteikia galimybę suteikti naujų įžvalgų apie augalų įvairovę ir ekosistemų procesus būsimų klimato pokyčių metu.

Fenologinių įvykių, tokių kaip lapų iškritimas ir žydėjimas, laikas daro didelę įtaką augalų sėkmei, o jų tyrimas yra labai svarbus norint suprasti, kaip augalai reaguos į klimato kaitą. Tačiau fenologinius tyrimus dažnai riboja turimų duomenų laiko, geografinė ar filogenetinė apimtis. Šimtai milijonų augalų egzempliorių herbarijoje visame pasaulyje siūlo galimą šios problemos sprendimą, ypač dėl to, kad skaitmeninimo pastangos drastiškai pagerina prieigą prie kolekcijų. Herbariumo pavyzdžiai yra fenologinių įvykių momentinės nuotraukos ir buvo patikimai naudojami apibūdinant fenologines reakcijas į klimatą. Mes apžvelgiame dabartinę herbariumu pagrįstų fenologinių tyrimų būklę, nustatome galimus šališkumus ir apribojimus renkant, skaitmeninant ir aiškinant duomenų pavyzdžius ir aptariame būsimas fenologinių tyrimų galimybes naudojant herbariumo pavyzdžius.


Abstraktus

Vaismedžių fenologinių stadijų priverstinis priverstinis nusileidimas turi didelę reikšmę priimant sprendimus dėl žemės ūkio praktikos soduose. Fenologinis modeliavimas yra vienas iš prognozavimo metodų, kurie atlieka šį vaidmenį, kai kalbama apie žydėjimo etapus, ypač atsižvelgiant į globalinį atšilimą, kuris dažniausiai yra neaiškus ir nuolat kinta, ir vaismedžių sunkų prisitaikymą prie būsimų klimato tendencijų. Šiuo tyrimu buvo siekiama sukurti ir pasirinkti nuoseklų modelį, geriausiai tinkantį trijose kontrastingose ​​Viduržemio jūros vietose, įskaitant Maroko vietas, kurioms būdingas švelnus klimatas, kad būtų galima palyginti jas su Europos vietovėmis (vidutinio klimato), kuriose anksčiau buvo sukurti fenologiniai modeliai. Visiškas žydėjimas yra šio tyrimo fenologinis etapas. Statistinė vidutinės temperatūros analizė laikotarpiu nuo spalio iki balandžio parodė reikšmingą skirtumą tarp Maroko ir Europos vietų. Todėl visose vietose stebimos visiško žydėjimo datos parodė skirtingą elgesį, reaguojant į temperatūros pokyčius žiemos ir pavasario laikotarpiu. Modeliavimo procesas parodė nuoseklų modelį, kuris gerai tinka, kad būtų galima atsižvelgti į viso žydėjimo stadijos stebėjimus, naudojant RMSE 4, 4 dienų patvirtintų duomenų. Sumontuoto modelio rezultatai atskleidė uždelstą ramybės nutraukimo datą ir dėl to ilgą endokriniškumo periodą Maroke, tarpinį Prancūzijoje ir trumpą Italijoje, rodantį gradientą iš pietų (Marokas), kur obelėms buvo sunku prisitaikyti dėl to, kad nebuvo atšalimas, į šiaurines sritis.


Kas yra patvirtinimas?

Patvirtinimas apima laboratorinių tyrimų atlikimą, siekiant patikrinti, ar tam tikras prietaisas, programinė įranga ar matavimo technika veikia tinkamai.

Pasitikėjimas teismo DNR rezultatais įgyjamas atliekant patvirtinimo tyrimus, kurie pateikia objektyvius įrodymus, kad DNR tyrimo metodas yra patikimas, patikimas ir atkuriamas. Patvirtinimo eksperimentai apibrėžia procedūrų apribojimus, nustato svarbius procedūros komponentus, kuriems reikalinga kokybės kontrolė ir stebėjimas, ir nustato standartines darbo procedūras bei aiškinimo gaires, kurių laboratorijos turi laikytis apdorodamos mėginius.

Teismo medicinos DNR laboratorija, įgyvendindama naują metodiką, susiduria su įvairiais iššūkiais. Dažnas laboratorijų nustatytas iššūkis yra turimų išteklių trūkumas patvirtinimo eksperimentams atlikti. Laboratorijos taip pat nurodo, kad esama įvairių nuomonių dėl patvirtinimo protokolų, mėginių numerių ir tinkamų bei veiksmingų eksperimentų apibrėžimo kaip reikšmingų iššūkių. Įrodyta, kad šie kintamieji prisideda prie išsamių patvirtinimo tyrimų, apimančių nereikalingus ar per didelius testus be papildomo pasitikėjimo. Be to, duomenų valdymas ir analizė yra sudėtingi procesai, kurie dažnai yra rankiniai veiksmai arba naudojami keli įrankiai, kuriuos analitikai sukūrė patys.

„Validation and Verification Atlas“ kompaktiniame diske kaupiama informacija apie teismo DNR analizės metodus ir suteikiama tiesioginė prieiga prie „Applied Biosystems“ vystymosi patvirtinimo tyrimų, informacinės medžiagos, kokybės užtikrinimo ir kontrolės veiklos gairių, vartotojų biuletenių, vartotojo vadovų ir kitų patvirtinamųjų dokumentų. Tai pratęsimas patvirtinimo palaikymo įrankių, kuriuos galima įsigyti iš „Applied Biosystems“, ir mūsų įsipareigojimas tęsti darbą su teismo medicinos bendruomene, siekiant padėti mokslininkams laikytis gyvybiškai svarbių kokybės užtikrinimo ir kontrolės veiklos gairių.

Patvirtinimas: kas tai yra, kodėl tai svarbu ir kaip tai padaryti?
Johnas M. Butleris, Nacionalinis standartų ir technologijos institutas

Patvirtinimas apima laboratorinių tyrimų atlikimą, siekiant patikrinti, ar tam tikras prietaisas, programinė įranga ar matavimo technika veikia tinkamai. Šiais patvirtinimo eksperimentais paprastai tiriamas tikslumas, tikslumas ir jautrumas, o tai turi įtakos 3 R matavimams: patikimumui, atkuriamumui ir tvirtumui.1

Be patvirtinimo tyrimų laboratorijos negali būti tikri naujo genetinio tyrimo, prietaiso ar programinės įrangos rezultatais. Šie tyrimai padeda apibrėžti matavimų, atliktų naudojant metodą, diapazoną ir tinkamumą. Pavyzdžiui, ar tikimasi atkuriamų rezultatų, kai viena ar tik kelios ląstelės naudojamos suskaidytiems DNR šablonams, kuriuos galima rasti bylų pavyzdžiuose, sustiprinti? Gerai apibūdinto DNR mėginio skiedimo serija jautrumui matuoti gali padėti atsakyti į klausimą, kokio lygio įvesties DNR naudojant naują testą turėtų būti gautas visas DNR profilis. Patvirtinimo tyrimais taip pat bus patikrinta, ar naujos priemonės našumas ar rezultatų tikslumas yra geresnis ar geresnis nei ankstesnio. Kadangi teismuose, ginčiančiuose kaltinamojo nekaltumą ar kaltę, labai pageidautina turėti patikimų analitinių duomenų, teismas, norėdamas įvertinti teismo laboratorijų pateiktų įrodymų leistinumą, dažnai tikrina patvirtinimo informaciją, kuria grindžiami DNR tipavimo matavimai. Taigi patvirtinimas suteikia teismui pasitikėjimo, taip pat padeda kokybės užtikrinimo ir kontrolės veiklai laboratorijoje.

Nors dar nėra standartizuotos patvirtinimo strategijos, kuri būtų visuotinai priimta arba naudojama teismo DNR laboratorijose, prietaisus ar programinę įrangą ir tyrimo reagentų pirkimą, b) mokymąsi apie techniką ir kaip ją tinkamai atlikti, c) analitinės procedūros patvirtinimą, siekiant apibrėžti jos diapazoną ir patikimumą, d) standartinių darbo procedūrų su interpretavimu kūrimą. gairės, pagrįstos patvirtinimo studijomis, e) kito personalo mokymas apie šią techniką ir f) kiekvienas apmokytas analitikas, išlaikęs kvalifikacijos testą, kad būtų galima pradėti naudoti teismo ekspertizės srityje. Sėkmingai įgyvendinus procedūrą ir atliekant teismo ekspertizę, reguliariai atliekami kvalifikacijos testai, siekiant parodyti, kad kvalifikuoti analitikai laikui bėgant sėkmingai taiko šią techniką.

Bėgant metams teismo ekspertizės DNR bendruomenė išlaikė daugybę klaidingų įsitikinimų dėl patvirtinimo – daugelis iš jų aptariami neseniai paskelbtame straipsnyje.3 Įprasta nuomonė, kad patvirtinimas gali (arba turėtų) užtrukti daug mėnesių. Deja, teismo ekspertizės laboratorijos dažnai leidžiasi į patvirtinimo kelionę neturėdamos žemėlapio arba neturėdamos aiškios paskirties vietos. Nesant patvirtinimo plano, šios laboratorijos tampa pavargusios ir varganos klajoklės, prarandančios brangų laiką ir išleisdamos nereikalingas darbo bei reagentų sąnaudas, kai jas išstumia nerimo vėjai. Kai kuriais atvejais renkant daug duomenų taškų, auditorių baimė, o ne moksliniai samprotavimai. Taigi naujos technologijos, skirtos greičiau išspręsti bylas, taikymas gali būti atidėtas, nes atliekama pernelyg daug patvirtinimo eksperimentų.

Ištekliai, padedantys parengti veiksmingą patvirtinimo planą, apima FTB DNR patariamosios tarybos kokybės užtikrinimo standartų 8 skirsnį, 4 kuriame aprašomi pagrindiniai teismo DNR patvirtinimo tyrimų aspektai. SWGDAM peržiūrėtose patvirtinimo gairėse5 pateikiama išsamesnė informacija ir rekomenduojama iš viso ištirti bent 50 mėginių, atliekant kruopštų patvirtinimo tyrimą. Be to, „NIST STRBase“ svetainėje yra patvirtinimo skyrius su naudinga informacija ir nuorodomis į seminarų medžiagą apie patvirtinimą: http://www.cstl.nist.gov/biotech/strbase/validation.htm

1. Butler, J. M. (2005) Kriminalistinės DNR tipavimas: biologija, technologija ir STR žymenų genetika, 2-asis leidimas, 16 skyrius „Laboratorinis patvirtinimas“, p. 389–412.
2. Butleris, J. M., Tomsey, C. S., Kline, M. C. (2004) Ar galima standartizuoti teismo DNR tipavimo patvirtinimo procesą? 15 -ojo tarptautinio žmogaus tapatybės simpoziumo darbai. Galima rasti adresu http://www.promega.com/geneticidproc/ussymp15proc/oralpresentations/butler.pdf
3. Butler, J. M. (2006) Kai kurių miesto legendų, susijusių su patvirtinimu teismo DNR bendruomenėje, demaskavimas. Profiles in DNA (Promega Corporation), t. 9 (2), p. 3-6 galima rasti internete adresu http://www.promega.com/profiles/902/ProfilesInDNA_902_03.pdf
4. DNR patariamoji taryba (2000 m.) Teismo ekspertizės DNR tyrimo laboratorijų ir nuteistųjų DNR duomenų bazių laboratorijų kokybės užtikrinimo standartai. Teismo medicinos mokslas. Comm. 2 (3) galima rasti adresu http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2000/codispre.htm
5. DNR analizės metodų mokslinė darbo grupė (SWGDAM) (2004 m.) Patikslintos patvirtinimo gairės. Teismo medicinos mokslas. Comm. 6 (3) galima rasti adresu http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2004/standards/2004_03_standards02.htm

Norėdami gauti daugiau informacijos, susisiekite su John M. Butler Human Identity Project Leader, Biochemical Science Division National Institute of Standards and Technology100 Bureau Drive, Mail Stop 8311Gaithersburg, MD 20899-8311(301) 975-4049 [email protected]

Autorius Johnas M. Butleris yra finansuojamas Nacionalinio teisingumo instituto pagal tarpžinybinį susitarimą 2003-IJ-R-029 su NIST teisėsaugos standartų biuru. Šiame dokumente pateikiami autoriaus požiūriai ir jie nebūtinai atspindi oficialią JAV teisingumo departamento poziciją ar politiką. Tam tikra komercinė įranga, prietaisai ir medžiagos yra identifikuojamos siekiant kuo tiksliau apibrėžti eksperimentines procedūras. Toks identifikavimas jokiu būdu nereiškia Nacionalinio standartų ir technologijų instituto rekomendacijos ar patvirtinimo, taip pat nereiškia, kad bet kuri iš nurodytų medžiagų, prietaisų ar įrangos būtinai yra geriausia tam tikslui.


Rezultatai

Stratifikacijos fenologija Šiaurės pusrutulio ežeruose

Mūsų ilgalaikiai kasdieniniai modeliavimai rodo, kad šiluminis stratifikacija Šiaurės pusrutulio ežeruose istoriniu laikotarpiu (čia vidutiniškai skaičiuojama visus metus nuo 1970 iki 1999 m.) Paprastai prasideda nuo kovo iki liepos ir baigiasi nuo birželio iki gruodžio (1 pav.). Naudodami atsitiktinį miško modelį (žr. „Metodai“), ištyrėme klimato ir ežerų morfologines modeliuojamų vidutinių stratifikacijos pradžios ir skilimo datų veiksnius. Į prognozuojamus kintamuosius buvo įtraukta sezoninė (Šiaurės pusrutulio šaltasis ir šiltasis sezonas) oro temperatūra ir vėjo greitis, ežero gylis ir paviršiaus plotas (žr. „Metodai“). Naudodamiesi šiais nuspėjamaisiais kintamaisiais, mes galėjome paaiškinti net 93% viso ežero variacijos tiek istorinio stratifikacijos pradžios, tiek irimo metu (1 ir 2a pav., B). Nustatant stratifikacijos pradžios laiką, mes nustatėme, kad šaltojo sezono (lapkričio–balandžio mėn.) oro temperatūra buvo svarbiausia veiksnys, o po to – šaltojo sezono vėjo greitis (2a pav.). Tiek oro temperatūros, tiek vėjo greičio vaidmuo stratifikacijos pradžioje gali būti paaiškinamas pirmiausia dėl jų individualios ar bendros įtakos ežero paviršiaus temperatūrai ir, savo ruožtu, vertikaliam vandens tankio gradientui pavasarį/vasarą. Pavyzdžiui, kadangi šilumos įvadas padidina vandens stulpelio stabilumą, sušildydamas paviršinį sluoksnį iki aukščiausio nei maksimalus tankis temperatūros (

3,98 ° C), didesnis vėjo greitis gali padidinti šilumos nuostolius per turbulentinį maišymą 16 ir (arba) išmaišyti paviršinius vandenis iki didesnio gylio, taip suardydamas bet kokį nustatytą vertikalų tankio gradientą. Todėl, jei oro temperatūra aukšta, o vėjo greitis mažas, galima tikėtis ankstesnio stratifikacijos pradžios. Ir atvirkščiai, jei oro temperatūra žema ir vėjo greitis didelis, galima tikėtis vėlesnės stratifikacijos pradžios. Remiantis mūsų lūkesčiais, regresijos medis (kuris paaiškino 85% stratifikacijos pradžios skirtumų) parodė, kad šiltesnio klimato ežerai stratifikavosi greičiau nei kitur (r = −0,88 papildoma 1a lentelė), o paskutinės stratifikacijos pradžios datos įvyko ežeruose, esančiuose šalčiausiuose ir vėjuotiausiuose regionuose (2c pav.). Šį rezultatą patvirtino iš palydovų gauti 60 Šiaurės pusrutulio ežerų stratifikacijos pradžios įvertinimai (papildomas 1 pav. Žr. „Metodai“).

Rodomi istoriniai erdviniai modeliai, apskaičiuoti per visus metus nuo 1970 iki 1999 m. a stratifikacijos pradžios metų diena, b šaltojo sezono (lapkričio – balandžio) vidutinė oro temperatūra ir c ryšys tarp stratifikacijos pradžios, šaltojo sezono oro temperatūros ir vėjo greičio. Taip pat rodomi erdviniai modeliai d stratifikacijos skilimo metų diena, e šiltojo sezono (gegužės – spalio) vidutinė oro temperatūra ir f stratifikacijos suskaidymo, šiltojo sezono oro temperatūros ir vėjo greičio santykis. Visi rezultatai pagrįsti vidutiniais modeliais visame ežero ir klimato modelių ansamblyje.

Kintamųjų svarba, pagrįsta atsitiktine miško analize prognozuojant a stratifikacijos pradžia ir b stratifikacijos suskaidymas. Kintamoji svarba apskaičiuojama kaip prognozių vidutinės kvadratinės paklaidos (MSE) procentinis padidėjimas, apskaičiuotas taikant kintamųjų koeficientą (CV), kai kintamieji yra permutuojami. Didesnės reikšmės rodo didesnę prognozuojamojo kintamojo svarbą sprendimų medžių rinkiniui. Regresijos medis, rodantis stratifikacijos pradžios datos veiksnius (c) ir stratifikacijos suskaidymas (d). Vertės, esančios po kiekvienu lapu, rodo kiekvienos grupės ežerų stratifikacijos datą (rodomą kaip metų dieną). Visi rezultatai yra pagrįsti vidutiniu modeliavimu visame ežero ir klimato modelio ansamblyje. Šaltasis sezonas apibrėžiamas kaip lapkritis – balandis, o šiltasis - gegužės – spalio mėn.

Ežerų morfologinės charakteristikos (gylis ir paviršiaus plotas) taip pat paprastai laikomi svarbiais veiksniais, darančiais įtaką kai kurių ežerų stratifikacijos pradžiai, dėl ilgo konvekcinio maišymosi laikotarpio, kuris paprastai būna dideliuose ežeruose iki stratifikacijos pradžios pavasarį 17, 18 . Konkrečiai kalbant, daugelyje didelių Šiaurės pusrutulio ežerų žiemos ežero paviršiaus temperatūra paprastai būna žemesnė už maksimalaus tankio temperatūrą (pvz., Ledo dangos metu), todėl susidaro atvirkščiai stratifikuotas vandens stulpelis ir susidaro šaltesnis, ne toks tankus viršutinis mišrus sluoksnis, šiltesni dugno vandenys 19 . Pavasarinis šildymas praranda ežero ledą ir sušildo paviršinius vandenis, padidindamas vandens tankį ir dėl to konvekcinis maišymasis per gilų vandens tūrį su didele termine inercija. Dėl to pavasarinis šildymas gali sukelti spartesnį ežero paviršiaus temperatūros kilimą sekliuose ežeruose su mažesne šilumine inercija. Be to, dėl didesnio paviršiaus impulsų perkėlimo iš paviršinio vėjo dideliuose ežeruose 14 vėjai gali turėti didesnę įtaką stratifikacijos pradžios datai. Tačiau per visus mūsų tirtus ežerus oro eigos ir vėjo greičio skirtumai tarp ežerų buvo dominuojantys veiksniai (2a pav., C).

Priešingai stratifikacijos pradžiai, vėjo greitis (vidutinis šiltuoju metų laiku, nuo gegužės iki spalio) buvo svarbiausia vidutinės stratifikacijos skilimo datos varomoji jėga, po to ežero gylis ir šilto sezono oro temperatūra (2b pav.). Ežerai, esantys regionuose, kuriuose yra didesnis vidutinis vėjo greitis, anksčiau patyrė stratifikacijos skilimą (r = −0,81 papildoma 1b lentelė). Šis rezultatas vėlgi gali būti patikrintas naudojant palydovinius stratifikacijos skilimo įverčius (papildomas 1 pav.). Didesnis vėjo greitis gali sukelti ankstesnį stratifikacijos suskaidymą, i) padidindamas neramius šilumos nuostolius oro ir vandens sąsajoje ir (ii) sumaišydamas šiltus paviršinius vandenis į didesnį gylį ir taip sumažindamas vertikalų tankio gradientą. Regresijos medžio analizė paaiškino 80% stratifikacijos skilimo laiko kitimo ir atskleidė sudėtingą šilto sezono vėjo greičio, oro temperatūros ir ežero gylio sąveiką, paaiškinant stratifikacijos suskaidymą tarp ežerų (2d pav.). Stratifikacija anksčiausiai nutrūko seklesniuose nei 15 m ežeruose, esančiuose šiltuose ir vėjuotuose regionuose (2d pav.), o vėliausiai – giliuose ežeruose, esančiuose vėsiuose, ramiuose regionuose. Sluoksnio skilimo poveikis gyliui pirmiausia atsiranda dėl to, kad vasarą yra gilesnis (taigi ir didesnio tūrio) viršutinis mišrus sluoksnis, dėl kurio ežero temperatūra yra mažiau jautri kasdieniams atmosferos jėgų pokyčiams ir todėl patiriama. uždelstas stratifikacijos suskaidymas, palyginti su seklesniais ežerais 20. Kitaip tariant, didesni ežerai ilgiau išlieka sluoksniuoti, nes tiek vėjo įtempiai, tiek paviršiaus šilumos nuostoliai veikia didesnį vandens kiekį, taigi ilgiau užtrunka stratifikacija ir atsiranda apvirtimas.

Mūsų statistinis modelis galėjo paaiškinti daugiau nei 90% stratifikacijos fenologijos kintamumo keliais visuotinai prieinamais prognozuojamaisiais kintamaisiais (2a, b pav.). Siekiant paaiškinti likusį kintamumą, taip pat gali būti atsižvelgiama į tokius veiksnius kaip vandens skaidrumas, kuris gali skirtis ežeruose dėl žemės valdymo praktikos ir kritulių modelių pokyčių 21. Stipresnis šviesos slopinimas (t. Y. Dėl tamsesnių paviršinių vandenų) pavasarį ir vasarą gali padidinti ežero paviršinio vandens temperatūrą, dėl to stratifikacija gali prasidėti anksčiau, tačiau rudenį 22,23,24 greičiau atvėsta, todėl sluoksniavimasis gali suskaidyti anksčiau. Taip pat atkreipiame dėmesį, kad mūsų tyrime neatsižvelgiama į druskingumo pokyčius, kurie ežeruose gali skirtis dėl natūralių procesų ir žmogaus poveikio 25 . Druskingumo pokyčiai, ypač vertikalus ežero druskingumo gradientas ežere, gali turėti įtakos stratifikacijos fenologijai, paveikdami vertikalaus tankio skirtumą. Be to, mūsų tyrime neatsižvelgiama į vandens buvimo laiką, o tai gali turėti įtakos dienų, per kurias ežeras yra nuolat stratifikuotas, skaičiui ir taip pakenkti mūsų stratifikacijos pradžios ir skilimo įvertinimams.

Stratifikacijos fenologija klimato kaitos sąlygomis

Mūsų modelio projekcijos istoriniu laikotarpiu, nuo 1901 iki 2005 m., rodo pastebimus ežero stratifikacijos fenologijos pokyčius, ypač nuo devintojo dešimtmečio (papildomas 2 pav.). Monitoring data from lakes across the Northern Hemisphere (see “Methods”) confirm such changes (Fig. 3 and Supplementary Figs. 3 and 4). For example, Lake Tahoe (California, Nevada) has experienced a considerable change in stratification phenology since the 1960s, with lake stratification onset occurring 2.1 days earlier and stratification break-up occurring 4.4 days later per decade. Similar long-term changes are observed in the United Kingdom with, for example, Blelham Tarn (English Lake District Fig. 3) now stratifying 24 days earlier and maintaining its stratification for an additional 18 days, compared to the start of the observational record (here we compare averages between the first [1963–1972] and last [2008–2017] 10 years of observational data available). The upper North American Great Lakes (Superior, Huron, Michigan), which represent some of the world’s largest freshwater ecosystems and contain irreplaceable biodiversity, are also experiencing rapid changes in stratification phenology. For example, from 1980 to 2019 stratification onset has changed at an average rate of 3.5 ± 2.2 days per decade (quoted uncertainties represent the standard deviation across the Great Lakes) and can even vary by up to 48 days between some extreme years (Supplementary Fig. 5).

Shown are the temporal changes in stratification a onset and b break-up in Blelham Tarn, UK. Also shown, in c, are the calculated trends in stratification onset and break-up across all lakes with observational data investigated in this study (Supplementary Table 2). Note that stratification break-up data are not available for all lakes (see “Methods”), thus are not shown in c. Error bars in c represent the standard error of the calculated trend.

During the twenty-first century (2006 to 2099), air temperature is projected to increase considerably across the Northern Hemisphere land surface (Supplementary Fig. 6). Specifically, climate model projections suggest that by 2070–2099 the cold-season air temperature will increase, relative to 1970–1999 (hereafter all future changes are quoted relative to this base-period average), by an average of 2.8 ± 0.9 °C, 5.0 ± 1.4 °C, and 7.5 ± 1.9 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively (quoted uncertainties represent the standard deviation from the model ensemble). Similar changes are also projected during the warm season, with air temperatures increasing by 2.1 ± 0.8 °C, 3.8 ± 1.1 °C, and 5.8 ± 1.6 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. In comparison to these projected changes in air temperature, the projected change in near-surface wind speed is relatively minor. Notably, across the Northern Hemisphere land surface, cold-season wind speed is projected to change by −0.03 ± 0.05 ms −1 , −0.03 ± 0.07 ms −1 , and −0.03 ± 0.09 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. During the warm season, near-surface wind speed will change by −0.1 ± 0.06 ms −1 , −0.1 ± 0.08 ms −1 , and −0.14 ± 0.1 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. However, as momentum and mechanical energy fluxes across the air–water interface scale as the wind speed squared and cubed, respectively 26 , modest fractional changes in wind speed may cause substantial change in stratification dynamics 27 . Therefore, while the projected changes in wind speed, when averaged across the Northern Hemisphere land surface, are relatively small and cannot, with confidence, be described as either decreasing or increasing under all RCPs, local-scale projected changes in wind speed (Supplementary Fig. 6) could have a considerable influence on stratification phenology this century.

In line with the projected changes in climatic forcing, our lake model simulations suggest that lake stratification phenology will change substantially in the near future (Fig. 4). Under RCP 2.6, the onset of stratification will occur 8.8 ± 3.5 days earlier and the break-up of stratification will occur 4.2 ± 2.6 days later by the end of the twenty-first century (averaged over all years and lakes from 2070 to 2099). Under RCP 6.0, stratification onset and break-up will occur 14.7 ± 5.1 days earlier and 7.3 ± 3.8 days later, respectively. The largest change in stratification phenology are projected under RCP 8.5 with stratification onset and break-up, respectively, occurring 22.0 ± 7.0 days earlier and 11.3 ± 4.7 days later, on average across the Northern Hemisphere. To investigate further these long-term projected changes in stratification phenology and to explore their regional variability, we separate the studied lakes according to the thermal regions in which they reside (see “Methods”). Approximately 98% of our studied lakes are situated within the four northernmost thermal regions (Supplementary Fig. 7a, b): Northern Frigid (31%), Northern Cool (43%), Northern Temperate (16%), and Northern Warm (8%). Within these four regions, our simulations suggest that the change in stratification onset by 2070–2099 will be relatively similar (Supplementary Fig. 7c–e). For example, under RCP 8.5, the average projected change in stratification onset across the four thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = −21.6 ± 4.9:−22.5 ± 3.7:−22.8 ± 5.7:−21.8 ± 7.3 days. The average change in stratification break-up are 10.2 ± 4.8:12.5 ± 4.0:13.4 ± 5.5:11.6 ± 8.2 days, respectively.

Temporal and spatial variations in a, b the onset and c, d the break-up of thermal stratification, as well as e, f the duration of the thermally stratified period. The temporal changes in lake stratification phenology are shown a, c, e from 1901 to 2099 under historic and future climate forcing (RCP 2.6, 6.0, 8.5). The thick lines show the average across all lake–climate models, and the shaded regions represent the standard deviation across the model ensemble. b, d, f show the spatial patterns in stratification phenology anomalies by the end of the twenty-first century (averaged over all years from 2070 to 2099) under RCP 8.5. Anomalies are quoted relative to the 1970–1999 base-period average.

Given the projected change in both stratification onset and break-up by the end of this century, the duration of the stratified period will increase (Fig. 4e, f). Under RCP 2.6, 6.0, and 8.5, the duration of stratification will increase by 13.0 ± 6.0, 21.9 ± 8.5, and 33.2 ± 11.6 days, respectively, on average. The magnitude of change in the duration of stratification differs slightly across the lake thermal regions (Fig. 5). For example, under RCP 8.5, the average change in stratification duration by 2070–2099 across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 29.9 ± 8.4:34.8 ± 5.7:35.7± 11.6:31.9 ± 13.9 days. However, while the magnitude of change will be comparable, the percentage change in stratification duration will be considerably greater in the northernmost thermal region i.e. Northern Frigid (Fig. 5). Under RCP 8.5, the percentage increase in the duration of stratification across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 61.4 ± 15.9%:39.0 ± 15.2%:29.3 ± 11.6%:20.5 ± 12.5% (Fig. 5). Thus, a similar average increase of

30 days in stratification duration projected in the Northern Frigid and Northern Warm thermal regions correspond to an almost threefold difference in the relative change in stratification duration. This is due to a shorter mean duration of thermal stratification during the historic period at higher latitudes, compared to lakes situated in the warmer southern regions.

Shown are the spatial patterns in the percentage change in the duration of stratification by the end of the twenty-first century (2070–2099), relative to 1970–1999, under a RCP 2.6, b RCP 6.0, and c RCP 8.5. Also shown, across the four dominant Northern Hemisphere lake thermal regions, are d changes in stratification duration and e the percentage difference by the end of the century under RCP 2.6 and RCP 8.5. The thermal regions defined include Northern Frigid (NF), Northern Cool (NC), Northern Temperate (NT), and Northern Warm (NW). The distribution of these thermal regions across the Northern Hemisphere are shown in Supplementary Fig. 7.

The severity of change in stratification phenology by the end of the twenty-first century is explained primarily by the magnitude of change in the climatic drivers investigated. As expected, regions which are projected to experience the greatest change in cold- or warm-season air temperature and wind speed are also expected to experience the greatest change in stratification phenology. We also find a strong relationship between the anomalies in the day of year of ice break-up and the change in the day of year in which lakes stratify during the twentieth and twenty-first centuries (Supplementary Fig. 8), with later ice cover break-up intuitively leading to a later onset of thermal stratification. Furthermore, regions that are projected to experience an increase in near-surface wind speed by the end of the twenty-first century should expect lower changes in stratification phenology compared to lakes in other regions, with increasing wind speeds counteracting some of the global warming-induced changes in stratification phenology. On the contrary, a decline in near-surface wind speed by the end of the century will likely exacerbate the influence of climatic warming on lake stratification in Northern Hemisphere lakes 27 .


What is Validity?

Validity encompasses the entire experimental concept and establishes whether the results obtained meet all of the requirements of the scientific research method.

For example, there must have been randomization of the sample groups and appropriate care and diligence shown in the allocation of controls.

Internal validity dictates how an experimental design is structured and encompasses all of the steps of the scientific research method.

Even if your results are great, sloppy and inconsistent design will compromise your integrity in the eyes of the scientific community. Internal validity and reliability are at the core of any experimental design.

External validity is the process of examining the results and questioning whether there are any other possible causal relationships.

Control groups and randomization will lessen external validity problems but no method can be completely successful. This is why the statistical proofs of a hypothesis called significant, not absolute truth.

Any scientific research design only puts forward a possible cause for the studied effect.

There is always the chance that another unknown factor contributed to the results and findings. This extraneous causal relationship may become more apparent, as techniques are refined and honed.


External Validation Study of First Trimester Obstetric Prediction Models (Expect Study I): Research Protocol and Population Characteristics

Fonas: A number of first-trimester prediction models addressing important obstetric outcomes have been published. However, most models have not been externally validated. External validation is essential before implementing a prediction model in clinical practice.

Tikslas: The objective of this paper is to describe the design of a study to externally validate existing first trimester obstetric prediction models, based upon maternal characteristics and standard measurements (eg, blood pressure), for the risk of pre-eclampsia (PE), gestational diabetes mellitus (GDM), spontaneous preterm birth (PTB), small-for-gestational-age (SGA) infants, and large-for-gestational-age (LGA) infants among Dutch pregnant women (Expect Study I). The results of a pilot study on the feasibility and acceptability of the recruitment process and the comprehensibility of the Pregnancy Questionnaire 1 are also reported.

Metodai: A multicenter prospective cohort study was performed in The Netherlands between July 1, 2013 and December 31, 2015. First trimester obstetric prediction models were systematically selected from the literature. Predictor variables were measured by the Web-based Pregnancy Questionnaire 1 and pregnancy outcomes were established using the Postpartum Questionnaire 1 and medical records. Information about maternal health-related quality of life, costs, and satisfaction with Dutch obstetric care was collected from a subsample of women. A pilot study was carried out before the official start of inclusion. External validity of the models will be evaluated by assessing discrimination and calibration.

Rezultatai: Based on the pilot study, minor improvements were made to the recruitment process and online Pregnancy Questionnaire 1. The validation cohort consists of 2614 women. Data analysis of the external validation study is in progress.

Išvados: This study will offer insight into the generalizability of existing, non-invasive first trimester prediction models for various obstetric outcomes in a Dutch obstetric population. An impact study for the evaluation of the best obstetric prediction models in the Dutch setting with respect to their effect on clinical outcomes, costs, and quality of life-Expect Study II-is being planned.

Trial registration: Netherlands Trial Registry (NTR): NTR4143 http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=4143 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6t8ijtpd9).

Raktažodžiai: external validation first trimester prediction models pregnancy risk assessment.


Apple phenology occurs earlier across South Korea with higher temperatures and increased precipitation

This study examined relationships between temperature, precipitation, geo-topography, and the spring phenology of Fuji and Hongro apple cultivars along spatial gradients across South Korea. Phenology data was gathered from 2011 to 2014 in 42 uniformly managed research orchards which span a range in climate, latitude, and elevation. We used linear models and spatially explicit forecasts to study apple phenology under climate change scenarios. Given dry winters and complex terrain in South Korea, we hypothesized that, in addition to temperature, precipitation and geo-topographic factors influence apple phenology. We also expected responses to climate variation to be similar between (spatial) and within (temporal) orchards, given the controlled conditions and the use of apple clones in this study. With other factors held constant, phenological sensitivity ranged from − 3.2 to − 3.4 days °C −1 for air temperature and − 0.5 to − 0.6 days cm −1 for March precipitation in a combined model. When modeled without temperature, phenology changed by up to 10 days over the full range in March precipitation. Spring temperatures and precipitation in March had very little cross-correlation (r < 0.05), suggesting these patterns are independent however, in a combined model including temperature, predicted changes in precipitation over the next 80 years have only a small impact on future apple phenology. Combining the best models with climate forecasts for South Korea, spring phenology continues to occur earlier over the next 80 years, mostly due to warming temperatures but with strong variation between regions. This suggests regionally specific climate change adaptation strategies are needed for future apple production in South Korea.

Tai prenumeratos turinio peržiūra, prieiga per jūsų instituciją.