852 resultados para improved principal components analysis (IPCA) algorithm


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The broad distribution of Pacific sardine (Sardinops sagax) along the Pacif ic coast of North America makes it difficult for fisheries managers to identify regional stocks of this dominant small pelagic species. An investigation of morphometric characteristics of otoliths of Pacific sardine across most of their range revealed regional differences in populations. In a survey of over 2000 otoliths, all ages (with an emphasis on age-1 recruits) were compared. Principal components analysis, multivariate analysis of variance, and a novel method derived from regression and residuals calculations, termed perimeter-weight profiles (PWPs), revealed otolith similarities and differences. The results of the different approaches to statistical comparisons did not always agree. Sardine otoliths from Mexican waters were generally lighter and more lobate than those from U.S. and Canadian populations. Age-1 otoliths from northern California in 2006–07 tended to be heavier and smoother than those from other areas, including year-class cohorts from southern California. Comparisons of age-groups and year-classes of northern California otoliths with the use of the PWP models indicated signif icant trends in year-to-year patterns. In conjunction with other established indices of population structure, otolith PWPs are a useful tool for identifying local and regional stocks of Pacific sardine and may help distinguish populations of other fish species as well.

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The coastal Pacific Ocean off northern and central California encompasses the strongest seasonal upwelling zone in the California Current ecosystem. Headlands and bays here generate complex circulation features and confer unusual oceanographic complexity. We sampled the coastal epipelagic fish community of this region with a surface trawl in the summer and fall of 2000–05 to assess patterns of spatial and temporal community structure. Fifty-three species of fish were captured in 218 hauls at 34 fixed stations, with clupeiform species dominating. To examine spatial patterns, samples were grouped by location relative to a prominent headland at Point Reyes and the resulting two regions, north coast and Gulf of the Farallones, were plotted by using nonmetric multidimensional scaling. Seasonal and interannual patterns were also examined, and representative species were identified for each distinct community. Seven oceanographic variables measured concurrently with trawling were plotted by principal components analysis and tested for correlation with biotic patterns. We found significant differences in community structure by region, year, and season, but no interaction among main effects. Significant differences in oceanographic conditions mirrored the biotic patterns, and a match between biotic and hydrographic structure was detected. Dissimilarity between assemblages was mostly the result of differences in abundance and frequency of occurrence of about twelve common species. Community patterns were best described by a subset of hydrographic variables, including water depth, distance from shore, and any one of several correlated variables associated with upwelling intensity. Rather than discrete communities with clear borders and distinct member species, we found gradients in community structure and identified stations with similar fish communities by region and by proximity to features such as the San Francisco Bay.

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Defining types of seafloor substrate and relating them to the distribution of fish and invertebrates is an important but difficult goal. An examination of the processing steps of a commercial acoustics analyzing software program, as well as the data values produced by the proprietary first echo measurements, revealed potential benef its and drawbacks for distinguishing acoustically distinct seafloor substrates. The positive aspects were convenient processing steps such as gain adjustment, accurate bottom picking, ease of bad data exclusion, and the ability to average across successive pings in order to increase the signal-to-noise ratio. A noteworthy drawback with the processing was the potential for accidental inclusion of a second echo as if it were part of the first echo. Detailed examination of the echogram measurements quantified the amount of collinearity, revealed the lack of standardization (subtraction of mean, division by standard deviation) before principal components analysis (PCA), and showed correlations of individual echogram measurements with depth and seafloor slope. Despite the facility of the software, these previously unknown processing pitfalls and echogram measurement characteristics may have created data artifacts that generated user-derived substrate classifications, rather than actual seafloor substrate types.

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A toxicidade dos metais em ambientes aquáticos está relacionada à sua biodisponibilidade e esta, por sua vez, pode ser influenciada por diversos fatores. As características do sedimento fazem dele um importante compartimento para avaliação do nível de contaminação no ambiente aquático. A presente pesquisa teve por objetivo quantificar e avaliar a biodisponibilidade de metais em sedimentos da baía da Ribeira. Nessa região, encontram-se os bairros mais populosos de Angra dos Reis RJ. Essa baía está localizada na parte nordeste da baía da Ilha Grande, que consiste de um espaço pesqueiro, turístico e de importante valor econômico e industrial. Foram coletados 12 sedimentos na baía da Ribeira e determinados os teores dos metais Al, Cu, Cd , Cr, Fe, Mn, Ni, Pb e Zn, através da extração com água régia (protocolo BCR-701), e o potencial de toxicidade dos metais Cd, Cu, Ni, Pb e Zn pelo método de extração dos sulfetos voláteis em meio ácido e quantificação dos metais extraídos simultaneamente (em inglês Acid Volatile Sulfide and Simultaneously Extracted Metal, AVS/SEM). Também foram efetuadas medidas de pH, potencial redox (Eh), carbono orgânico, fósforo total e granulometria. Através desses dados, foi possível estudar correlações entre essas variáveis. As concentrações de cada metal são similares nas diferentes localizações dos sedimentos e não apresentam significativas diferenças com relação a estudos reportados para a área, com exceção do Pb que apresentou a mais alta concentração já reportada. Os valores de SEM/AVS (entre 0,02 e 0,2) menores que 1, indicam que há quantidade de sulfetos suficiente para o aprisionamento dos metais investigados. As correlações obtidas através da Análise dos Componentes Principais demonstram relação direta entre as concentrações da maioria dos metais extraídos por água-régia (Ni, Fe, Cr, Cu, Zn); entre os metais Mn, Pb, Al e o fósforo total; entre os teores de matéria orgânica, carbono orgânico total, fósforo total com as frações finas de silte e argila com o Eh. Os resultados sugerem que a região não sofre influência significativa de fontes antrópicas em relação a metais e que, segundo o AVS/SEM, esses se encontram pouco disponíveis para o ambiente e, portanto, apresentam baixo potencial tóxico

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Based upon a global comparison of over 400 fisheries, the Principal Components Analysis (PCA) methodology was used to identify factors affecting the choice of growth estimation methods. Of the six factors examined, the growth rate (K) and asymptotic length (L8) explained most of the variations. Financial resources, i.e., Gross National Product (GNP), and latitude were also important factors.

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Desde o início do século XX, a poluição do ar nos grandes centros piorou em consequência processo de industrialização e urbanização, juntamente com o rápido crescimento populacional e do transporte motorizado. Algumas espécies de plantas absorvem os poluentes atmosféricos pelas suas folhas e então, fixa-os em sua matriz, tornando-se assim um biomonitor de poluição nessa área. Assim, a análise foliar dessas espécies de vegetal pode ser usado como monitoramento ambiental. Uma das plantas que tem a habilidade de reter certos elementos químicos do ambiente e pode ser usada como biomonitor é a Nerium oleander L.. Neste estudo utilizou-se folhas de Nerium oleander L. para avaliar os níveis de poluição ambiental em uma sub-região da Região Metropolitana do Rio de Janeiro através da Fluorescência de Raios X (EDXRF). O sistema de EDXRF foi desenvolvido no próprio laboratório e consiste de um sistema portátil de XRF formado por um mini tubo raio X de baixa potência (anodo de Ag e operação em 20 kV/50 μA) e um detector de SiPIN. As amostras de Nerium oleander L. foram coletadas de plantas adultas. As amostras foram coletadas durante as quatros estações do ano (verão, outono, inverno e primavera). Todas as folhas foram coletadas a uma distância superior de 1,5 m em relação ao solo. As amostras foram acondicionadas em sacos plásticos e depois da chegada ao laboratório foram colocados sob refrigeração a 5 C. No laboratório, as amostras foram limpas com um pincel com cerdas macias para retirar a poeira. Depois disso, as amostras foram colocadas na estufa a 60 C por 48 h. Em seguida, as amostras foram pulverizadas (44 μm). Depois desse processo, alíquotas de 500 mg de massa foram prensadas a uma pressão de 2.32×108 por cerca de 15 minutos, afim de se obter pastilhas finas com diâmetro de 2,54 cm e densidade superficial de 100 mg/cm2. Foi possível detectar a concentração de 13 elementos: S, Cl, K, Ca, Mn, Fe, Cu, Zn, Br, Rb, Sr, Ba e Pb. A partir da concentração de cada elemento foram obtidos os mapas de distribuição elementar da área de estudo para cada estação. A análise da correlação de Pearson mostrou que existe uma correlação significativa entre os elementos Fe, Zn, Ba e Pb, entre os elementos Ca e Sr e entre os elementos Cl, K, Rb. A análise do PCA (Análise por Componentes Principais) mostrou que existem dois fatores principais da emissão de poluição ambiental: emissão por ressuspensão do solo (Cl, K, Ca, Mn, Rb e Sr) e emissões veiculares e industriais (Fe, Zn, Ba e Pb). O estudo da poluição ambiental através da técnica de EDXRF utilizando folhas de Nerium oleander L. como biomonitor se mostrou uma técnica de baixo custo e eficiência substancial na determinação da concentração elementar dos poluentes atmosféricos.

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Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

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Neste trabalho foi utilizado um método matemático para classificar registros de potencial e corrente de ensaios de corrosão na técnica de amperimetria de resistência nula (ZRA). Foi aplicado o método estatístico de múltiplas variáveis simples chamado Análise dos Componentes Principais (PCA), cujo objetivo principal foi identificar padrões nestes dados de ruído eletroquímico. Foram testados o aço carbono UNS G10200, os aços inoxidáveis austenítico UNS S31600 e o superduplex UNS S32750 em meios de ácido sulfúrico (5% H2SO4), cloreto férrico (0,1 mol/L FeCl3) e hidróxido de sódio (0,1% NaOH). Os ensaios foram replicados com oito repetições para se ter reprodutibilidade e conhecimento dos aspectos estatísticos envolvidos. Os resultados mostraram que a análise de componentes principais pode ser utilizada como uma ferramenta para analisar sinais de ruído eletroquímico, identificando os clusters dos comportamentos potencial-tempo, corrente-tempo e acessoriamente identificar os outliersdos registros temporais.

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We have applied a number of objective statistical techniques to define homogeneous climatic regions for the Pacific Ocean, using COADS (Woodruff et al 1987) monthly sea surface temperature (SST) for 1950-1989 as the key variable. The basic data comprised all global 4°x4° latitude/longitude boxes with enough data available to yield reliable long-term means of monthly mean SST. An R-mode principal components analysis of these data, following a technique first used by Stidd (1967), yields information about harmonics of the annual cycles of SST. We used the spatial coefficients (one for each 4-degree box and eigenvector) as input to a K-means cluster analysis to classify the gridbox SST data into 34 global regions, in which 20 comprise the Pacific and Indian oceans. Seasonal time series were then produced for each of these regions. For comparison purposes, the variance spectrum of each regional anomaly time series was calculated. Most of the significant spectral peaks occur near the biennial (2.1-2.2 years) and ENSO (~3-6 years) time scales in the tropical regions. Decadal scale fluctuations are important in the mid-latitude ocean regions.

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In this paper we present an unsupervised neural network which exhibits competition between units via inhibitory feedback. The operation is such as to minimize reconstruction error, both for individual patterns, and over the entire training set. A key difference from networks which perform principal components analysis, or one of its variants, is the ability to converge to non-orthogonal weight values. We discuss the network's operation in relation to the twin goals of maximizing information transfer and minimizing code entropy, and show how the assignment of prior probabilities to network outputs can help to reduce entropy. We present results from two binary coding problems, and from experiments with image coding.

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The Deepwater Horizon (DWH) accident in the northern Gulf of Mexico occurred on April 20, 2010 at a water depth of 1525 meters, and a deep-sea plume was detected within one month. Oil contacted and persisted in parts of the bottom of the deep-sea in the Gulf of Mexico. As part of the response to the accident, monitoring cruises were deployed in fall 2010 to measure potential impacts on the two main soft-bottom benthic invertebrate groups: macrofauna and meiofauna. Sediment was collected using a multicorer so that samples for chemical, physical and biological analyses could be taken simultaneously and analyzed using multivariate methods. The footprint of the oil spill was identified by creating a new variable with principal components analysis where the first factor was indicative of the oil spill impacts and this new variable mapped in a geographic information system to identify the area of the oil spill footprint. The most severe relative reduction of faunal abundance and diversity extended to 3 km from the wellhead in all directions covering an area about 24 km2. Moderate impacts were observed up to 17 km towards the southwest and 8.5 km towards the northeast of the wellhead, covering an area 148 km2. Benthic effects were correlated to total petroleum hydrocarbon, polycyclic aromatic hydrocarbons and barium concentrations, and distance to the wellhead; but not distance to hydrocarbon seeps. Thus, benthic effects are more likely due to the oil spill, and not natural hydrocarbon seepage. Recovery rates in the deep sea are likely to be slow, on the order of decades or longer.

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栎属(Quercus L.)按落叶习性可自然分为落叶类型和常绿类型,我国落叶栎类共有20个种和9个变种。落叶栎是栎属中较为进化的一个类群,源于横断山区和云贵高原;除新疆外,全国各省都有落叶栎的天然分布,一些亲缘关系密切的树种之间呈现出较为明显的地理替代分布格局。本研究的目的在于:(1)应用BIOCLIM模型模拟预测落叶栎类植物的潜在分布区,分析其目前的分布格局以及下一步的发展趋势;(2)分析造成落叶栎树地理替代分布格局的主导气候因子,探讨气候因子对不同落叶栎树种地理分布格局的制约作用。 本文以16个在中国具有成片天然分布区的落叶栎树种(包括变种)为研究对象,利用已核对的标本数据以及13个栅格化环境变量图层(分辨率为1km×1km),按照分类(全国广布型、南方广布型、南方狭域型和北方狭域型)和不分类(全部16种)两种处理方式,通过BIOCLIM模型模拟得出了它们的潜在核心分布区和潜在边缘分布区。在运行模型之前,除必选的海拔高程图层外,采用了主成分分析(PCA)的方法从30个候选的气候变量图层中筛选出对相应落叶栎树种的地理分布格局有较大影响的12个图层作为输入图层。然后,本文通过比较两种处理所得模拟结果的ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线下方面积AUC(Area Under the Curve),同时结合文献分析来推测不同落叶栎树种地理分布格局的稳定性及发展趋势。结果表明,在无人类活动干扰且种源传播不受阻碍的情况下,全国广布型和南方广布型落叶栎目前的分布格局在维持稳定的基础上有向周边地区扩展的趋势;南方狭域型和北方狭域型落叶栎的分布格局则基本保持稳定,短期内发生扩散的可能很小。 论文中计算了每个落叶栎树种所在分布范围的气候指标(共11个),以便进行下一步的研究。以蒙古栎(Q. mongolica)、辽东栎(Q. wutaishanica)与槲栎(Q. aliena)、锐齿槲栎(Q. aliena var. acuteserrata)、北京槲栎(Q. aliena var. pekingensis)这两组地理替代系列为研究对象,分别采用独立样本t检验和单因素方差分析的方法,分析了气候因子对其地理替代分布格局的主导作用。结果表明,冬季的低温、较高的气温年较差和大陆度是蒙古栎向东北替代辽东栎的主要原因;槲栎向北被北京槲栎和锐齿槲栎替代的主要原因是生长季高温和冬季高温对其分布的双重制约;除最暖月(7月)最高温外,北京槲栎的各项水热指标与另两种槲栎均存在极显著差异,对冬季低温和较大的年较差的适应可能是限制其向南分布的主要原因。 本研究最后部分的内容是对不同类型落叶栎分布区的气候参数进行的主成分分析。结果表明,生长季温度是制约落叶栎分布的最主要的气候因子;寒冷程度和冬季的低温则对其在大尺度范围的扩散有较大影响;另外,降水、年较差与大陆度对落叶栎的向北分布也起着重要的作用。

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In this study, in order to assess the ecological health status and zoning of soft bottom of Gorgan Bay, the spatial and temporal distribution of macrofauna and their relationship with environmental stress were investigated. Sediment samples were collected using a Van Veen grab at 22 sampling points, seasonally during 2012-2013. The averages (±SD) of the percentages of sand, silt, clay and TOM (Total Organic Matter) in the sediment samples were determined (44.4± 15, 53.4 ± 14, and 2.2 ±2.2 and 7.2% ± 1.6, respectively). Our results showed that mean (range) of Al, As, Cu, Fe, Ni, Pb and Zn in the sediment samples were 1.2 % (0.4-2.1), 4.8 (2.5- 10.3) ppm, 10.5 (4.4-16.9) ppm, 1 (0.4 – 1.6) % , 13.6 (6.2-21.5) ppm, 9.1 (4.7-12.9) ppm and 23.9 (3.1-39.4) ppm, respectively. In spring, both Al and Ni were higher than the guideline level. In the event that arsenic was exceeds the guidelines in summer. In this study, 14 species of macrofauna from 12 families were identified. Polychaeta with 3 species was the most dominant group in terms of abundance. The four most abundant taxa making up 85% of all specimens (Streblospio gynobranchiata, Tubificidae, Hediste versicolor and Abra segmentum). The western area were characterized by the higher species diversity (H', 1.94). So Gorgan Bay presents transitional macrobenthic assemblages that are spatially distributed along substrate gradients .The mean of Shannon index, BENTIX, BO2A, AMBI and M-AMBI in the bay was 1.3, 2.2, 0.4, 3.2 and 0.65 respectively. According to the results of these indices, ecological status of the western part of the bay assessed better than the other parts. According to the results of the nmMDS (non-metric Multidimensional Scaling), PCA (Principal Components Analysis), the map of distribution of heavy metals and the map of the ecological status , it seems Gorgan Bay is divided into two separate zones (the eastern and the western parts).M-AMBI finaly introduced reliable index for assessing the ecological status of the Bay.

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In order to understand how mandibular structure differs among the Chinese cercopithecoids (Rhinopithecus, Trachypithecus and Macaca), particularly the uniqueness of the snub-nosed monkeys (Rhinopithecus), we analysed ten mandibular measurements by principal components analysis (PCA), and examined scaling patterns. The results provided by the PCA illustrated differences due to size among the cercopithecoids and the relationship between colobines (Trachypithecus and Rhinopithecus) and cercopithecines, in which macaques (Macaca) are included. Allometric analysis indicated that, biomechanically, there is not a marked difference between macaques and leaf-eating monkeys. This may be associated with the fact that both share some similar ecology and niches in south and southwest China. The snub-nosed monkeys exhibit a significantly more robust mandible, evident in the symphysis, corpus, condyle, and masticatory momentum arm. This supports the hypothesis, based on the study of dental structure, that Rhinopithecus is a unique group in Asian Old World monkeys (OWMs) and has developed some unique characteristics in order to adapt to the tough food available in the severe cold climate of the Plateaux of Qinghai-Tibet, Yun-Gui and Qingling in China.

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Genetic diversity of the plankton community in Lake Xiliang was depicted by polymerase chain reaction-denaturing gradient gel electrophoresis (PCR-DGGE) fingerprinting. Seventy-seven bands (33 of 16S rDNA and 44 of 18S rDNA) were detected, sixty-two planktonic taxa were identified in six sample stations in November 2007. The most common taxa were Ceratium hirundinella, Bdelloidea, Keratella cochlearis, Polyarthra trigla, and copepod nauplii. Based on environmental factors, taxonomic composition, and PCR-DGGE fingerprinting, unweighted pair-group method using arithmetic averages clustering and principal components analysis were used to analyze habitat similarities. There was distinct spatial heterogeneity in Lake Xiliang, and the genetic diversity of the plankton community was closely related to taxonomic composition and environmental factors.