Kwitnienie a wystepowanie pylku w powietrzu - nowe statystyczne podejscie do problemu

The time pattern of flowering significantly affects the pollen season, its beginning, length and the concentration of pollen grains in air. The forecasting models used in aerobiological studies were chiefly based on the elements of weather conditions; however, recently the phenology of pollen shedding has been taken into consideration in these models more and more frequently. The aim of the presented investigations was to determine to what extent the flowering and the occurrence of allergenic pollen grains in air coincided in time. The investigation was carried out in Rzeszów (SE Poland) in the years 2003-2004. The flowering of 19 allergenic plant species was observed and seven phenophases were distinguished. Aerobiological monitoring was based on the volumetric method. In the case of most herbaceous plants, the flowering period overlapped the pollen season, high concentrations of pollen being recorded throughout several phenophases. In general, the pollen of trees occurred during very short periods, frequently during one phenophase, while the investigated phenomena were missing each other. The most intensive growth of inflorescences of alder, hazel and birch was observed at the beginning of full flowering or towards the end of full flowering.Związek pomiędzy występowaniem pyłku w powietrzu a przebiegiem kwitnienia jest oczywisty, lecz nie zawsze ścisły. Celem pracy było określenie na ile pylenie i występowanie pyłku wybranych gatunków roślin w powietrzu pokrywało się w czasie i w latach. Prowadzono monitoring aerobiologiczny metodą wolumetryczną oraz obserwacje pylenia 19 gatunków roślin w latach 2003-2004. W przypadku drzew okresy pylenia i sezony pyłkowe na ogół rozmijały się w czasie. Najwięcej pyłku notowano w jednej fenofazie, przed lub po okresie intensywnego pylenia. Na wszystkich powierzchniach badawczych osobniki kwitły w podobnym czasie, stąd można przypuszczać, że pyłek występujący w powietrzu poza okresem intensywnego kwitnienia mógł pochodzić z dalekiego transportu lub opadu wtórnego. Pyłek roślin zielnych występował w powietrzu w okresie najintensywniejszego pylenia przez kilka fenofaz

Korelacja numeryczna wielowymiarowych danych dla kilku profili gelogicznych

It is frequent task to correlate profiles or cores basing on different measurements performed on the series of samples. The difficulty arises when there are many profiles and none is the main or reference one. The reason is that the number of possible correlations grows exponentially with the number of profiles. To resolve the problem a Monte Carlo method is adopted here, what makes it very probable to discover the best correlations in a reasonable amount of computing time. The quality of a correlation is measured by a metric of dissimilarity of the samples. The final result, given in graphical form, has a form of lines connecting correlative samples from different profiles. The number of lines (correlations across profiles) is user-defined and can vary from one to dozens. The number of profiles, samples, and variables depends only on the computational resources. Large problems need longer computation times to achieve stable results.Korelowanie dwóch lub kilku sekwencji próbek z profilu, na podstawie wyników różnych pomiarów wykonywanych dla próbek, jest jednym z najczęściej wykonywanych zadań. Jednak w sytuacji korelow nia większej liczby równorzędnych profili, ze względu na wykładniczo rosnącą z liczbę profili liczbę możliwych korelacji, zadanie staje się trudne. Zaproponowane rozwiązanie ograniczenia czasu poszukiwania najlepszej korelacji wykorzystuje metodę Monte Carlo. Otrzymany wynik korelowania, aczkolwiek niekoniecznie najlepszy, najprawdopodobniej będzie bardzo bliski optymalnej korelacji. Jakość korelacji mierzona jest za po - mocą współczynnika niepodobieństwa próbek. Końcowy wynik działania omawianego programu przedstawiany jest w postaci graficznej, w postaci pewnej (zadanej) liczby linii łączących po - dobne poziomy. Liczba korelowanych profili, próbek i zmiennych zależy jedynie od wielkości pamięci komputera. Czas zawsze można dowolnie ograniczyć, jed nak warto wtedy sprawdzi? stabilność uzyskanego wyniku obliczeń

Integration of Late Glacial and Holocene pollen data from Poland

Quaternary palynological data are stored in tables which are typical computer database objects. The individual pollen table, in order to be integrated with other tables using computer-based methods, has to be attributed with (1) geographical coordinates, (2) dates attached to each row (sample) of the table, and (3) taxa names, common to all tables, attached to each column. In this paper, integration of individual lists of palynological taxa is shortly described, and some remarks are given on extracting data for selected time slices. The problem of dating of all pollen spectra, while few radiocarbon dates are available in the profile, is considered. Some mathematical models of age-depth relation are proposed, as well as incorporation of information derived from lithology of the profile. The algorithm of integration (averaging) of pollen percentages on the map of Poland is discussed. The techniques of bootstrap and so-called removed residuals are proposed as tools for assessment of reliability of isopollen lines. A possibility of construction of migration (rate of change) maps is also mentioned. The presented algorithm has been used to obtain hundreds of isopollen maps for the Holocene in the area of Poland