Zusammenhang von Witterungsgeschehen und Zuwachsverläufen in Fichtenbeständen des Osterzgebirges
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FAQ zum Buch
Die Zuwachsgrößen werden anhand von radialen, Höhen- und Volumenzuwachsmessungen ausgewählt. Sie werden statistisch charakterisiert durch Kenngrößen wie Autokorrelation, Sensitivität, Signal und Gleichläufigkeit. Die Aufbereitung umfasst die Homogenisierung und Regionalisierung von Witterungsdaten sowie die Prüfung der Zuverlässigkeit der Chronologien. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 6, ISBN 9783800147144
Die Response Function Analysis untersucht die Abhängigkeit des Fichtenwachstums von klimatischen Bedingungen, indem Temperatur- und Niederschlagsdaten über mehrere Monate in eine Faktorenanalyse einfließen. Die Ergebnisse werden in ein lineares Regressionsmodell integriert, um die Reaktion des Zuwachses auf klimatische Variablen zu quantifizieren. Die so ermittelten Regressionskoeffizienten, die als Response Function bezeichnet werden, zeigen die spezifischen klimatischen Einflüsse auf das Wachstum. Die Methode filtert relevante Witterungsvariablen und ermöglicht so eine präzise Analyse der klimatischen Bedingungen. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 30, ISBN 9783800147144
Die Zuverlässigkeit der Zuwachs-Chronologien wird durch lineare Interpolation der Schaftkurven beurteilt, die robust und genau ist. Die Vergleiche mit Spline-Ausgleichsfunktionen zeigen, dass lineare Methoden stabiler sind. Zudem erfolgt eine Standardisierung der Reihen, um Alterstrends zu berücksichtigen. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 64, ISBN 9783800147144
