REGULATION AND AUTOMATION OF CROSS DATING OF TREE-RING CHRONOLOGIES IN DENDROCHRONOLOGICAL STUDIES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses an approach to regulating and automating cross-dating, which is an integral stage in obtaining tree-ring chronologies. The process of cross-dating the width of annual rings, although it is widely used and can be produced using software tools, is still not fully regulated and depends on subjective factors. The classical approach to cross-dating is based on the selection of one or more individual tree-ring chronologies (ITRC) as reference, and sequential dating of the remaining series relative to the selected ones. This approach has a number of restrictions. Our approach actually repeats the classical cross-dating technique, but with the only difference that the main bias is towards automating the process. In this case, all ITRCs can act as references and be dated among themselves, combining into separate selections based on the correlation level. Thus, upon completion of the process, we will have many selections of well-dated ITRCs, despite the fact that the selections themselves will most likely correlate poorly with each other. The initial selection will contain ITRCs that do not correlate with each other. Analysis of correlation links within the finished selections can reveal individual ITRCs that spoil the overall signal. Such chronologies should be removed one by one, repeating the analysis of links within the selection. The simplest solution is to evaluate the correlation of each ITRC with the generalized tree-ring chronologies (GTRC) and remove the least correlating ITRC, reconstruct the GTRC and repeat the process. Verification of the “automated cross-dating” method was carried out when creating the GTRCs Мuy 1510-2015AD; Muy1 107BC-2015AD and Muy2 3919-2053BC (Muya-Kuandinskaya Basin, Buryatia). The automated cross-dating method also made it possible to significantly improve the statistical marks and quality of the generalized tree-ring chronologies.

About the authors

V. A. Oskolkov

Siberian Institute of Plant Physiology and Biochemistry, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Author for correspondence.
Email: vosk@sifibr.irk.ru
Irkutsk, Russian Federation

R. S. Moritz

Siberian Institute of Plant Physiology and Biochemistry, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: mordendro@gmail.com
Irkutsk, Russian Federation

V. I. Voronin

Siberian Institute of Plant Physiology and Biochemistry, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: bioin@sifibr.irk.ru
Irkutsk, Russian Federation

N. N. Michurin

Siberian Institute of Plant Physiology and Biochemistry, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: nikitadranik@hotmail.com
Irkutsk, Russian Federation

References

  1. Воронин В. И., Осколков В. А., Буянтуев В. А., Мориц Р. С., Швецов С. Г. Многовековая цикличность динамики природных условий, зафиксированная в сверхдлинной древесно-кольцевой хронологии «Муя» // Евразия в кайнозое. Стратиграфия, палеоэкология, культуры. 2017. № 6. С. 72-78.
  2. Кузнецова Е., Николаев Д., Григорьев А. Разработка методов выделения годичных колец на фотографиях поперечных спилов деревьев и построения перекрестных датировок по серии изображений // Информационные технологии и системы: 38 конференц.-школа ИППИ РАН, 1-5 сент. 2014, Нижний Новгород, Россия. Нижний Новгород, 2014. С. 218-228.
  3. Румянцев Д. Е., Соломина О. Н., Липаткин В. А., Мацковский В. В., Кухта А. Е., Николаев Д. К. Возможности перекрестного датирования хронологий сосны обыкновенной и ели европейской в центральной части Восточно-Европейской равнины // Лесн. вестн. 2010. № 3. C. 67-75.
  4. Bunn A. G. A dendrochronology program library in R (dplR) // Dendrochronologia. 2008. V. 26. N. 2. P. 115-124.
  5. Bunn A. G. Statistical and visual crossdating in R using the dplR library // Dendrochronologia. 2010. V. 28. N. 4. P. 251-258.
  6. Douglass A. E. Climatic cycles and tree-growth. A study of the annual rings of trees in relation to climate and solar activity. Washington DC: Carnegie Inst., 1919. 127 p.
  7. Carroll A. L., Sillett S. C. Overcoming crossdating challenges to generate ring-width chronologies for Sequoia sempervirens across its native range // Dendrochronologia. 2023. V. 78. Article number 126063. 16 p.
  8. Grissino-Mayer H. D. Evaluating crossdating accuracy: a manual and tutorial for the computer program COFECHA // Tree Ring Res. 2001. V. 57. N. 2. P. 205-221.
  9. Helama S. Distinguishing type I and II errors in statistical tree-ring dating // Quatern. Geochron. 2023. V. 78. Article number 101470. 10 p.
  10. Holmes R. L. Dendrochronology program library - user manual. Lab. tree-ring res., Univ. Arizona, Tucson, Arizona, USA, 1998. 130 p.
  11. Levy E., Piasetzky E., Fantalkin A. Archaeological cross dating: a formalized scheme // Archaeol. Anthropol. Sci. 2021. V. 13. Iss. 1. Article number 184. 30 p.
  12. Li D. If a tree grows no ring and no one is around: how scientists deal with missing tree rings // Climatic Change. 2022. V. 174. N. 1. P. 1-19.
  13. Maxwell R. S., Wixom J. A., Hessl A. E. A comparison of two techniques for measuring and crossdating tree rings // Dendrochronologia. 2011. V. 29. N. 4. P. 237-243.
  14. Methods of dendrochronology. Applications in the environmental sciences / E. R. Cook, L. A. Kairiukstis (Eds.). Dordrecht, Boston, London: Kluwer Acad. Publ., 1990. 394 p.
  15. R Core Team. R language definition. Vienna, Austria. 2000-2024. https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-lang.html.
  16. Riechelmann D. F. C., Fohlmeister J., Kluge T., Jochum K. P., Richter D. K., Deininger M. Evaluating the potential of tree-ring methodology for cross-dating of three annually laminated stalagmites from Zoolithencave (SE Germany) // Quatern. Geochron. 2019. N. 52. P. 37-50.
  17. Rinn F. TSAP-Win. Time series analysis and presentation for dendrochronology and related applications. User reference. Heidelberg, Germany, 2003. 110 p.
  18. Römer P., Reinig F., Konter O., Friedrich R., Urban O., Čáslavský J., Pernicová N., Trnka M., Büntgen U., Esper J. Multi-proxy crossdating extends the longest high-elevation tree-ring chronology from the Mediterranean // Dendrochronologia. 2023. V. 79. Article number 126085. 9 p.
  19. Rydval M., Larsson L. Å., McGlynn L., Gunnarson B. E., Loader N. J., Young G. H., Wilson R. Blue intensity for dendroclimatology: should we have the blues? Experiments from Scotland // Dendrochronologia. 2014. V. 32. N. 3. P. 191-204.
  20. Weston S., Calaway R. Getting started with doParallel and foreach. The comprehensive R Archive Network, 2022. https://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/vignettes/gettingstarted Parallel.pdf

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».