ChênesCette section contient des fiches en relation avec la biologie des chênes (phénologie foliaire et de la reproduction, analyse des données de croissance, caractérisation des séries temporelles et statistiques du masting, diversité génétique intra- et inter-populationnelles, etc.)[ http://pbil.univ-lyon1.fr/R/html/quercus.html Version : 05.03.24] |  |
À quelle altitude trouve-t-on des chênes sessiles et pédonculés en France métropolitaine ? En croisant les données de l'inventaire forestier national de l'IGN et celles de l'altitude des mailles SAFRAN de Météo-France on trouve que les chênes sessiles et pédonculés ont une présence maximale dans la tranche d'altitude de 151 à 180 mètres. Question simple mais réponse plus compliquée que ce l'on pouvait espérer. |  |
Visualisation de la croissance horaire de chênes L'objectif est de faire une animation graphique pour suivre la croissance horaire de la surface basale du tronc d'une population de 10 chênes. On veut représenter simultanément des variables météorologiques, à savoir le déficit en pression de vapeur et les précipitations. |  |
Suivi sonore de la reproduction des chênes Analyse des données d'une expérience préliminaire visant à tester la faisabilité de la géolocalisation de la chute de glands de chênes via un suivi audio. |  |
Géolocalisation de 11 espèces de chênes observées en France métropolitaine entre 2005 et 2021 Où sont les espèces chênes en France métropolitaine de nos jours~? Les données de l'inventaire forestier national français donnent la géolocalisation de relevés de l'abondance de 11 espèces d'iceux entre 2005 et 2021 sur des placettes boisées et observables de 7 ares aléatoirement posées sur un maillage fin au kilomètre carré du territoire. Des données sont disponibles pour environ les deux tiers des mailles possibles. |  |
Les données météorologiques des aérodromes Comment récupérer les archives des données météorologiques des aérodromes radio-diffusées à l'attention des aéronefs. Application au calcul de la vitesse de diffusion de pollen de chêne. |  |
Suivi pendant 56 ans de l'effort de reproduction chez le chêne dans 17 régions polonaises Ces séries temporelles d'une longueur exceptionnelle dans le domaine donnent une illustration très didactique du phénomène dit de masting. Ces données mettent en évidence la synchronisation de l'effort de reproduction chez le chêne (Quercus spp.) à des distances de l'ordre de 100 km. |  |
Manipulation de données temporelles appliquée au suivi horaire de la croissance de dix chênes pendant un an Manipulation de données temporelles au format POSIXt et ses avatars POSIXct et POSIXlt. Intérêt du paquet lubridate. Extraction de composantes dites saisonnières. Représentation et confrontation de séries temporelles. |  |
Modélisation de l'auto-corrélation temporelle des glandées par régression orthogonale non-linéaire À partir du suivi pendant 13 ans de la production de glands par 10 chênes sessiles dans la forêt de Seillon on montre comment on peut utiliser la régression orthogonale non-linéaire pour résumer l'auto-corrélation temporelle. On préfèrera au final par travailler avec des résidus parallèles à la première bissectrice. |  |
Suivi mensuel de la croissance de dix arbres pendant deux ans en 1757 et 1758 Les données de Robert Marsham |
Manipulation de données calendaires appliquée au suivi hebdomadaire de la croissance de dix chênes pendant sept ans Cette fiche illustre comment manipuler des données calendaires. |  |
Quels sont les mécanismes de la stratégie de fructification appelée masting ? |
Ajustement du modèle de Réaumur (1735) aux données de Réaumur (1735-1740) Estimation par régression non-linéaire des paramètres du modèle de bsc{de Réaumur}. Intérêt des régions de confiance pour les paramètres pour la mise en évidence de la sur-paramétrisation du modèle. Illustrations des déboires possibles avec une forte corrélation structurelle entre les paramètres, une mesa et un minimum local. |  |
Importation des données MASTREE+ Ce jeu de données sous licence libre CC-BY-4.0 contient des séries temporelles sur l'intensité de l'investissement dans la reproduction pour des végétaux sis sur six continents. Les variables disponibles sont décrites en français en annexe de cette fiche. |
Quelques propriétés des statistiques décrivant le phénomène dit de masting On s'intéresse ici à quelques statistiques, tant au niveau individuel que populationnel, susceptibles d'éclairer le phénomène dit de masting. Elles sont illustrées via un jeu de données individuelles de 25 chênes pédonculés suivis pendant 12 ans et par 1433 séries temporelles quantitatives de plus de 12 ans au niveau populationnel issues de la base de données MASTREE+. La mise en œuvre du calcul de ces statistiques est détaillée, en expliquant comment définir des fonctions qui puissent à la fois s'utiliser directement ou comme arguments des fonctions de ré-échantillonnage intensif (bootstrap) tout en gérant correctement les valeurs manquantes. La distribution bootstrap est utilisée quand c'est possible pour construire des intervalles de confiance et détecter les cas où les séries temporelles sont peu informatives. On trouvera également des indications sur la façon de lancer les calculs en arrière-plan et de paralléliser par les données. |
