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Sobre el proceso de validación del estudio fenológico

Sobre el proceso de validación del estudio fenológico


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Recientemente he realizado un estudio fenológico utilizando técnicas de teledetección. Ahora necesito validar mis resultados y mis métodos, es decir, determinar si la fenología estimada por teledetección es apta para describir eventos fenológicos o no. Sin embargo, no tengo datos fenológicos empíricos desde el terreno para realizar la validación.

¿Existen otras formas de validar la señal fenológica de la teledetección que no requieran datos empíricos desde el suelo?

Muchas gracias


idea 1) Es posible que algún subconjunto de su área tenga fotografías aéreas de mayor escala / mejor resolución disponibles. ¿Podrías encontrarlos y usarlos para probar tu modelo?

idea 2) ¿Qué área geográfica / escala de tiempo estás mirando? Para ciertas áreas / épocas, puede obtener algunos datos sobre fenología de especímenes de herbario fechados (es decir, colecciones de plantas prensadas). Entonces, por ejemplo, puede seleccionar algunas especies de plantas que crea que son buenos indicadores de cualquier fenología que esté modelando, buscarlas en GBIF, considerar solo aquellos especímenes que coincidan con su área geográfica y ver en qué época del año Se han realizado colecciones. Luego, podría observar el primero, el último o varios cuantiles de fenología. No son datos ideales, pero cada espécimen representa un punto de datos muy directo (es decir, usted sabe que había al menos un individuo que había florecido / hojeado / lo que fuera en esa fecha exacta y georreferenciación), y está disponible sin ensuciarse los pies.

idea 3) De nuevo, dependiendo de su área geográfica y de la medida de fenología que le interese, es posible que incluso pueda utilizar fotografías no aéreas, si están fechadas.


Fenología

Karen Delahaut, Programa de verduras frescas de UW-Madison
Revisado: 17/05/2012
Número de artículo: XHT1085

La palabra fenología se deriva de la palabra griega phaino que significa "mostrar" o "aparecer". La fenología es una rama de la ciencia que estudia las relaciones entre los eventos biológicos periódicos, generalmente los ciclos de vida de plantas y animales, y los cambios ambientales. Los eventos naturales como la migración de aves, la apertura de lagos locales, la brotación, floración o fructificación de las plantas, las actividades de los insectos y las fechas de cosecha de las plantas cultivadas son todos eventos anuales que pueden correlacionarse con los cambios estacionales o climáticos, particularmente con el clima o la temperatura, más bien. que fechas específicas del calendario. Es posible que esté familiarizado con el folclore que asocia eventos de jardinería con procesos no relacionados. Un ejemplo es plantar maíz cuando las hojas de roble son del tamaño de la oreja de una ardilla. Sabes que plantar maíz no tiene nada que ver con hojas de roble o ardillas. Sin embargo, hace siglos, los nativos americanos hicieron la observación de que el suelo era lo suficientemente cálido como para evitar que las semillas se pudrieran, pero aún era lo suficientemente temprano para obtener una cosecha adecuada si se plantaba maíz en este momento. Este es un ejemplo temprano de fenología. Pero la fenología puede rastrear su origen mucho más atrás en la historia.

El primer artículo sobre fenología se escribió en 974 a. C. - mucho antes de que nacieran la meteorología, la botánica y la ornitología, los componentes clave de la fenología. Los japoneses comenzaron a registrar la primera floración de los cerezos en 812 d.C., y Carl Linnaeus fue uno de los primeros científicos en registrar observaciones de fenómenos naturales. A nivel local, Aldo Leopold fue uno de los primeros fenólogos en Wisconsin. Mantuvo registros extensos de eventos estacionales naturales cerca de su casa en el condado de Sauk desde 1935-1945.

Cuando se observan eventos fenológicos a gran escala, el mismo evento, como la floración de las lilas, progresa de oeste a este y de sur a norte. Este fenómeno se conoce como "Regla de Hopkin", que establece que los eventos fenológicos se retrasan cuatro días por grado de latitud norte y 1¼ días por grado de longitud este. Básicamente, cuanto más al norte o al este vayas, más tarde verás eventos similares. Sin embargo, la regla de Hopkin no tiene en cuenta la altitud o la topografía; esta última es importante en un estado que limita al este con el lago Michigan, que ejerce un tremendo impacto en el clima local.

Al observar la relación entre eventos fenológicos discretos y la estación, las condiciones climáticas locales o los cambios climáticos durante un período de años, se pueden correlacionar eventos aparentemente no relacionados. Puede hacerlo usted mismo manteniendo registros precisos de las fechas en que florecen diferentes plantas, cuando se abren sus hojas y cuando nota por primera vez varias plagas de insectos. Asegúrese de que las plantas que está observando no se vean afectadas por el calor radiante de los edificios o áreas pavimentadas. Después de varios años de recopilar información de manera constante, podrá notar un patrón y comenzar a correlacionar eventos no relacionados, como cuando un
el insecto comienza a causar daño. También será obvio que estos eventos anuales no ocurren en la misma fecha todos los años, sino que cambian según el clima.

Los registros fenológicos deben recopilarse durante muchos años para desarrollar correlaciones confiables. Esta información puede usarse para ayudar a determinar las fechas de siembra de cultivos o predecir cuándo ocurrirá la emergencia de insectos y se debe iniciar el control de plagas. Muchas de estas correlaciones se basan en el tiempo de floración de las plantas con flores comunes.

Ejemplos de correlaciones fenológicas incluyen:
• Plante guisantes cuando florezca la forsitia.
• Plante papas cuando brote el primer diente de león.
• Plante remolacha, zanahoria, coles, lechuga y espinaca cuando la lila esté en la primera hoja.
• Plante maíz cuando las hojas de roble sean del tamaño de una oreja de ardilla.
• Plante semillas de frijoles, pepinos y calabazas cuando la lila esté en plena floración.
• Plante tomates cuando las plantas de lirio de los valles estén en plena floración.
• Transplante de berenjenas, melones y pimientos cuando florezcan los lirios.

La fenología puede ser muy útil como parte de un programa de manejo integrado de plagas (MIP) porque ayuda a programar adecuadamente los controles para apuntar a la etapa de vida más susceptible de la plaga. Los insectos se adaptan particularmente bien a las predicciones basadas en la fenología porque, como animales de sangre fría, su crecimiento y desarrollo están directamente relacionados con las condiciones climáticas, en particular la temperatura. Las plantas indicadoras, plantas comunes que generalmente no están asociadas con el insecto plaga cuya etapa de vida predicen, se pueden usar para determinar cuándo es probable que ocurran brotes de plagas:
• La magnolia de platillo es una planta indicadora común para eventos de principios de primavera. Brote rosado, floración temprana, floración completa, floración pasada y caída de pétalos son algunos de los eventos discretos de la magnolia de platillo que pueden asociarse con una variedad de plagas de insectos del paisaje.
• La lila común se ha convertido en una piedra angular para las observaciones fenológicas, especialmente para comparar un año con el siguiente. La primera hoja, la primera flor y la plena floración son tres eventos de la vida que se observan con frecuencia en la lila común. También existe un programa común de observación de lilas en el este de los Estados Unidos y Canadá que los climatólogos utilizan para estudiar el calentamiento global.
• La achicoria es una planta indicadora de floración en verano. Cuando se abren las primeras flores de achicoria, es el momento adecuado para evitar daños por el barrenador de la calabaza.
• Y cuando el cardo canadiense está en flor, los adultos de gusanos de la manzana son abundantes y la fruta susceptible debe protegerse.

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Fondo

Las variantes estructurales, que incluyen elementos móviles, deleciones, duplicaciones, inversiones y translocaciones mayores de 50 pb, pueden tener graves consecuencias para la salud y el desarrollo humanos [1, 2, 3] y son una fuente primaria de diversidad genética [4, 5]. Desafortunadamente, las herramientas de descubrimiento de SV de última generación todavía reportan un gran número de falsos positivos [6, 7, 8, 9]. Si bien las herramientas de filtrado y anotación pueden ayudar [10, 11], ajustar estos filtros para eliminar solo los falsos positivos sigue siendo bastante difícil. Como el ojo humano sobresale en el reconocimiento de patrones, la inspección visual de las alineaciones de secuencia en una región variante puede identificar rápidamente llamadas erróneas, lo que hace que la curación manual sea una parte poderosa del proceso de validación [6, 12, 13]. Por ejemplo, un estudio reciente de SV en 465 muestras de salmón [6] encontró que el 91% de los SV reportados usando datos de secuenciación de extremos emparejados de Illumina eran falsos positivos. Sin embargo, la tasa de falsos positivos se desplomó al 7% (según la validación de la secuencia de lectura larga) después de la inspección visual [12]. Este estudio destaca el paso esencial de eliminar los falsos positivos de las llamadas SV y la efectividad de la revisión visual para identificar las variantes reales.

Herramientas como Integrative Genomics Viewer (IGV) [14], bamsnap [15] y svviz [13] permiten la revisión visual de los SV, pero pueden ser engorrosos o complicados, ralentizando el proceso de revisión y, a menudo, limitando el número de SV. que se puede considerar. IGV está optimizado para la visualización de variantes de un solo nucleótido, lo que facilita el zoom en loci particulares para identificar desajustes de bases en acumulaciones de lectura. Si bien IGV se puede configurar para la visualización de SV (es decir, ver las lecturas como pares, clasificar por tamaño de inserción), visualizar grandes variantes es difícil. El software a menudo se carga lentamente para variantes grandes que requieren trazar un gran número de lecturas. Para abordar la carga lenta, IGV toma de forma predeterminada un muestreo de un subconjunto de lecturas y deja de mostrar datos de alineación cuando se visualizan regiones amplias, lo que complica aún más la interpretación de SV. IGV tiene un modo de generación de imágenes por lotes para curar muchas llamadas SV, pero carece del conjunto completo de opciones necesarias para la optimización de imágenes SV. Bamsnap proporciona una visualización similar optimizada para regiones pequeñas, aunque la revisión puede ser más rápida ya que se crean imágenes estáticas en lugar de un visor dinámico como en IGV.

Svviz proporciona una vista innovadora de los datos de secuenciación. Las alineaciones se dividen en dos parcelas. Una gráfica muestra lecturas que se alinean con el alelo de referencia y la segunda muestra lecturas que se alinean con el alelo alternativo creado por el SV. Aunque la clara separación de la evidencia por referencia y alelos alternativos es una mejora, las gráficas de svviz pueden ser grandes, complejas y su revisión requiere mucho tiempo. Los gráficos de Svviz también dependen de los supuestos puntos de corte de SV. Dado que las lecturas se realinean a un alelo alternativo específico, incluso cantidades relativamente pequeñas de imprecisión en los puntos de corte de SV, un problema común, afectará la visualización, lo que hace imposible diferenciar entre un SV ausente y una llamada ligeramente incorrecta.

Samplot proporciona un conjunto de herramientas diseñadas específicamente para la curación de SV. La función de trazado de Samplot crea imágenes diseñadas para una revisión visual rápida y simple, pero completa, de las pruebas de secuenciación de la aparición de una VS. La funcionalidad Samplot VCF genera gráficos para un gran número de SV contenidos en un archivo VCF y proporciona filtros potentes y fáciles de usar para refinar qué SV trazar, mejorando y simplificando el proceso de revisión. Finalmente, la herramienta Samplot-ML automatiza gran parte del proceso de revisión con alta precisión, minimizando las horas humanas necesarias para la curación.


Tendencias

La fenología (es decir, el momento de la floración, la salida de las hojas y otros eventos biológicos recurrentes) es un componente esencial para medir cómo las especies han respondido y continuarán respondiendo al cambio climático.

Los especímenes de herbario son cada vez más reconocidos y valorados como una fuente confiable para estimar el comportamiento fenológico de una diversidad de especies de plantas.

A medida que millones de especímenes de herbario están disponibles en línea a través de esfuerzos masivos de digitalización, el desarrollo de métodos y estándares eficientes para la recolección de grandes cantidades de datos fenológicos basados ​​en especímenes es vital para aprovechar estos datos con fines de investigación.

A través de la integración con conjuntos de datos fenológicos existentes, como la teledetección y las observaciones de ciencia ciudadana, los especímenes de herbario ofrecen el potencial de proporcionar conocimientos novedosos sobre la diversidad de plantas y los procesos de los ecosistemas bajo el cambio climático futuro.

El momento de los eventos fenológicos, como la salida de las hojas y la floración, influye fuertemente en el éxito de las plantas y su estudio es vital para comprender cómo responderán las plantas al cambio climático. La investigación fenológica, sin embargo, a menudo está limitada por el alcance temporal, geográfico o filogenético de los datos disponibles. Cientos de millones de especímenes de plantas en herbarios en todo el mundo ofrecen una posible solución a este problema, especialmente porque los esfuerzos de digitalización mejoran drásticamente el acceso a las colecciones. Los especímenes de herbario representan instantáneas de eventos fenológicos y se han utilizado de manera confiable para caracterizar las respuestas fenológicas al clima. Revisamos el estado actual de la investigación fenológica basada en herbario, identificamos posibles sesgos y limitaciones en la recopilación, digitalización e interpretación de datos de especímenes, y discutimos oportunidades futuras para investigaciones fenológicas utilizando especímenes de herbario.


Abstracto

Impulsar las etapas fenológicas de los árboles frutales tiene un gran significado en cuanto a la toma de decisiones sobre las prácticas agrícolas en los huertos. El modelado fenológico es uno de los enfoques de predicción que desempeñan este papel cuando se trata de etapas de floración, particularmente en el contexto de un calentamiento global mayormente incierto y en continuo cambio y la difícil adaptación de los árboles frutales a las tendencias climáticas futuras. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y seleccionar un modelo secuencial con mejor ajuste en tres ubicaciones mediterráneas contrastantes, incluidos los sitios marroquíes caracterizados por un clima templado para compararlos con los sitios europeos (clima templado), donde se desarrollaron previamente modelos fenológicos. La plena floración es la etapa fenológica investigada en este estudio. El análisis estadístico de la temperatura media durante el período de octubre a abril mostró una diferencia significativa entre los sitios marroquíes y europeos. En consecuencia, las fechas de plena floración observadas en todos los lugares demostraron comportamientos diferentes en respuesta a la variación de temperatura durante el invierno y la primavera. El proceso de modelado mostró un modelo secuencial con buen ajuste para dar cuenta de las observaciones de la etapa de floración completa con un RMSE de 4.4 días de los datos validados. La salida del modelo ajustado reveló una fecha retrasada de ruptura de la latencia y, en consecuencia, un período de endodormancia largo en Marruecos, intermedio en Francia y corto en Italia, mostrando un gradiente desde el sur (Marruecos), donde los manzanos mostraron dificultad de adaptación debido a la falta de escalofriante, hacia las zonas del norte.


¿Qué es la validación?

La validación implica realizar pruebas de laboratorio para verificar que un instrumento, programa de software o técnica de medición en particular esté funcionando correctamente.

La confianza en los resultados de ADN forense se obtiene a través de estudios de validación, que proporcionan evidencia objetiva de que un método de prueba de ADN es sólido, confiable y reproducible. Los experimentos de validación definen limitaciones de procedimiento, identifican componentes críticos del procedimiento que requieren control y monitoreo de calidad, y establecen procedimientos operativos estándar y pautas de interpretación que los laboratorios deben seguir mientras procesan las muestras.

Hay una variedad de desafíos que enfrenta un laboratorio de ADN forense al implementar una nueva metodología. Un desafío común identificado por los laboratorios es la falta de recursos disponibles para realizar experimentos de validación. Los laboratorios también señalan la existencia de opiniones diversas con respecto a los protocolos de validación, el número de muestras y la definición de experimentos adecuados y efectivos como desafíos notables. Se ha demostrado que estas variables contribuyen a extensos estudios de validación que incluyen pruebas innecesarias o excesivas sin el beneficio de una confianza adicional. Además, la gestión y el análisis de datos son procesos engorrosos que a menudo son operaciones manuales o utilizan una serie de herramientas que los analistas han desarrollado por su cuenta.

El CD Atlas de validación y verificación organiza información sobre métodos de análisis de ADN forense y proporciona acceso directo a estudios de validación de desarrollo de Applied Biosystems, materiales de referencia, pautas de actividades de control y garantía de calidad, boletines de usuario, manuales de usuario y otra documentación de respaldo. Es una extensión de las herramientas de soporte de validación disponibles de Applied Biosystems y nuestro compromiso de continuar trabajando con la comunidad forense para ayudar a los científicos a cumplir con las pautas de actividades de control y garantía de calidad vitales.

Validación: ¿qué es, por qué es importante y cómo debe hacerse?
Por John M. Butler, Instituto Nacional de Estándares y Tecnología

La validación implica realizar pruebas de laboratorio para verificar que un instrumento, programa de software o técnica de medición en particular esté funcionando correctamente. Estos experimentos de validación generalmente examinan la precisión, exactitud y sensibilidad, todos los cuales juegan un factor en las 3 R de las mediciones: confiabilidad, reproducibilidad y robustez.

Sin estudios de validación, los laboratorios no pueden confiar en los resultados producidos por una nueva prueba genética, instrumento o programa de software. Estos estudios ayudan a definir el rango y la relevancia de las mediciones realizadas con un método. Por ejemplo, ¿se esperan resultados reproducibles cuando se usa una o solo unas pocas células para amplificar las plantillas de ADN degradado que se pueden encontrar en las muestras de casos? Una serie de diluciones de una muestra de ADN bien caracterizada para medir la sensibilidad puede ayudar a responder la pregunta de qué nivel de ADN de entrada se espera que produzca un perfil de ADN completo con una nueva prueba. Los estudios de validación también verificarán si un nuevo instrumento funciona tan bien o mejor que uno anterior en términos de sensibilidad o precisión de los resultados. Dado que los datos analíticos confiables son muy deseables en los tribunales de justicia que debaten la inocencia o la culpabilidad de un acusado, la información de validación que sustenta las mediciones de tipificación de ADN a menudo es examinada por el tribunal para evaluar la admisibilidad de las pruebas presentadas por los laboratorios forenses. Por lo tanto, la validación genera confianza para el tribunal y ayuda a garantizar la calidad y las actividades de control en el laboratorio.

Aunque todavía no existe una estrategia de validación estandarizada que sea generalmente aceptada o utilizada en los laboratorios de ADN forense, 2 llevar un procedimiento (ensayo, instrumento o software) & quot en línea & quot a un laboratorio forense normalmente incluye los siguientes pasos: (a) instalación de la instrumentación o software y compra de reactivos de ensayo, (b) aprendizaje de la técnica y cómo realizarla correctamente, (c) validación del procedimiento analítico para definir su rango y confiabilidad, (d) creación de los procedimientos operativos estándar con interpretación directrices basadas en los estudios de validación, (e) capacitación de otro personal en la técnica, y (f) cada analista capacitado que pasa una prueba de calificación para uso inicial en el trabajo de casos forenses. Una vez que un procedimiento se ha implementado con éxito para su uso con el trabajo de casos forenses, se realizan pruebas de aptitud con regularidad para demostrar la aplicación exitosa de la técnica a lo largo del tiempo por analistas calificados.

A lo largo de los años, la comunidad forense del ADN ha perpetuado una serie de conceptos erróneos con respecto a la validación, muchos de los cuales se abordan en un artículo reciente.3 Una percepción común es que la validación puede (o debería) tardar muchos meses en realizarse. Desafortunadamente, los laboratorios forenses a menudo se embarcan en su viaje de validación sin un mapa o una idea clara de su destino previsto. Sin un plan de validación, estos laboratorios se vuelven vagabundos cansados ​​y tristes que pierden un tiempo valioso y gastan mano de obra innecesaria y costos de reactivos cuando los vientos de preocupación los desvían de su curso. El miedo a los auditores más que al razonamiento científico gobierna la recopilación de un gran número de puntos de datos en algunos casos. Por lo tanto, la aplicación de una nueva tecnología para resolver casos más rápidamente puede retrasarse debido a que se realiza un número excesivo de experimentos de validación.

Los recursos disponibles para ayudar a formular un plan de validación eficaz incluyen la Sección 8 de los Estándares de Garantía de Calidad de la Junta Asesora de ADN del FBI, 4 que describe los aspectos principales de los estudios forenses de validación de ADN. Las Directrices de validación revisadas de SWGDAM5 proporcionan más detalles y recomiendan que se examinen un total de al menos 50 muestras como parte de un estudio de validación cuidadoso. Además, el sitio web de NIST STRBase contiene una sección de validación con información útil y enlaces a materiales de talleres sobre validación: http://www.cstl.nist.gov/biotech/strbase/validation.htm

1. Butler, J.M. (2005) Tipificación forense de ADN: biología, tecnología y genética de marcadores STR, 2ª edición, capítulo 16 "Validación de laboratorio", págs. 389-412.
2. Butler, J.M., Tomsey, C.S., Kline, M.C. (2004) ¿Se puede estandarizar el proceso de validación en la tipificación de ADN forense? Actas del XV Simposio Internacional sobre Identificación Humana. Disponible en http://www.promega.com/geneticidproc/ussymp15proc/oralpresentations/butler.pdf
3. Butler, J.M. (2006) Desacreditando algunas leyendas urbanas que rodean la validación dentro de la comunidad forense del ADN. Perfiles en ADN (Promega Corporation), vol. 9 (2), págs. 3-6 disponible en línea en http://www.promega.com/profiles/902/ProfilesInDNA_902_03.pdf
4. Junta Asesora de ADN (2000) Normas de garantía de calidad para laboratorios forenses de pruebas de ADN y laboratorios de base de datos de ADN de delincuentes condenados. Ciencia forense. Comm. 2 (3) disponible en http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2000/codispre.htm
5. Grupo de trabajo científico sobre métodos de análisis de ADN (SWGDAM) (2004) Directrices de validación revisadas. Ciencia forense. Comm. 6 (3) disponible en http://www.fbi.gov/hq/lab/fsc/backissu/july2004/standards/2004_03_standards02.htm

Para obtener más información, comuníquese con: John M. Butler Líder del Proyecto de Identidad Humana, División de Ciencias Bioquímicas Instituto Nacional de Estándares y Tecnología 100 Bureau Drive, Mail Stop 8311 Gaithersburg, MD 20899-8311 (301) 975-4049 [email protected]

El autor, John M. Butler, es financiado por el Instituto Nacional de Justicia a través del acuerdo interinstitucional 2003-IJ-R-029 con la Oficina de Estándares de Aplicación de la Ley del NIST. Los puntos de vista en este documento son los del autor y no necesariamente representan la posición oficial o las políticas del Departamento de Justicia de los Estados Unidos. Ciertos equipos, instrumentos y materiales comerciales se identifican con el fin de especificar los procedimientos experimentales de la manera más completa posible. En ningún caso dicha identificación implica una recomendación o respaldo por parte del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología ni implica que ninguno de los materiales, instrumentos o equipos identificados sean necesariamente los mejores disponibles para el propósito.


Resultados

Fenología de estratificación en lagos del hemisferio norte

Nuestras simulaciones diarias a largo plazo sugieren que la estratificación térmica en los lagos del hemisferio norte durante el período histórico (promediado aquí para todos los años de 1970 a 1999) generalmente comienza entre marzo y julio y termina entre junio y diciembre (Fig. 1). Utilizando un modelo de bosque aleatorio (ver “Métodos”), investigamos los impulsores climáticos y morfológicos de los lagos de las fechas de inicio y ruptura de la estratificación media simulada. Las variables predictoras incluyeron la temperatura del aire y la velocidad del viento estacionales (estación fría y cálida del hemisferio norte), la profundidad del lago y el área de la superficie (ver “Métodos”). Usando estas variables predictoras, pudimos explicar hasta el 93% de la variación a lo largo del lago tanto en el momento del inicio como en la ruptura de la estratificación histórica (Figuras 1 y 2a, b). Para el momento de inicio de la estratificación, encontramos que la temperatura del aire en la estación fría (noviembre a abril) fue el factor más importante, seguida de la velocidad del viento en la estación fría (Fig. 2a). El papel tanto de la temperatura del aire como de la velocidad del viento en el momento del inicio de la estratificación se puede explicar principalmente debido a su influencia individual o combinada sobre la temperatura de la superficie del lago y, a su vez, el gradiente vertical de densidad del agua en primavera / verano. Por ejemplo, como la entrada de calor actúa para aumentar la estabilidad de la columna de agua al calentar la capa cercana a la superficie por encima de la temperatura de densidad máxima (

3,98 ° C), una mayor velocidad del viento puede mejorar la pérdida de calor a través de la mezcla turbulenta 16 y / o mezclar aguas cercanas a la superficie a mayores profundidades, erosionando así cualquier gradiente de densidad vertical establecido. Por lo tanto, si la temperatura del aire es alta y la velocidad del viento es baja, se puede esperar un inicio más temprano de la estratificación. Por el contrario, si la temperatura del aire es baja y la velocidad del viento es alta, se puede esperar un inicio de estratificación posterior. De acuerdo con nuestras expectativas, un árbol de regresión (que explica el 85% de la variación en el inicio de la estratificación) mostró que los lagos situados dentro de un clima más cálido se estratificaron antes que los de otros lugares (r = −0,88 Tabla complementaria 1a), y las últimas fechas de inicio de estratificación ocurrieron en lagos ubicados en las regiones más frías y ventosas (Fig. 2c). Este resultado fue confirmado por estimaciones obtenidas por satélite del inicio de la estratificación para 60 lagos del hemisferio norte (Fig. 1 complementaria, ver “Métodos”).

Se muestran los patrones espaciales históricos, promediados para todos los años desde 1970 a 1999, en a el día del año de inicio de la estratificación, B la temperatura media del aire en la estación fría (noviembre-abril), y C la relación entre el inicio de la estratificación, la temperatura del aire en la estación fría y la velocidad del viento. También se muestran los patrones espaciales en D el día del año de la ruptura de la estratificación, mi la temperatura media del aire en la estación cálida (mayo-octubre), y F la relación entre la ruptura de la estratificación, la temperatura del aire en la estación cálida y la velocidad del viento. Todos los resultados se basan en las simulaciones promedio en el conjunto del modelo lago-clima.

Importancia de las variables basadas en un análisis forestal aleatorio para predecir a inicio de estratificación y B ruptura de estratificación. La importancia de la variable se calcula como el aumento porcentual en el error cuadrático medio (MSE) de las predicciones estimadas con un coeficiente de variación (CV) fuera de bolsa como resultado de la permutación de las variables. Los valores más altos indican una mayor importancia de una variable predictora para el conjunto de árboles de decisión. Árbol de regresión que muestra los impulsores de la fecha de inicio de la estratificación (C) y ruptura de estratificación (D). Los valores debajo de cada una de las hojas representan la fecha de estratificación (mostrada como el día del año) en promedio para los lagos que se encuentran dentro de cada grupo. Todos los resultados se basan en las simulaciones promedio en el conjunto del modelo lago-clima. La temporada fría se define como noviembre-abril y la temporada cálida se define como mayo-octubre.

Las características morfológicas de los lagos (profundidad y superficie) también se suelen considerar factores importantes que influyen en el momento del inicio de la estratificación en algunos lagos, debido al período sustancial de mezcla convectiva que suele ocurrir en los grandes lagos antes del inicio de la estratificación en la primavera 17,18. . Específicamente, en muchos lagos grandes del hemisferio norte, las temperaturas de la superficie de los lagos en invierno suelen estar por debajo de la temperatura de densidad máxima (por ejemplo, durante la capa de hielo), lo que da como resultado una columna de agua estratificada inversamente y la formación de una capa superior mixta más fría y menos densa por encima de la más densa, aguas de fondo más cálidas 19. El calentamiento primaveral conduce a la pérdida de hielo del lago y calienta las aguas cercanas a la superficie, lo que aumenta la densidad del agua y da como resultado una mezcla convectiva a través de un volumen profundo de agua con gran inercia térmica. Como resultado, el calentamiento primaveral puede provocar un aumento más rápido de la temperatura de la superficie del lago en lagos poco profundos con menor inercia térmica. Además, debido a la mayor transferencia de impulso superficial del viento cercano a la superficie en los grandes lagos 14, los vientos pueden tener una influencia más fuerte en la fecha de inicio de la estratificación. Sin embargo, en los lagos estudiados, las variaciones a lo largo del lago en la temperatura del aire y la velocidad del viento fueron los impulsores dominantes (Fig. 2a, c).

En contraste con el inicio de la estratificación, la velocidad del viento (promediada durante la estación cálida, de mayo a octubre) fue el factor más importante de la fecha de ruptura de la estratificación media, seguida de la profundidad del lago y las temperaturas del aire en la estación cálida (Figura 2b). Los lagos situados en regiones con velocidades medias del viento más altas experimentaron una ruptura temprana de la estratificación (r = −0,81 Tabla complementaria 1b). Este resultado podría, nuevamente, verificarse mediante estimaciones obtenidas por satélite de la ruptura de la estratificación (Fig. 1 complementaria). Las velocidades del viento más altas pueden provocar una ruptura más temprana de la estratificación (i) aumentando la pérdida de calor turbulento en la interfaz aire-agua y (ii) mezclando aguas cálidas cercanas a la superficie a mayores profundidades y reduciendo así el gradiente de densidad vertical. Un análisis de árbol de regresión explicó el 80% de la variación en el momento de la ruptura de la estratificación y reveló interacciones complejas entre la velocidad del viento de la estación cálida, la temperatura del aire y la profundidad del lago al explicar la ruptura de la estratificación en los lagos (Fig.2d). La ruptura de la estratificación fue más temprana en lagos de menos de 15 m ubicados en regiones cálidas y ventosas (Fig. 2d) y fue más reciente en lagos profundos ubicados en regiones frías y tranquilas. El efecto de profundidad de la ruptura de la estratificación se debe principalmente a la presencia de una capa superior mixta más profunda (y por lo tanto de mayor volumen) en verano, lo que hace que las temperaturas del lago sean menos sensibles a los cambios diarios en el forzamiento atmosférico y, por lo tanto, experimenten una ruptura retardada de la estratificación en comparación con los lagos menos profundos 20. En otras palabras, los lagos más grandes permanecen estratificados durante más tiempo, ya que tanto el estrés del viento como la pérdida de calor superficial actúan sobre un mayor volumen de agua, lo que demora más en erosionar la estratificación e inducir el vuelco.

Nuestro modelo estadístico fue capaz de explicar más del 90% de la variabilidad en la fenología de estratificación mediante unas pocas variables predictoras disponibles a nivel mundial (Fig. 2a, b). Para explicar la variabilidad restante, también se podrían considerar factores como la transparencia del agua, que pueden diferir entre los lagos debido a cambios en las prácticas de gestión de la tierra y los patrones de precipitación 21. Una atenuación de la luz más fuerte (es decir, debido a aguas superficiales más oscuras) puede aumentar la temperatura del agua superficial del lago en primavera y verano, lo que resulta en un inicio de estratificación más temprano, pero resulta en un enfriamiento más rápido en otoño 22,23,24, lo que conduce a una ruptura de la estratificación más temprana. También observamos que las variaciones en la salinidad, que pueden variar entre lagos debido a procesos naturales así como al impacto humano 25, no se consideran en nuestra investigación. Los cambios en la salinidad, en particular el gradiente de salinidad vertical dentro del lago, podrían influir en la fenología de estratificación al influir en la diferencia de densidad vertical. Además, el tiempo de residencia del agua no se considera en nuestro estudio, lo que podría influir en el número de días en los que un lago se estratifica continuamente y, por lo tanto, sesgar nuestras estimaciones de inicio y ruptura de la estratificación.

Fenología de estratificación bajo cambio climático

Las proyecciones de nuestro modelo durante el período histórico, de 1901 a 2005, muestran cambios temporales notables en la fenología de estratificación de los lagos, particularmente desde la década de 1980 (Fig. 2 complementaria). Monitoring data from lakes across the Northern Hemisphere (see “Methods”) confirm such changes (Fig. 3 and Supplementary Figs. 3 and 4). For example, Lake Tahoe (California, Nevada) has experienced a considerable change in stratification phenology since the 1960s, with lake stratification onset occurring 2.1 days earlier and stratification break-up occurring 4.4 days later per decade. Similar long-term changes are observed in the United Kingdom with, for example, Blelham Tarn (English Lake District Fig. 3) now stratifying 24 days earlier and maintaining its stratification for an additional 18 days, compared to the start of the observational record (here we compare averages between the first [1963–1972] and last [2008–2017] 10 years of observational data available). The upper North American Great Lakes (Superior, Huron, Michigan), which represent some of the world’s largest freshwater ecosystems and contain irreplaceable biodiversity, are also experiencing rapid changes in stratification phenology. For example, from 1980 to 2019 stratification onset has changed at an average rate of 3.5 ± 2.2 days per decade (quoted uncertainties represent the standard deviation across the Great Lakes) and can even vary by up to 48 days between some extreme years (Supplementary Fig. 5).

Shown are the temporal changes in stratification a onset and B break-up in Blelham Tarn, UK. Also shown, in C, are the calculated trends in stratification onset and break-up across all lakes with observational data investigated in this study (Supplementary Table 2). Note that stratification break-up data are not available for all lakes (see “Methods”), thus are not shown in C. Error bars in C represent the standard error of the calculated trend.

During the twenty-first century (2006 to 2099), air temperature is projected to increase considerably across the Northern Hemisphere land surface (Supplementary Fig. 6). Specifically, climate model projections suggest that by 2070–2099 the cold-season air temperature will increase, relative to 1970–1999 (hereafter all future changes are quoted relative to this base-period average), by an average of 2.8 ± 0.9 °C, 5.0 ± 1.4 °C, and 7.5 ± 1.9 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively (quoted uncertainties represent the standard deviation from the model ensemble). Similar changes are also projected during the warm season, with air temperatures increasing by 2.1 ± 0.8 °C, 3.8 ± 1.1 °C, and 5.8 ± 1.6 °C between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. In comparison to these projected changes in air temperature, the projected change in near-surface wind speed is relatively minor. Notably, across the Northern Hemisphere land surface, cold-season wind speed is projected to change by −0.03 ± 0.05 ms −1 , −0.03 ± 0.07 ms −1 , and −0.03 ± 0.09 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. During the warm season, near-surface wind speed will change by −0.1 ± 0.06 ms −1 , −0.1 ± 0.08 ms −1 , and −0.14 ± 0.1 ms −1 between RCP 2.6, 6.0, and 8.5, respectively. However, as momentum and mechanical energy fluxes across the air–water interface scale as the wind speed squared and cubed, respectively 26 , modest fractional changes in wind speed may cause substantial change in stratification dynamics 27 . Therefore, while the projected changes in wind speed, when averaged across the Northern Hemisphere land surface, are relatively small and cannot, with confidence, be described as either decreasing or increasing under all RCPs, local-scale projected changes in wind speed (Supplementary Fig. 6) could have a considerable influence on stratification phenology this century.

In line with the projected changes in climatic forcing, our lake model simulations suggest that lake stratification phenology will change substantially in the near future (Fig. 4). Under RCP 2.6, the onset of stratification will occur 8.8 ± 3.5 days earlier and the break-up of stratification will occur 4.2 ± 2.6 days later by the end of the twenty-first century (averaged over all years and lakes from 2070 to 2099). Under RCP 6.0, stratification onset and break-up will occur 14.7 ± 5.1 days earlier and 7.3 ± 3.8 days later, respectively. The largest change in stratification phenology are projected under RCP 8.5 with stratification onset and break-up, respectively, occurring 22.0 ± 7.0 days earlier and 11.3 ± 4.7 days later, on average across the Northern Hemisphere. To investigate further these long-term projected changes in stratification phenology and to explore their regional variability, we separate the studied lakes according to the thermal regions in which they reside (see “Methods”). Approximately 98% of our studied lakes are situated within the four northernmost thermal regions (Supplementary Fig. 7a, b): Northern Frigid (31%), Northern Cool (43%), Northern Temperate (16%), and Northern Warm (8%). Within these four regions, our simulations suggest that the change in stratification onset by 2070–2099 will be relatively similar (Supplementary Fig. 7c–e). For example, under RCP 8.5, the average projected change in stratification onset across the four thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = −21.6 ± 4.9:−22.5 ± 3.7:−22.8 ± 5.7:−21.8 ± 7.3 days. The average change in stratification break-up are 10.2 ± 4.8:12.5 ± 4.0:13.4 ± 5.5:11.6 ± 8.2 days, respectively.

Temporal and spatial variations in a, B the onset and C, D the break-up of thermal stratification, as well as mi, F the duration of the thermally stratified period. The temporal changes in lake stratification phenology are shown a, C, mi from 1901 to 2099 under historic and future climate forcing (RCP 2.6, 6.0, 8.5). The thick lines show the average across all lake–climate models, and the shaded regions represent the standard deviation across the model ensemble. B, D, F show the spatial patterns in stratification phenology anomalies by the end of the twenty-first century (averaged over all years from 2070 to 2099) under RCP 8.5. Anomalies are quoted relative to the 1970–1999 base-period average.

Given the projected change in both stratification onset and break-up by the end of this century, the duration of the stratified period will increase (Fig. 4e, f). Under RCP 2.6, 6.0, and 8.5, the duration of stratification will increase by 13.0 ± 6.0, 21.9 ± 8.5, and 33.2 ± 11.6 days, respectively, on average. The magnitude of change in the duration of stratification differs slightly across the lake thermal regions (Fig. 5). For example, under RCP 8.5, the average change in stratification duration by 2070–2099 across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 29.9 ± 8.4:34.8 ± 5.7:35.7± 11.6:31.9 ± 13.9 days. However, while the magnitude of change will be comparable, the percentage change in stratification duration will be considerably greater in the northernmost thermal region i.e. Northern Frigid (Fig. 5). Under RCP 8.5, the percentage increase in the duration of stratification across the thermal regions are Northern Frigid: Northern Cool: Northern Temperate: Northern Warm = 61.4 ± 15.9%:39.0 ± 15.2%:29.3 ± 11.6%:20.5 ± 12.5% (Fig. 5). Thus, a similar average increase of

30 days in stratification duration projected in the Northern Frigid and Northern Warm thermal regions correspond to an almost threefold difference in the relative change in stratification duration. This is due to a shorter mean duration of thermal stratification during the historic period at higher latitudes, compared to lakes situated in the warmer southern regions.

Shown are the spatial patterns in the percentage change in the duration of stratification by the end of the twenty-first century (2070–2099), relative to 1970–1999, under a RCP 2.6, B RCP 6.0, and C RCP 8.5. Also shown, across the four dominant Northern Hemisphere lake thermal regions, are D changes in stratification duration and mi the percentage difference by the end of the century under RCP 2.6 and RCP 8.5. The thermal regions defined include Northern Frigid (NF), Northern Cool (NC), Northern Temperate (NT), and Northern Warm (NW). The distribution of these thermal regions across the Northern Hemisphere are shown in Supplementary Fig. 7.

The severity of change in stratification phenology by the end of the twenty-first century is explained primarily by the magnitude of change in the climatic drivers investigated. As expected, regions which are projected to experience the greatest change in cold- or warm-season air temperature and wind speed are also expected to experience the greatest change in stratification phenology. We also find a strong relationship between the anomalies in the day of year of ice break-up and the change in the day of year in which lakes stratify during the twentieth and twenty-first centuries (Supplementary Fig. 8), with later ice cover break-up intuitively leading to a later onset of thermal stratification. Furthermore, regions that are projected to experience an increase in near-surface wind speed by the end of the twenty-first century should expect lower changes in stratification phenology compared to lakes in other regions, with increasing wind speeds counteracting some of the global warming-induced changes in stratification phenology. On the contrary, a decline in near-surface wind speed by the end of the century will likely exacerbate the influence of climatic warming on lake stratification in Northern Hemisphere lakes 27 .


What is Validity?

Validity encompasses the entire experimental concept and establishes whether the results obtained meet all of the requirements of the scientific research method.

For example, there must have been randomization of the sample groups and appropriate care and diligence shown in the allocation of controls.

Internal validity dictates how an experimental design is structured and encompasses all of the steps of the scientific research method.

Even if your results are great, sloppy and inconsistent design will compromise your integrity in the eyes of the scientific community. Internal validity and reliability are at the core of any experimental design.

External validity is the process of examining the results and questioning whether there are any other possible causal relationships.

Control groups and randomization will lessen external validity problems but no method can be completely successful. This is why the statistical proofs of a hypothesis called significant, not absolute truth.

Any scientific research design only puts forward a possible cause for the studied effect.

There is always the chance that another unknown factor contributed to the results and findings. This extraneous causal relationship may become more apparent, as techniques are refined and honed.


External Validation Study of First Trimester Obstetric Prediction Models (Expect Study I): Research Protocol and Population Characteristics

Fondo: A number of first-trimester prediction models addressing important obstetric outcomes have been published. However, most models have not been externally validated. External validation is essential before implementing a prediction model in clinical practice.

Objetivo: The objective of this paper is to describe the design of a study to externally validate existing first trimester obstetric prediction models, based upon maternal characteristics and standard measurements (eg, blood pressure), for the risk of pre-eclampsia (PE), gestational diabetes mellitus (GDM), spontaneous preterm birth (PTB), small-for-gestational-age (SGA) infants, and large-for-gestational-age (LGA) infants among Dutch pregnant women (Expect Study I). The results of a pilot study on the feasibility and acceptability of the recruitment process and the comprehensibility of the Pregnancy Questionnaire 1 are also reported.

Métodos: A multicenter prospective cohort study was performed in The Netherlands between July 1, 2013 and December 31, 2015. First trimester obstetric prediction models were systematically selected from the literature. Predictor variables were measured by the Web-based Pregnancy Questionnaire 1 and pregnancy outcomes were established using the Postpartum Questionnaire 1 and medical records. Information about maternal health-related quality of life, costs, and satisfaction with Dutch obstetric care was collected from a subsample of women. A pilot study was carried out before the official start of inclusion. External validity of the models will be evaluated by assessing discrimination and calibration.

Resultados: Based on the pilot study, minor improvements were made to the recruitment process and online Pregnancy Questionnaire 1. The validation cohort consists of 2614 women. Data analysis of the external validation study is in progress.

Conclusiones: This study will offer insight into the generalizability of existing, non-invasive first trimester prediction models for various obstetric outcomes in a Dutch obstetric population. An impact study for the evaluation of the best obstetric prediction models in the Dutch setting with respect to their effect on clinical outcomes, costs, and quality of life-Expect Study II-is being planned.

Trial registration: Netherlands Trial Registry (NTR): NTR4143 http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=4143 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6t8ijtpd9).

Palabras clave: external validation first trimester prediction models pregnancy risk assessment.


Apple phenology occurs earlier across South Korea with higher temperatures and increased precipitation

This study examined relationships between temperature, precipitation, geo-topography, and the spring phenology of Fuji and Hongro apple cultivars along spatial gradients across South Korea. Phenology data was gathered from 2011 to 2014 in 42 uniformly managed research orchards which span a range in climate, latitude, and elevation. We used linear models and spatially explicit forecasts to study apple phenology under climate change scenarios. Given dry winters and complex terrain in South Korea, we hypothesized that, in addition to temperature, precipitation and geo-topographic factors influence apple phenology. We also expected responses to climate variation to be similar between (spatial) and within (temporal) orchards, given the controlled conditions and the use of apple clones in this study. With other factors held constant, phenological sensitivity ranged from − 3.2 to − 3.4 days °C −1 for air temperature and − 0.5 to − 0.6 days cm −1 for March precipitation in a combined model. When modeled without temperature, phenology changed by up to 10 days over the full range in March precipitation. Spring temperatures and precipitation in March had very little cross-correlation (r < 0.05), suggesting these patterns are independent however, in a combined model including temperature, predicted changes in precipitation over the next 80 years have only a small impact on future apple phenology. Combining the best models with climate forecasts for South Korea, spring phenology continues to occur earlier over the next 80 years, mostly due to warming temperatures but with strong variation between regions. This suggests regionally specific climate change adaptation strategies are needed for future apple production in South Korea.

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