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Figure 4


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Results of a probabilistic principal component analysis (PPCA) of the evolution of the apple bloom onset between 1951 and 2014 at 54 stations in Germany. Fig. 4a and 4b: time-series of the first two principal components (PC1 and PC2). A split moving-window dissimilarity analysis (SMWDA) of the time series of PC1 revealed a breakpoint in the period of 1987-1989. The trends as indicated by the dotted and solid lines are significant at a level of 0.05. Fig. 4c shows Pearson correlation coefficients of the time series of the individual stations with PC2. Solid circles show a correlation where p-value < 0.001, and broken circles show a correlation where 0.001 < p-value < 0.1. The principal components are expressed in the unities of the original variables (days) and take the variance associated with each component into account. Résultats d’une analyse probabiliste en composantes principales (PPCA). Fig. 4a et 4b : séries temporelles des deux premières composantes (PC1 et PC2). Une analyse de dissimilarité d’une fenêtre glissante fractionnée (SMWDA) de la série chronologique PC1 a révélé un point de rupture dans la période de 1987 à 1989. Les tendances (indiquées par les traits pointillés et le trait continu) sont significatives au niveau de 0,05. La carte à droite (Fig. 4c) montre les coefficients de corrélation de Pearson des séries chronologiques des stations individuelles avec PC2. Des cercles continus montrent une corrélation avec une p-value < 0,001 et les cercles interrompus montrent une corrélation avec 0,001 < p-value < 0,1. Les composantes principales sont exprimées dans les unités des variables de départ (jours) et tiennent donc compte de la variance associée à chaque composante.

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