# southamerica_arge004 - Rahue - Breitenmoser Tree Ring Chronology Data #----------------------------------------------------------------------- # World Data Center for Paleoclimatology, Boulder # and # NOAA Paleoclimatology Program #----------------------------------------------------------------------- # NOTE: Please cite Publication, and Online_Resource and date accessed when using these data. # If there is no publication information, please cite Investigators, Title, and Online_Resource and date accessed. # # # Online_Resource: # # Online_Resource: https://www.ncdc.noaa.gov/paleo/study/24611 # # Original_Source_URL:https://www.ncdc.noaa.gov/paleo/study/3845 # # Description/Documentation lines begin with # # Data lines have no # # # Archive: Tree Rings #-------------------- # Contribution_Date # Date: 2016-01-07 #-------------------- # Title # Study_Name: southamerica_arge004 - Rahue - Breitenmoser Tree Ring Chronology Data #-------------------- # Investigators # Investigators: Breitenmoser, P.; Bronnimann, S.; Frank, D. #-------------------- # Description_and_Notes # Description: Data from Breitenmoser 2014 Journal of past Climate supplementary, see publication for ARSTAN standardization details #-------------------- # Publication # Authors: Breitenmoser, P.; Bronnimann, S.; Frank, D. # Published_Date_or_Year: 2014-03-11 # Published_Title: Forward modelling of tree-ring width and comparison with a global network of tree-ring chronologies # Journal_Name: Climate of the Past # Volume: 10 # Edition: # Issue: # Pages: 437-449 # DOI: 10.5194/cp-10-437-2014 # Online_Resource: www.clim-past.net/10/437/2014/ # Full_Citation: # Abstract: We investigate relationships between climate and tree-ring data on a global scale using the process-based Vaganov–Shashkin Lite (VSL) forward model of tree-ring width formation. The VSL model requires as inputs only latitude, monthly mean temperature, and monthly accumulated precipitation. Hence, this simple, process-based model enables ring-width simulation at any location where monthly climate records exist. In this study, we analyse the growth response of simulated tree rings to monthly climate conditions obtained from the CRU TS3.1 data set back to 1901. Our key aims are (a) to assess the VSL model performance by examining the relations between simulated and observed growth at 2287 globally distributed sites, (b) indentify optimal growth parameters found during the model calibration, and (c) to evaluate the potential of the VSL model as an observation operator for data-assimilation-based reconstructions of climate from tree-ring width. The assessment of the growth-onset threshold temperature of approximately 4–6 C for most sites and species using a Bayesian estimation approach complements other studies on the lower temperature limits where plant growth may be sustained. Our results suggest that the VSL model skilfully simulates site level treering series in response to climate forcing for a wide range of environmental conditions and species. Spatial aggregation of the tree-ring chronologies to reduce non-climatic noise at the site level yielded notable improvements in the coherence between modelled and actual growth. The resulting distinct and coherent patterns of significant relationships between the aggregated and simulated series further demonstrate the VSL model’s ability to skilfully capture the climatic signal contained in tree-ring series. Finally, we propose that the VSL model can be used as an observation operator in data assimilation approaches to reconstruct past climate. #-------------------- # Authors: Anderson, D.M., Tardif, R., Horlick, K., Erb, M.P., Hakim, G.J., Noone, D., Perkins, W.A., and E. Steig # Published_Date_or_Year: 2018 # Published_Title: Additions to the last millennium reanalysis multi-proxy database # Journal_Name: Data Science Journal # Volume: # Edition: # Issue: # Pages: # Report_Number: # DOI: # Online_Resource: # Full_Citation: Anderson, D.M., Tardif, R., Horlick, K., Erb, M.P., Hakim, G., J., Noone, D., Perkins, W.A., and E. Steig, submitted. Additions to the last millennium reanalysis multi-proxy database. Data Science Journal. # Abstract: Progress in paleoclimatology increasingly occurs via data syntheses. We describe additions to a collection prepared for use in paleoclimate state estimation, specifically the Last Millennium Reanalysis (LMR). The 2290 additional series include 2152 tree ring chronologies and 138 other series. They supplement the collection used previously and together form a database titled LMRdb 1.0.0. The additional data draws from lake core, ice core, coral, speleothem, and tree ring archives, using published data primarily from the NOAA Paleoclimatology archive and a set of tree ring width chronologies standardized from raw International Tree Ring Data Bank ring width series. In contrast to many previous paleo compilations, the data were not selected (screened) on the basis of their environmental correlation, multi-century length, or other attributes. The inclusion of proxies sensitive to moisture and other environmental variables expands their use in data assimilation. A preliminary calibration using linear regression with mean annual temperature reveals characteristics of the proxy series and their relationship to temperature, as well as the noise and error characteristics of the records. The additional records are structured as individual files in the NOAA Paleoclimatology format and archived at NOAA Paleoclimatology (Anderson et al. 2018) and will continue to be improved and expanded as part of the LMR Project. The additions represent a four-fold increase in the number of records available for assimilation, provide expanded geographic coverage, and add additional proxy variables. Applications include data assimilation, proxy system model development, and paleoclimate reconstruction using climate field reconstruction and other methods. #------------------ # Funding_Agency # Funding_Agency_Name: Swiss National Science Foundation # Grant: #-------------------- # Funding_Agency_Name: National Science Foundation # Grant:AGS-1304263 # Funding_Agency_Name: National Oceanic and Atmospheric Administration # Grant:NA14OAR4310176 #------------------ # Site_Information # Site_Name: Rahue # Location: # Country: Argentina # Northernmost_Latitude: -39.4 # Southernmost_Latitude: -39.4 # Easternmost_Longitude: -70.8 # Westernmost_Longitude: -70.8 # Elevation: 1380 m #-------------------- # Data_Collection # Collection_Name: southamerica_arge004B # Earliest_Year: 311 # Most_Recent_Year: 1974 # Time_Unit: y_ad # Core_Length: # Notes: {"database":{"database1":"LMR","database2":"Breits"}} {"climateInterpretation":{"basis":"", "climateVariable":"M", "climateVariableDetail":"air", "interpDirection":"positive", "seasonality":"[-12, 1, 2]"}}{"VSLite_parameters":{"T1":"3.33266356083","T2":"14.4162903189","M1":"0.0230315274862","M2":"0.512827037465"}} A negative exponential detrending approached 0, thus this dataset was alternately standardized using a 75% cutoff smoothing spline methodology in ARSTAN, following the methodology outlined in Breitenmoser 2014. #-------------------- # Species # Species_Name: monkey puzzle # Species_Code: ARAR #-------------------- # Chronology: # # # #-------------------- # Variables # # Data variables follow that are preceded by ## in columns one and two. # Data line variables format: Variables list, one per line, shortname-tab-longname-tab-longname components (9 components: what, material, error, units, seasonality, archive, detail, method, C or N for Character or Numeric data) # ##age age, , ,years AD, , , , ,N ##trsgi tree ring standardized growth index, tree ring, ,percent relative to mean growth, , Tree Rings, , ,N # #-------------------- # Data: # Data lines follow (have no #) # Data line format - tab-delimited text, variable short name as header # Missing Values: nan # age trsgi 311 1.057 312 1.005 313 1.011 314 0.887 315 0.869 316 0.947 317 0.749 318 0.746 319 0.855 320 0.796 321 0.896 322 1.171 323 0.674 324 0.83 325 1.004 326 1.233 327 1.046 328 1.211 329 0.876 330 0.894 331 0.839 332 0.724 333 0.908 334 0.872 335 0.948 336 0.922 337 0.824 338 0.913 339 0.768 340 0.758 341 0.818 342 0.842 343 0.909 344 1.103 345 0.998 346 1.14 347 1.169 348 0.914 349 0.942 350 1.029 351 1.312 352 0.972 353 1.084 354 0.957 355 0.984 356 1.08 357 1.005 358 1.042 359 0.969 360 1.204 361 0.776 362 0.805 363 1.114 364 1.258 365 1.294 366 1.454 367 1.507 368 1.098 369 1.292 370 1.181 371 1.237 372 1.448 373 1.153 374 1.249 375 1.308 376 1.424 377 1.423 378 1.27 379 1.432 380 1.281 381 1.19 382 1.544 383 1.17 384 1.242 385 1.11 386 1.146 387 1.048 388 0.848 389 0.822 390 0.804 391 0.836 392 1.006 393 0.774 394 0.642 395 0.792 396 0.844 397 0.853 398 0.96 399 1.068 400 1.275 401 1.153 402 0.997 403 0.879 404 0.947 405 0.687 406 0.68 407 0.774 408 0.7 409 0.743 410 0.862 411 0.91 412 1.032 413 0.82 414 0.659 415 0.957 416 0.866 417 0.879 418 0.792 419 0.789 420 0.829 421 0.816 422 0.937 423 0.949 424 0.908 425 1.173 426 1.116 427 1.329 428 1.245 429 1.086 430 1.236 431 1.245 432 1.025 433 0.954 434 1.264 435 1.352 436 1.071 437 1.308 438 1.125 439 1.309 440 1.176 441 0.814 442 0.889 443 1.159 444 1.16 445 1.01 446 1.014 447 1.109 448 0.853 449 0.655 450 1.041 451 0.699 452 1.013 453 1.039 454 0.792 455 1.051 456 1.16 457 0.9 458 0.778 459 0.588 460 0.723 461 0.745 462 0.891 463 0.586 464 0.886 465 0.744 466 0.821 467 0.94 468 0.788 469 0.782 470 0.664 471 0.853 472 0.745 473 0.744 474 1.103 475 0.798 476 1.097 477 0.926 478 0.972 479 0.861 480 1.055 481 1.193 482 0.733 483 0.868 484 0.854 485 0.745 486 0.914 487 1.333 488 0.805 489 0.844 490 1.091 491 1.049 492 1.145 493 0.634 494 0.994 495 0.861 496 0.632 497 1.01 498 0.728 499 0.889 500 0.65 501 0.736 502 0.789 503 1.026 504 0.857 505 1.016 506 1.109 507 1.438 508 1.134 509 0.931 510 0.84 511 1.314 512 1.002 513 0.685 514 0.905 515 1.103 516 1 517 1.209 518 1.131 519 1.458 520 0.73 521 0.877 522 0.844 523 0.694 524 1.086 525 1.297 526 1.353 527 1.323 528 1.221 529 1.017 530 1.102 531 1.1 532 0.993 533 0.935 534 0.929 535 0.641 536 1.076 537 1.079 538 1.056 539 1.246 540 1.026 541 0.619 542 0.827 543 0.795 544 1.215 545 1.408 546 1.015 547 0.952 548 1.005 549 0.882 550 0.797 551 0.866 552 1.09 553 0.979 554 0.912 555 0.949 556 1.056 557 1.06 558 0.939 559 1.013 560 1.088 561 0.968 562 0.838 563 1.254 564 1.191 565 1.164 566 0.892 567 0.821 568 0.872 569 0.856 570 0.902 571 0.757 572 0.659 573 1.22 574 0.771 575 0.78 576 0.804 577 0.899 578 0.825 579 0.637 580 0.64 581 0.667 582 0.663 583 0.694 584 1.055 585 0.856 586 0.903 587 1.518 588 1.315 589 1.069 590 1.405 591 1.103 592 0.93 593 0.923 594 0.974 595 0.917 596 0.729 597 0.857 598 1.045 599 1.182 600 0.958 601 0.963 602 0.841 603 0.975 604 1.068 605 1.053 606 1.078 607 0.842 608 0.92 609 0.927 610 0.789 611 0.999 612 0.999 613 1.319 614 1.334 615 1.062 616 1.293 617 1.2 618 1.19 619 1.504 620 1.396 621 0.939 622 1.215 623 1.15 624 0.903 625 0.992 626 1.362 627 1.152 628 1.068 629 1.175 630 0.742 631 1.043 632 0.707 633 0.822 634 1.298 635 1.08 636 1.482 637 1.205 638 1.268 639 1.458 640 1.28 641 1.576 642 1.278 643 1.061 644 0.91 645 0.749 646 0.823 647 0.826 648 0.876 649 1.042 650 1.156 651 NAN 652 NAN 653 NAN 654 NAN 655 NAN 656 NAN 657 NAN 658 NAN 659 NAN 660 NAN 661 NAN 662 NAN 663 NAN 664 NAN 665 NAN 666 NAN 667 NAN 668 NAN 669 NAN 670 NAN 671 NAN 672 NAN 673 NAN 674 NAN 675 NAN 676 NAN 677 NAN 678 NAN 679 NAN 680 NAN 681 NAN 682 NAN 683 NAN 684 NAN 685 NAN 686 NAN 687 NAN 688 NAN 689 NAN 690 NAN 691 NAN 692 NAN 693 NAN 694 NAN 695 NAN 696 NAN 697 NAN 698 NAN 699 NAN 700 NAN 701 NAN 702 NAN 703 NAN 704 NAN 705 NAN 706 NAN 707 NAN 708 NAN 709 NAN 710 NAN 711 NAN 712 NAN 713 NAN 714 NAN 715 NAN 716 NAN 717 NAN 718 NAN 719 NAN 720 NAN 721 NAN 722 NAN 723 NAN 724 NAN 725 NAN 726 NAN 727 NAN 728 NAN 729 NAN 730 NAN 731 NAN 732 NAN 733 NAN 734 NAN 735 NAN 736 NAN 737 NAN 738 NAN 739 NAN 740 NAN 741 NAN 742 NAN 743 NAN 744 NAN 745 NAN 746 NAN 747 NAN 748 NAN 749 NAN 750 NAN 751 NAN 752 NAN 753 NAN 754 NAN 755 NAN 756 NAN 757 NAN 758 NAN 759 NAN 760 NAN 761 NAN 762 NAN 763 NAN 764 NAN 765 NAN 766 NAN 767 NAN 768 NAN 769 NAN 770 NAN 771 NAN 772 NAN 773 NAN 774 NAN 775 NAN 776 NAN 777 NAN 778 NAN 779 NAN 780 NAN 781 NAN 782 NAN 783 NAN 784 NAN 785 NAN 786 NAN 787 NAN 788 NAN 789 NAN 790 NAN 791 NAN 792 NAN 793 NAN 794 NAN 795 NAN 796 NAN 797 NAN 798 NAN 799 NAN 800 NAN 801 NAN 802 NAN 803 NAN 804 NAN 805 NAN 806 NAN 807 NAN 808 NAN 809 NAN 810 NAN 811 NAN 812 NAN 813 NAN 814 NAN 815 NAN 816 NAN 817 NAN 818 NAN 819 NAN 820 NAN 821 NAN 822 NAN 823 NAN 824 NAN 825 NAN 826 NAN 827 NAN 828 NAN 829 NAN 830 NAN 831 NAN 832 NAN 833 NAN 834 NAN 835 NAN 836 NAN 837 NAN 838 NAN 839 NAN 840 NAN 841 NAN 842 NAN 843 NAN 844 NAN 845 NAN 846 NAN 847 NAN 848 NAN 849 NAN 850 NAN 851 NAN 852 NAN 853 NAN 854 NAN 855 NAN 856 NAN 857 NAN 858 NAN 859 NAN 860 NAN 861 NAN 862 NAN 863 NAN 864 NAN 865 NAN 866 NAN 867 NAN 868 NAN 869 NAN 870 NAN 871 NAN 872 NAN 873 NAN 874 NAN 875 NAN 876 NAN 877 NAN 878 NAN 879 NAN 880 NAN 881 NAN 882 NAN 883 NAN 884 NAN 885 NAN 886 NAN 887 NAN 888 NAN 889 NAN 890 NAN 891 NAN 892 NAN 893 NAN 894 NAN 895 NAN 896 NAN 897 NAN 898 NAN 899 NAN 900 NAN 901 NAN 902 NAN 903 NAN 904 NAN 905 NAN 906 NAN 907 NAN 908 NAN 909 NAN 910 NAN 911 NAN 912 NAN 913 NAN 914 NAN 915 NAN 916 NAN 917 NAN 918 NAN 919 NAN 920 NAN 921 NAN 922 NAN 923 NAN 924 NAN 925 NAN 926 NAN 927 NAN 928 NAN 929 NAN 930 NAN 931 NAN 932 NAN 933 NAN 934 NAN 935 NAN 936 NAN 937 NAN 938 NAN 939 NAN 940 NAN 941 NAN 942 NAN 943 NAN 944 NAN 945 NAN 946 NAN 947 NAN 948 NAN 949 NAN 950 NAN 951 NAN 952 NAN 953 NAN 954 NAN 955 NAN 956 NAN 957 NAN 958 NAN 959 NAN 960 NAN 961 NAN 962 NAN 963 NAN 964 NAN 965 NAN 966 NAN 967 NAN 968 NAN 969 NAN 970 NAN 971 NAN 972 NAN 973 NAN 974 NAN 975 NAN 976 NAN 977 NAN 978 NAN 979 NAN 980 NAN 981 NAN 982 NAN 983 NAN 984 NAN 985 NAN 986 NAN 987 NAN 988 NAN 989 NAN 990 NAN 991 NAN 992 NAN 993 NAN 994 NAN 995 NAN 996 NAN 997 NAN 998 NAN 999 NAN 1000 NAN 1001 NAN 1002 NAN 1003 NAN 1004 NAN 1005 NAN 1006 NAN 1007 NAN 1008 NAN 1009 NAN 1010 NAN 1011 NAN 1012 NAN 1013 NAN 1014 NAN 1015 NAN 1016 NAN 1017 NAN 1018 NAN 1019 NAN 1020 NAN 1021 NAN 1022 NAN 1023 NAN 1024 NAN 1025 NAN 1026 NAN 1027 NAN 1028 NAN 1029 NAN 1030 NAN 1031 NAN 1032 NAN 1033 NAN 1034 NAN 1035 NAN 1036 NAN 1037 NAN 1038 NAN 1039 NAN 1040 NAN 1041 NAN 1042 NAN 1043 NAN 1044 NAN 1045 NAN 1046 NAN 1047 NAN 1048 NAN 1049 NAN 1050 NAN 1051 NAN 1052 NAN 1053 NAN 1054 NAN 1055 NAN 1056 NAN 1057 NAN 1058 NAN 1059 NAN 1060 NAN 1061 NAN 1062 NAN 1063 NAN 1064 NAN 1065 NAN 1066 NAN 1067 NAN 1068 NAN 1069 NAN 1070 NAN 1071 NAN 1072 NAN 1073 NAN 1074 NAN 1075 NAN 1076 NAN 1077 NAN 1078 NAN 1079 NAN 1080 NAN 1081 NAN 1082 NAN 1083 NAN 1084 NAN 1085 NAN 1086 NAN 1087 NAN 1088 NAN 1089 NAN 1090 NAN 1091 NAN 1092 NAN 1093 NAN 1094 NAN 1095 NAN 1096 NAN 1097 NAN 1098 NAN 1099 NAN 1100 NAN 1101 NAN 1102 NAN 1103 NAN 1104 NAN 1105 NAN 1106 NAN 1107 NAN 1108 NAN 1109 NAN 1110 NAN 1111 NAN 1112 NAN 1113 NAN 1114 NAN 1115 NAN 1116 NAN 1117 NAN 1118 NAN 1119 NAN 1120 NAN 1121 NAN 1122 NAN 1123 NAN 1124 NAN 1125 NAN 1126 NAN 1127 NAN 1128 NAN 1129 NAN 1130 NAN 1131 NAN 1132 NAN 1133 NAN 1134 NAN 1135 NAN 1136 NAN 1137 NAN 1138 NAN 1139 NAN 1140 NAN 1141 NAN 1142 NAN 1143 NAN 1144 NAN 1145 NAN 1146 NAN 1147 NAN 1148 NAN 1149 NAN 1150 NAN 1151 NAN 1152 NAN 1153 NAN 1154 NAN 1155 NAN 1156 NAN 1157 NAN 1158 NAN 1159 NAN 1160 NAN 1161 NAN 1162 NAN 1163 NAN 1164 NAN 1165 NAN 1166 NAN 1167 NAN 1168 NAN 1169 NAN 1170 NAN 1171 NAN 1172 NAN 1173 NAN 1174 NAN 1175 NAN 1176 NAN 1177 NAN 1178 NAN 1179 NAN 1180 NAN 1181 NAN 1182 NAN 1183 NAN 1184 NAN 1185 NAN 1186 NAN 1187 NAN 1188 NAN 1189 NAN 1190 NAN 1191 NAN 1192 NAN 1193 NAN 1194 NAN 1195 NAN 1196 NAN 1197 NAN 1198 NAN 1199 NAN 1200 NAN 1201 NAN 1202 NAN 1203 NAN 1204 NAN 1205 NAN 1206 NAN 1207 NAN 1208 NAN 1209 NAN 1210 NAN 1211 NAN 1212 NAN 1213 NAN 1214 NAN 1215 NAN 1216 NAN 1217 NAN 1218 NAN 1219 NAN 1220 NAN 1221 NAN 1222 NAN 1223 NAN 1224 NAN 1225 NAN 1226 NAN 1227 NAN 1228 NAN 1229 NAN 1230 NAN 1231 NAN 1232 NAN 1233 NAN 1234 NAN 1235 NAN 1236 NAN 1237 NAN 1238 NAN 1239 NAN 1240 NAN 1241 NAN 1242 NAN 1243 NAN 1244 NAN 1245 NAN 1246 NAN 1247 NAN 1248 NAN 1249 NAN 1250 NAN 1251 NAN 1252 NAN 1253 NAN 1254 NAN 1255 NAN 1256 NAN 1257 NAN 1258 NAN 1259 NAN 1260 NAN 1261 NAN 1262 NAN 1263 NAN 1264 NAN 1265 NAN 1266 NAN 1267 NAN 1268 NAN 1269 NAN 1270 NAN 1271 NAN 1272 NAN 1273 NAN 1274 NAN 1275 NAN 1276 NAN 1277 NAN 1278 NAN 1279 NAN 1280 NAN 1281 NAN 1282 NAN 1283 NAN 1284 NAN 1285 NAN 1286 NAN 1287 NAN 1288 NAN 1289 NAN 1290 NAN 1291 NAN 1292 NAN 1293 NAN 1294 NAN 1295 NAN 1296 NAN 1297 NAN 1298 NAN 1299 NAN 1300 NAN 1301 NAN 1302 NAN 1303 NAN 1304 NAN 1305 NAN 1306 NAN 1307 NAN 1308 NAN 1309 NAN 1310 NAN 1311 NAN 1312 NAN 1313 NAN 1314 NAN 1315 NAN 1316 NAN 1317 NAN 1318 NAN 1319 NAN 1320 NAN 1321 NAN 1322 NAN 1323 NAN 1324 NAN 1325 NAN 1326 NAN 1327 NAN 1328 NAN 1329 NAN 1330 NAN 1331 NAN 1332 NAN 1333 NAN 1334 NAN 1335 NAN 1336 NAN 1337 NAN 1338 NAN 1339 NAN 1340 NAN 1341 NAN 1342 NAN 1343 NAN 1344 NAN 1345 NAN 1346 NAN 1347 NAN 1348 NAN 1349 NAN 1350 NAN 1351 NAN 1352 NAN 1353 NAN 1354 NAN 1355 NAN 1356 NAN 1357 NAN 1358 NAN 1359 NAN 1360 NAN 1361 NAN 1362 NAN 1363 NAN 1364 NAN 1365 NAN 1366 NAN 1367 NAN 1368 NAN 1369 NAN 1370 NAN 1371 NAN 1372 NAN 1373 NAN 1374 NAN 1375 NAN 1376 NAN 1377 NAN 1378 NAN 1379 NAN 1380 NAN 1381 NAN 1382 NAN 1383 NAN 1384 NAN 1385 NAN 1386 NAN 1387 NAN 1388 NAN 1389 NAN 1390 NAN 1391 NAN 1392 NAN 1393 NAN 1394 NAN 1395 NAN 1396 NAN 1397 NAN 1398 NAN 1399 NAN 1400 NAN 1401 NAN 1402 NAN 1403 NAN 1404 NAN 1405 NAN 1406 NAN 1407 NAN 1408 NAN 1409 NAN 1410 NAN 1411 NAN 1412 NAN 1413 NAN 1414 NAN 1415 NAN 1416 NAN 1417 NAN 1418 NAN 1419 NAN 1420 NAN 1421 NAN 1422 NAN 1423 NAN 1424 NAN 1425 NAN 1426 NAN 1427 NAN 1428 NAN 1429 NAN 1430 NAN 1431 NAN 1432 NAN 1433 NAN 1434 NAN 1435 NAN 1436 NAN 1437 NAN 1438 NAN 1439 NAN 1440 NAN 1441 NAN 1442 NAN 1443 NAN 1444 NAN 1445 NAN 1446 NAN 1447 NAN 1448 NAN 1449 NAN 1450 NAN 1451 NAN 1452 NAN 1453 NAN 1454 NAN 1455 NAN 1456 NAN 1457 NAN 1458 NAN 1459 NAN 1460 NAN 1461 NAN 1462 NAN 1463 NAN 1464 NAN 1465 NAN 1466 NAN 1467 NAN 1468 NAN 1469 NAN 1470 NAN 1471 NAN 1472 NAN 1473 NAN 1474 NAN 1475 NAN 1476 NAN 1477 NAN 1478 NAN 1479 NAN 1480 NAN 1481 NAN 1482 NAN 1483 0.707 1484 0.78 1485 0.757 1486 0.789 1487 0.72 1488 0.811 1489 0.87 1490 0.834 1491 0.911 1492 0.763 1493 0.828 1494 0.928 1495 1.253 1496 1.381 1497 1.016 1498 0.916 1499 0.795 1500 0.682 1501 0.817 1502 0.92 1503 0.735 1504 0.817 1505 0.934 1506 0.727 1507 0.861 1508 0.823 1509 0.946 1510 1.013 1511 0.869 1512 1.026 1513 1.008 1514 0.982 1515 0.986 1516 0.621 1517 0.81 1518 0.727 1519 0.704 1520 0.693 1521 0.725 1522 0.861 1523 0.758 1524 0.983 1525 1.058 1526 1.033 1527 0.793 1528 0.872 1529 0.808 1530 0.849 1531 0.9 1532 0.98 1533 0.845 1534 0.963 1535 0.917 1536 0.766 1537 0.717 1538 0.849 1539 1.078 1540 1.289 1541 1.607 1542 1.587 1543 1.423 1544 1.374 1545 1.257 1546 1.055 1547 1.184 1548 0.963 1549 0.95 1550 1.211 1551 0.98 1552 0.944 1553 0.991 1554 1.05 1555 0.949 1556 1.09 1557 1.214 1558 1.5 1559 1.342 1560 1.124 1561 1.266 1562 1.223 1563 1.137 1564 1.041 1565 0.986 1566 1.001 1567 1.137 1568 1.262 1569 1.26 1570 0.994 1571 0.979 1572 1 1573 0.941 1574 1.097 1575 0.985 1576 0.603 1577 1.21 1578 0.943 1579 1.129 1580 1.04 1581 1.209 1582 1.193 1583 1.051 1584 1.376 1585 1.411 1586 1.355 1587 1.323 1588 0.958 1589 0.8 1590 1.054 1591 1.162 1592 0.995 1593 1.007 1594 1.257 1595 1.144 1596 1.322 1597 0.945 1598 1.098 1599 1.039 1600 1.152 1601 1.263 1602 0.977 1603 1.069 1604 0.894 1605 0.777 1606 0.905 1607 0.67 1608 0.725 1609 0.913 1610 1.169 1611 0.879 1612 0.74 1613 0.842 1614 0.833 1615 0.904 1616 0.966 1617 0.93 1618 0.654 1619 0.963 1620 0.991 1621 0.896 1622 0.906 1623 0.983 1624 0.794 1625 0.803 1626 1.02 1627 0.829 1628 0.942 1629 0.679 1630 0.958 1631 1.182 1632 0.849 1633 1.232 1634 1.1 1635 1.122 1636 1.211 1637 0.925 1638 1.047 1639 0.879 1640 0.878 1641 0.907 1642 1.21 1643 1.228 1644 0.992 1645 0.922 1646 0.841 1647 0.916 1648 1.083 1649 1.093 1650 1.055 1651 0.685 1652 0.9 1653 0.809 1654 1.198 1655 1.024 1656 1.013 1657 0.936 1658 1.201 1659 0.974 1660 1.117 1661 1.018 1662 0.835 1663 1.33 1664 1.217 1665 1.213 1666 1.075 1667 0.705 1668 0.888 1669 0.886 1670 1.217 1671 1.21 1672 0.974 1673 1 1674 1.083 1675 0.645 1676 0.676 1677 0.781 1678 1.02 1679 0.913 1680 0.809 1681 0.964 1682 0.688 1683 0.798 1684 0.935 1685 0.951 1686 0.823 1687 0.902 1688 0.883 1689 0.796 1690 0.817 1691 0.798 1692 0.895 1693 0.789 1694 1.11 1695 1.003 1696 0.842 1697 0.826 1698 0.987 1699 0.994 1700 1.235 1701 1.268 1702 1.287 1703 1.267 1704 1.272 1705 0.823 1706 1.066 1707 1.046 1708 1.199 1709 1.371 1710 0.987 1711 1.074 1712 0.911 1713 0.818 1714 0.852 1715 1.112 1716 0.855 1717 0.865 1718 0.863 1719 0.613 1720 0.952 1721 1.221 1722 0.97 1723 1.077 1724 0.943 1725 1.128 1726 1.018 1727 0.833 1728 0.805 1729 0.728 1730 0.977 1731 1.033 1732 1.199 1733 0.862 1734 0.817 1735 0.933 1736 1.138 1737 0.827 1738 1.049 1739 1.132 1740 1.096 1741 0.924 1742 1.099 1743 0.682 1744 0.682 1745 0.853 1746 1.066 1747 0.919 1748 0.755 1749 1.406 1750 1.232 1751 0.98 1752 0.936 1753 0.938 1754 1.019 1755 1.098 1756 1.185 1757 1.419 1758 1.424 1759 1.301 1760 1.038 1761 1.074 1762 0.771 1763 0.92 1764 0.778 1765 0.891 1766 0.837 1767 0.745 1768 0.589 1769 1.023 1770 0.994 1771 1.084 1772 0.613 1773 0.705 1774 0.839 1775 0.793 1776 0.84 1777 0.714 1778 0.894 1779 0.631 1780 0.845 1781 1.182 1782 1.24 1783 0.796 1784 1.066 1785 0.791 1786 0.773 1787 0.828 1788 1.115 1789 0.713 1790 0.836 1791 0.984 1792 0.924 1793 1.024 1794 1.241 1795 0.873 1796 0.999 1797 1.274 1798 1.234 1799 1.064 1800 1.108 1801 0.791 1802 0.92 1803 0.914 1804 1.163 1805 1.129 1806 1.167 1807 0.812 1808 1.011 1809 1.215 1810 1.133 1811 0.803 1812 0.914 1813 0.531 1814 0.899 1815 0.983 1816 0.958 1817 1.058 1818 0.868 1819 0.722 1820 0.791 1821 0.753 1822 0.957 1823 0.707 1824 0.718 1825 0.722 1826 1.097 1827 0.953 1828 1.128 1829 1.041 1830 0.878 1831 1.004 1832 1.168 1833 0.891 1834 0.893 1835 0.967 1836 0.804 1837 1.12 1838 1.183 1839 0.787 1840 0.93 1841 0.764 1842 0.908 1843 0.917 1844 1.087 1845 1.011 1846 1.164 1847 0.983 1848 1.045 1849 1.243 1850 1.063 1851 0.861 1852 1.06 1853 0.607 1854 0.651 1855 0.758 1856 0.812 1857 1.099 1858 1.136 1859 0.873 1860 1.125 1861 0.924 1862 0.977 1863 1.159 1864 1.082 1865 0.749 1866 0.984 1867 0.733 1868 1.183 1869 0.97 1870 0.845 1871 0.81 1872 1.126 1873 0.944 1874 0.696 1875 0.556 1876 1.214 1877 0.842 1878 0.922 1879 0.876 1880 1.292 1881 1.137 1882 1.165 1883 1.216 1884 1.205 1885 0.888 1886 1.068 1887 1.136 1888 0.85 1889 0.599 1890 0.685 1891 0.707 1892 0.675 1893 0.566 1894 0.758 1895 0.845 1896 0.962 1897 0.637 1898 0.946 1899 0.967 1900 1.119 1901 1.147 1902 1.147 1903 1.304 1904 1.439 1905 0.974 1906 0.672 1907 0.865 1908 0.791 1909 0.693 1910 1.13 1911 0.923 1912 1.057 1913 0.935 1914 1.064 1915 0.982 1916 1.205 1917 0.986 1918 1.069 1919 0.915 1920 0.828 1921 1.223 1922 1.345 1923 1.553 1924 1.115 1925 1.198 1926 1.457 1927 1.123 1928 1.341 1929 1.667 1930 1.126 1931 1.244 1932 0.956 1933 1.477 1934 1.103 1935 1.197 1936 0.725 1937 0.606 1938 1.154 1939 1.182 1940 1.341 1941 1.183 1942 1.166 1943 1.074 1944 1.298 1945 0.956 1946 1.129 1947 1.053 1948 1.263 1949 0.935 1950 0.87 1951 1.159 1952 0.83 1953 1.004 1954 1.008 1955 0.954 1956 1.068 1957 0.875 1958 0.777 1959 0.845 1960 0.713 1961 1.012 1962 0.653 1963 0.941 1964 1.189 1965 0.991 1966 1.008 1967 0.753 1968 1.059 1969 1.013 1970 0.694 1971 1.019 1972 0.682 1973 0.602 1974 0.937