Resumen de Confirmed detection of Palaeogene and Jurassic orbitally-forced sedimentary cycles in the depth domain using False Discovery Rates and Bayesian probability spectra
- español
De manera habitual, se ha supuesto que los fondos espectrales de potencia en clicloestratigrafía se ajustan a un modelo autorregresivo de primer orden (AR1). Vaughan et al. (2011, Paleoceanography) señaló que un método de ajuste de fondos espectrales más flexible y sin sesgo, además de ajuste de niveles de confianza para pruebas de frecuencias múltiples, debería ser obligatorio en la búsqueda de picos espectrales significativos en depth domain. Para complacer estos requerimientos, se combinan ajustes Smoothed Window Averaging (Promedio de Ventana Suavizada) para encontrar fondos espectrales con False Discovery Rates (FDR, Tasa de Hallazgos Falsos) para establecer niveles de confianza, y se aplican a series temporales cicloestratigráficas previamente publicadas de siete formaciones oligocenas y jurásicas. De manera adicional, los espectros de probabilidad bayesiana aportan un método alternativo de detección de ciclicidad periódica. En las siete formaciones hay sub-secciones asociadas a los picos espectrales que exceden el 5% FDR, en cuatro formaciones incluso exceden el 0.01% FDR. Alta probabilidad bayesiana, en las mismas frecuencias de estos picos espectrales de potencia significativos, apoya la inferencia de que se ha detectado ciclicidad periódica. La prevalencia de detección confirmada de ciclicidad periódica entra en conflicto con la afirmación de Vaughan et al. (2011): “casi con total certeza la gran mayoría de las detecciones de ciclos … en la literatura sobre estratigrafía son falsas”. En publicaciones previas, picos espectrales que exceden el nivel estándar del 95% eran considerados significativos, por lo que niveles de confianza muy elevados no fueron publicados. Sin embargo, los ejemplos reanalizados aquí demuestran que series temporales de cicloestratigrafía pre-neogena contienen ciclos periódicos, muy probablemente asociados a forzamiento orbital.
- English
It has been common practice to assume that power spectral backgrounds in cyclostratigraphy conform to a first-order autoregressive (AR1) model. Vaughan et al. (2011, Paleoceanography) argued that an unbiased approach to fitting the spectral backgrounds, as well as adjustment of confidence levels for multiple frequency testing, should be mandatory during the search in the depth domain for significant spectral peaks. To address these requirements Smoothed Window Averaging to find spectral backgrounds are combined with False Discovery Rates (FDR) for setting confidence levels and were applied to time series from seven Oligocene and Jurassic formations. Bayesian probability spectra provide an alternative method for detecting regular cyclicity. Pre-whitening the linearly detrended time series prior to calculation of Bayesian probabilities avoids confounding effects due to red noise. In all seven formations there are sub-sections associated with spectral peaks exceeding the 5% FDR, in four formations they even exceed the 0.01% FDR. Elevated Bayesian probability at the same frequencies as these significant power spectral peaks, supports the detection of regular cyclicity. This prevalence of detections conflicts with the assertion of Vaughan et al. (2011) that “almost certainly the vast majority of cycle detections … in the stratigraphy literature are false.” In previous publications spectral peaks exceeding the standard 95% level were considered significant so very high confidence levels were not reported. Nevertheless, the examples re-studied demonstrate that pre-Neogene cyclostratigraphic time series do indeed contain regular cycles most likely linked to orbital-forcing.
