Применение многомерных статистических методов для прогнозирования лесной пожарной опасности в национальном парке Бидуп-Нуйба

##plugins.themes.ibsscustom.article.main##

  • Авторы: Ле Ван Хыонг1, Нгуен Нгок Киенг2, Нгуен Данг Хой3, Данг Хунг Куонг3,4
  • Учреждения:
    1. Национальный парк Бидуп-Нуйба, деревня Данхим, район Лакдуонг, провинция Ламдонг, Социалистическая Республика Вьетнам
    2. Хошиминский университета сельского и лесного хозяйства, Хошимин, Социалистическая Республика Вьетнам
    3. Совместный Российско-Вьетнамский Тропический научно-исследовательский и технологический центр, г. Ханой, Социалистическая Республика Вьетнам
    4. Южный федеральный университет, Россия, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация
  • Выпуск: № 1 (13) (2020)
  • Раздел: Изучение биоразнообразия и экологический мониторинг
  • Страницы: 45–53
  • Ключевые слова: Бидуп-Нуйба, канонический корреляционный анализ, анализ дискриминантной функции, классификационная функция Фишера, модели прогнозирования лесной пожарной опасности
  • DOI: 10.21072/eco.2021.13.05
  • УДК: 614.84:253(597)
  • EDN: UHTEEF
  • Опубликована: 11.03.2020
  • Просмотров: 162 Скачиваний: 81
Скачать полный текст (ENG)
Google Scholar Google Scholar
Ле Ван Хыонг, Нгуен Нгок Киенг, Нгуен Данг Хой, Данг Хунг Куонг. Применение многомерных статистических методов для прогнозирования лесной пожарной опасности в национальном парке Бидуп-Нуйба // Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского - природного заповедника РАН. 2020. № 1 (13). С. 45-53. https://doi.org/10.21072/eco.2021.13.05

##plugins.themes.ibsscustom.article.details##

Аннотация

В статье представлены результаты применения многомерных статистических методов (CCA: анализ канонической корреляции и DFA: анализ дискриминантной функции) для определения канонической корреляции между набором переменных {T, H, m1, K} и набором переменных {Pc, Tc} (T: температура, H: относительная влажность, m1: масса сухого топлива, K: коэффициент горения, K = m1/M, где M: общая масса горючего топлива, Pc: процент сожженного топлива и Tc: время горения). Были созданы модели прогнозирования лесной пожарной опасности в национальном парке Бидуп-Нуйба по результатам анализа дискриминантной функции DFA. На основании данных исследований за период ноябрь, декабрь, январь, февраль и март 2015–2017 годов из 340 участков для отбора проб (каждый размером 2х2 м) в национальном парке БидупНуйба мы провели обработку данных в Excel (расчет) и Statgraphics (многомерные статистические методы: CCA & DFA). Из нашего анализа были выявлены три результата: (i) Каноническая корреляция между набором переменных {T, H, m1, K} и набором переменных {Pc, Tc} является очень значимой (R=0,675581 и P=3,17 * 10-58 << 0,05); поэтому мы использовали набор переменных {T, H, m1, K} в моделях прогнозирования опасности лесных пожаров. (ii) Были определены коэффициенты стандартизированных и нестандартных канонических дискриминантных функций (SCDF & UCDF) и классификационной функции Фишера (FCF). (iii) Были созданы две модели прогнозирования опасности лесных пожаров (модель расстояния Махаланобиса и модель функции классификации Фишера).

Ключевые слова: Бидуп-Нуйба, канонический корреляционный анализ, анализ дискриминантной функции, классификационная функция Фишера, модели прогнозирования лесной пожарной опасности

Авторы

Ле Ван Хыонг

кандидат лесоводских наук, директор

Национальный парк Бидуп-Нуйба, деревня Данхим, район Лакдуонг, провинция Ламдонг, Социалистическая Республика Вьетнам
Нгуен Нгок Киенг

доктор сельскохозяйственных наук

Хошиминский университета сельского и лесного хозяйства, Хошимин, Социалистическая Республика Вьетнам
Нгуен Данг Хой

кандидат географических наук, директор

Совместный Российско-Вьетнамский Тропический научно-исследовательский и технологический центр, г. Ханой, Социалистическая Республика Вьетнам
Данг Хунг Куонг

магистр географии, научный сотрудник

Совместный Российско-Вьетнамский Тропический научно-исследовательский и технологический центр, г. Ханой, Социалистическая Республика Вьетнам / Южный федеральный университет, Россия, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация

Библиографические ссылки

Hardle W. &Simar Z. Applied Multivariate Statistical Analysis. Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2003.

Karouni A., Daya B., Bahlak S. Forest fire prediction: A comparative study of applicability of fire weather indices for Lebanon // Global Journal on Technology. – 2014. – Vol 5. – Р. 8–17.

Mavrakis A., Salvati L. Analyzing the Behaviour of Selected Risk Indexes During the 2007 Greek Forest Fires // Int. J. Environ. Res. – 2015. – Vol. 9(3). – P. 831–840.

Skvarenina J. Mindas J. Holecy J., Tucek J. Forest fire weather indices during two largest forest fire events in the Slovak Paradise National Park. – Project VEGA No. 1/9265/02. International Bioclimatological Workshop, Slovakia, 2003.

Le Van Huong Study on the composition of fire materials of Pinus kesyiaRoyle ex Gordon forest as a basis for proposing fire prevention measures at Bidoup - Nui Ba National Park, Lam Dong province. – Master's thesis in forestry science, Forestry University, 2012 (in Vietnamese) 6. McLachlan G.J. Mahalanobis Distance. – Resonance, 1999. – P. 20–26.

Ghosh J.K., Majumdar P.P. Mahalanobis Prasanta Chandra / In.P. Armitage and T. Colton (Eds), Encyclopedia of Biostatistics. Wiley. NewYork, 1998. – P. 2372–2375.

Mahalanobis P.C. On tests and measures of group divergence, Journal of the Asiatic Society of Bengal, 1930. – Vol. 26. – Р. 541–588.

McLachlan G.J. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. – New York, Wiley. Technometrics. 1992. – Vol 35 (3). – Р. 320 – 330.

Rao C.R. Linear Statistical Inference and its Applications / Second Edition. – Wiley, New York. – 1973a. – Vol. 57. – Issue 8. – 500 p.

Rao C R, Prasanta Chandra Mahalanobis. Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society. – 1972. – Vol. 19. – Р. 455–492.

Wilks D.S. Chapter 13 – Canonical Correlation Analysis (CCA) // International Geophysics. – 2011. – Vol 100. – Р. 563–582.

Poulsen J, French A. Discriminant Function Analysis. 2004. – Available at: http://online.sfsu.edu/efc/classes/biol710/discrim/discrim.pdf

Matthew C., Lawoko C.R.O., Korte C.J., Smith D. Application of canonical discriminant analysis, principal component analysis, and canonical correlation analysis as tools for evaluating differences in pasture botanical composition // New zealand journal of agricultural research. – 1994. – Vol. 37 (4). – Р. 509–520.

Edzard V.S. Application of Canonical Discriminant Analysis for the Assessment of Genetic Variation in Tall Fescue // Crop Science Society of America. Published in Crop Sci. – 2002. – Vol(42). – Р. 534–539.

Srivastava M.S. Methods of Multivariate Statistics. – John Wiley & Sons, Inc., New York, 2002. – 728 p.

Anja Hashagen, Christian Zabel, Heidi Schelhowe, Saeed ZareAdaptive. Motion Pattern Recognition: Implementing Playful Learning through Embodied InteractionUniversity of Bremen. TZI. dimeb (Digital Media in Education) / Digital Human Modeling: Second International Conference, Held as Part of HCI International 2009 San Diego, CA, USA, Proceedings. Springer, 2009. – P. 104–114.

S. Das Gupta. Mahalanobis distance / In P Armiage and T Colton (Eds). – Encyclopedia of Biostatistics, Wiley, New York, 1998. – Р. 2369–2372.

Cruz-Castillo J.G, Ganeshanandam S., MacKay B.R., Lawes G.S., Lawoko C.R.O., Woolley D.J. Applications of canonicaldiscriminant analysis in horticultural research // HortScience. – 1994. – Vol 29. – Р. 1115–1119.

Dillon W.R., Goldstein M. Multivariate analysis methods and applications. – John Wiley and Sons, New York. 1984. – Vol. 29 (6). – Р. 755–756. https://doi.org/10.1002/bimj4710290617

Статистика