Applying Multivariate Statistical Methods for Predicting Pinus Forest Fire Danger at Bidoup-Nui Ba National Park

The paper presents results of applying multivariate statistical methods (CCA: canonical correlation analysis and DFA: discriminant function analysis) for determining canonical correlation between a set of variables {T, H, m1, K} and a set of variables {Pc, Tc} (T: temperature, H: relative humidity, m1: mass of dry fuels, K: burning coefficient, K = m1/M, with M: total mass of fire fuels, Pc: % burned fuels and Tc: burningtime) as well as through results of discriminant function analysis DFA to set up models of predicting forest fire danger at Bidoup - Nui Ba National Park. From research data in November, December, January, February and March in the period of 2015-2017 from 340 sampling plots (each 2mx2m), at Bidoup - Nui Ba National Park, we carry on data processing on Excel (calculating) and Statgraphics (multivariate statistical methods: CCA&DFA). Three results were revealed from our analysis: (i) Canonical correlation between a set of variables {T, H, m1, K} and a set of variables {Pc, Tc} is highly significant (R = 0.675581 & P = 3.17*10-58<< 0.05); therefore, we can use a set of variables {T, H, m1, K} in models of predicting forest fire danger, (ii) Coefficients of standardized & unstandardized canonical discriminant functions (SCDF &UCDF) and Fisher classification function (FCF) are determined, (iii) Setting up two models of predicting forest fire danger (Mahalanobis distance model & Fisher classification function model)

Аннотация (alternative)

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 Бидуп- Нуйба 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

Bidoup-Nui Ba,, canonical correlation analysis, discriminant function analysis, Fisher classification function, models of predicting forest fire danger

Библиографическое описание

Le Van Huong, Nguyen Ngoc Kieng, Nguyen Dang Hoi, Dang Hung Cuong. Applying Multivariate Statistical Methods for Predicting Pinus Forest Fire Danger at Bidoup-Nui Ba National Park // Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского – природного заповедника РАН. – 2020. – Вып. 1 (13). - С. 45-53. https://repository.marine-research.ru/handle/299011/9823

URI

https://repository.marine-research.ru/handle/299011/9823

Коллекции

Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского – природного заповедника РАН. – 2020. – Вып. 1 (13)

Полная информация о материале