2021-06-042021-06-042020Le 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.УДК: 614.84:253(597)https://repository.marine-research.ru/handle/299011/9823В 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).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)enBidoup-Nui Ba,canonical correlation analysisdiscriminant function analysisFisher classification functionmodels of predicting forest fire danger