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J-GLOBAL ID：201902255140352614   整理番号：19A2249104

Gompit回帰モデルに基づく大興安嶺林火予測モデルおよび駆動因子研究【JST・京大機械翻訳】

Study on prediction model and driving factors of forest fire in Da Hinggan Mountains using Gompit regression method

著者 (4件)： Su Zhangwen (東北林業大学林学院,哈爾浜,150040) ,  Ceng Aicong (福建農林大学林学院,福州,350002) ,  Cai Qijun (福建農林大学林学院,福州,350002) ,  Hu Haiqing (東北林業大学林学院,哈爾浜,150040)
資料名： Linye Gongcheng Xuebao  (Linye Gongcheng Xuebao)
巻： 4  号： 4  ページ： 135-142  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3683A  ISSN： 2096-1359  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本研究では、2000-2016年の林火データに基づき、気象、地形、植生、人為的活動などの要素を林火予測変数として選び、Gompit回帰モデルを用いて、林火発生の主な駆動因子を分析し、大興安嶺地区の林火発生の予測モデルを構築した。結果によると、大興安嶺地区の林火は気象要素(日累積降水、日平均相対湿度)の影響が最も大きく、林火発生と著しい負の相関があり、また、大興安嶺林火は緩斜面、住民区、鉄道、高速道路などの活動が比較的頻繁な地域に多発している。モデルの結果は,Gompit回帰モデルが良好な予測効果(精度77%)を持ち,ROCテスト結果はモデルの適合度が高く(効果値が0.868),独立サンプルの検証が予測精度が75.3%であり,モデルが高い適用性を持つことを示した。大興安嶺の17年近くの火事等級は全体的に南高北低、東高西低の地理的分布を呈し、その中、高山火事と中火危険性区は主に南部、南東部などの地域に集中し、全研究地域の24.2%を占める。また、南部と南東部には大面積の過小評価地域が存在し、モデルにはこれらの地域の予測能力があまり高くないことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回帰モデル ,  地理的分布 ,  火災 ,  *予測 ,  *予測モデル ,  降水 ,  相対湿度 ,  気象 ,  住民 ,  高速道路
準シソーラス用語： 過小評価 ,  大面積 ,  南高 ,  予測精度 ,  適合度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  生態学一般  (EE01010I) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 回帰モデル ,  予測モデル ,  因子 ,  研究