Determining Effective Factors on Forest Fire Using Geographically Weighted Regression, a Case Study: Golestan, Iran
محل انتشار: کنفرانس بین المللی توسعه پایدار، راهکارها و چالش ها با محوریت کشاورزی، منابع طبیعی، محیط زیست و گردشگری
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 854
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSDA01_0188
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
Determining the effective factors on fire is so important, because it helps us to identify most dangerous locations and times in forest fire. Hence, we can prepare the necessary facilities andequipments near those locations and we can prevent many of ignitions with more attention, education to people, and law enforcement. In the current study, we tried identifying some impressive factors on the fire in Golestan forest using Geographically Weighted Regression(GWR) method that is suitable for the spatial regression problem, because of its autocorrelation and non-stationarity properties. This research shows that both of the biophysical andanthropogenic factors have significant effects on forest fire in our study area. In biophysicalfactors, the aspect with R2=0.939 and in anthropogenic factors, the road distance with R2=0.866 were most important factors and combination of these two factors had significant effect, too with R2=0.893.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amin Raei
M.Sc. student, GIS Division, Dept. of Surveying and Geomatics Eng., University of Tehran,Tehran, Iran,
Parham Pahlavani
Assistant Professor, Center of Excellence in Geomatics Eng. in Disaster Management, Dept. of Surveying and Geomatics Eng., University of Tehran, Tehran, Iran,
Mahdi Hasanlou
Assistant Professor, Center of Excellence in Geomatics Eng. in Disaster Management, Dept. of Surveying and Geomatics Eng., University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :