Comparing four regression techniques to explore factors governing the number of forest fires in Southeast, China
Notice bibliographique
Résumé
Four regression techniques, including two global models (i.e., Poisson and negative binominal) and two geographically weighted regression (GWR) models (i.e., geographically weighted Poisson regression (GWPR) and geographically weighted negative binominal regression (GWNBR)) were used to explore which was the most suitable method for predicting the number of forest fires and to investigate the spatially varying relationships between forest fires and environmental factors in Fujian province, in the Southeast of China. Our results showed that the GWR models fitted the fire count data better than the global models, and yielded more realistic spatial distributions of model predictions. Particularly, GWNBR was superior for addressing overdispersion in the fire count data because it estimated the dispersion parameter at a local level. Additionally, our study indicated that more forest fires occurred in areas of lower elevation, flatter terrain, and higher population density. The global models showed that precipitation had positive impacts on fire occurrence in the study area. In contrast, the GWR models revealed that precipitation was positively related to the forest fires in the western regions of Fujian, but negatively related in the eastern coastal regions. Our study could provide better insight into forest fire management based on local environmental characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».