کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6538720 158708 2014 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Using multi variate data mining techniques for estimating fire susceptibility of Tyrolean forests
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری علوم کشاورزی و بیولوژیک جنگلداری
پیش نمایش صفحه اول مقاله
Using multi variate data mining techniques for estimating fire susceptibility of Tyrolean forests
چکیده انگلیسی
Both algorithms delivered broadly similar results; climate (number of days above a certain fire weather index) and anthropogenic parameters (distance to buildings, population density) are the most important parameters in the current alpine fire regime. The models slightly disagreed on the role of forest type and of topography. Joined model results show a strong concentration of potential fire danger along the main valleys and in the drier Tyrolean Upland.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Geography - Volume 53, September 2014, Pages 258-270
نویسندگان
, , , ,