Библиографическое описание:Analysis and Prediction of Data on the Basic Situation of Forest Fires : научное издание / Z. Z. Guo, E. A. Sopov, Z. Z. Ma. - Текст : непосредственный // Перспективы науки. - 2024. - № 5. - P. 66-70. - ISSN 2077-6810.
Аннотация:The study aims to investigate forest fires as are a kind of sudden destructive natural disasters, which are difficult to respond to and save people. Forest fires not only burn trees, directly reducing the area of forests, but also cause serious damage to the structure of forests and the forest ecological environment, as a result of which the forest ecosystem loses balance, forest biomass is reduced, productivity weakens, useful animals and birds decrease and even become the cause of victims among people and animals. The tasks of the research are to analyze and predict data on the danger of forest fires over recent years, to identify the main cause and important factors causing forest fires, based on characteristics, and predict various causes of forest fires that may occur in the future to avoid related losses. General scientific research methods were used in the study - two methods of analysis and prediction. The exploratory data analysis (EDA) method is used to classify different factors of forest fires, check the characteristics of the terrain that caused the fire, and analyze which characteristics are important factors in the occurrence of forest fires and their significance. Machine learning is used to build models of linear regression and decision trees for predicting the time, location, area of ignition, and peak occurrence of forest fires based on various characteristic factors.
Целью исследования является изучение лесных пожаров как разновидности внезапных разрушительных стихийных бедствий, на которые сложно реагировать и спасать людей. Лесные пожары не только сжигают деревья, сокращая площадь лесов, но и наносят серьезный ущерб структуре лесов и лесной экологической среде, в результате чего лесная экосистема теряет равновесие, биомасса леса снижается, продуктивность ослабевает, количество полезных животных и птиц уменьшается, пожары становятся причиной жертв среди людей и животных. Задачи исследования: проанализировать и спрогнозировать данные об опасности лесных пожаров за последние годы, выявить по характеристикам основную причину и важные факторы, вызывающие лесные пожары, спрогнозировать различные причины возникновения лесных пожаров, которые могут возникнуть в будущем, во избежание связанных с этим потерь. В исследовании использовались общенаучные методы исследования - методы анализа и прогнозирования. Разведочный анализ данных (EDA, англ.) используется для классификации различных факторов лесных пожаров, проверки характеристик местности, вызвавшей пожар, и анализа того, какие характеристики являются важными факторами возникновения лесных пожаров и их значимости. Машинное обучение используется для построения моделей линейной регрессии и деревьев решений для прогнозирования времени, места, площади возгорания и пика возникновения лесных пожаров на основе различных характерных факторов.
