R软件在森林火灾数据中的分析应用

简介：
本研究运用R语言对森林火灾历史数据进行统计与可视化分析，探索火灾发生规律及影响因素，旨在为防火策略制定提供科学依据。 在Cortez 和 Morais (2007) 的研究中，输出区域首先通过 ln(x+1) 函数进行了转换。接着应用了多种数据挖掘方法，在模型拟合之后又使用该变换的逆函数对结果进行后处理。实验采用了四种不同的输入设置，并且每个设置都经过了 30 次运行、每次包含十折交叉验证（cross-validation）的过程。 在这项研究中，评估回归性能时采用的是 MAD 和 RMSE 这两个指标。结果显示，在仅使用四个直接天气条件作为输入变量(temp, RH, wind 和 rain)的情况下，高斯支持向量机(SVM)在MAD值上表现最佳：12.71 ± 0.01（均值和95%置信区间）。然而，RMSE的最佳结果则是由简易平均预测器获得的。 通过回归误差曲线(REC)分析发现，SVM模型能够更准确地对小规模火灾进行预测。实际上，由于大多数为小型火灾事件，因此该模型在实际应用中的表现更为出色。