Mots-clés
Analyse de régression ; Finlande ; Impact ; Inventaire ; Modèle ; Probabilité ; Prévision ; Périglaciaire ; Réchauffement climatique ; Système d'information géographique ; Zone subarctiqueClimatic warming ; Finland ; Forecast ; Geographical information system ; Impact ; Inventory ; Model ; Periglacial features ; Probability ; Regression analysis ; Subarctic zoneCan abundance of geomorphological features be predicted using presence-absence data ?
Auteurs :HJORT, J.
LUOTO, M.
Description :
The AA. examine the relationship between the probabilities of occurrence (landform present in a modelling square) and observed abundance (spatial coverage of landform in a modelling square) of 4 types of geomorphological feature : palsas, earth hummocks, peat pounus and sorted solifluction sheets. To calibrate the statistical models the AA. used spatial predictors and geomorphological data from a thoroughly inventoried area of 600 km2 in sub-Arctic Finland at a resolution of 25 ha. The generalized linear models (GLMs) derived from presence-absence data performed as models derived directly from the abundance data.
Type de document :
Article de périodique
Source :
Earth surface processes and landforms, issn : 0197-9337, 2008, vol. 33, n°. 5, p. 741-750, nombre de pages : 10, Collation : Illustration, Références bibliographiques : 37 ref.
Date :
2008
Editeur :
Pays édition : Royaume-Uni, Chichester, Wiley
Langue :
Anglais
Anglais
Droits :
Tous droits réservés © Prodig - Bibliographie Géographique Internationale (BGI)
Tous droits réservés © Prodig - Bibliographie Géographique Internationale (BGI)