Szerző dc.contributor.author | Mirhashemi Hengameh | |
Szerző dc.contributor.author | Heydari Mehdi | |
Szerző dc.contributor.author | Karami Omid | |
Szerző dc.contributor.author | Ahmadi Kourosh | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-06-23T08:54:54Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-06-23T08:54:54Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2023 | |
Issn dc.identifier.issn | 1999-4907 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/20642 | |
Kivonat dc.description.abstract | The present study models the effect of climate change on the distribution of Persian oak (Quercus brantii Lindl.) in the Zagros forests, located in the west of Iran. The modeling is conducted under the current and future climatic conditions by fitting the machine learning method of the Bayesian additive regression tree (BART). For the anticipation of the potential habitats for the Persian oak, two general circulation models (GCMs) of CCSM4 and HADGEM2-ES under the representative concentration pathways (RCPs) of 2.6 and 8.5 for 2050 and 2070 are used. The mean temperature (MT) of the wettest quarter (bio8), solar radiation, slope and precipitation of the wettest month (bio13) are respectively reported as the most important variables in the modeling. The results indicate that the suitable habitat of Persian oak will significantly decrease in the future under both climate change scenarios as much as 75.06% by 2070. The proposed study brings insight into the current condition and further projects the future conditions of the local forests for proper management and protection of endangered ecosystems. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | species distribution | |
Kulcsszó dc.subject | climate change | |
Kulcsszó dc.subject | Bayesian | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | mathematics | |
Kulcsszó dc.subject | forest | |
Kulcsszó dc.subject | big data | |
Kulcsszó dc.subject | data science | |
Cím dc.title | Modeling Climate Change Effects on the Distribution of Oak Forests with Machine Learning | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-06-22T13:17:20Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3390/f14030469 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Informatikai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33669196 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Forests | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 14 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 3 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-14 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000958137900001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85151390000 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | FORESTS | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2023 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | |Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |