Code Monkey home page Code Monkey logo

wildfire-analysis's Introduction

wildfire-analysis

Análisis de incendios forestales del oeste de EE. UU


Problemática 🔥

El análisis se limitará a los estados de California, Arizona, Nuevo México, Colorado, Utah, Nevada, Utah, Oregón, Washington, Idaho, Montana, y Wyoming. Interés en la oleada de grandes incendios forestales, categorizados como incendios que queman más de 1,000 acres.

Interrogantes específicas pautadas en Actividad.pdf.


Datos 📝

Los datos fueron recuperados de la base de datos federal de ocurrencia de incendios forestales, proporcionada por el Servicio Geológico de EE. UU. (USGS) para visualizar el cambio en la actividad de los incendios forestales de 1980 a 2016.

https://wildfire.cr.usgs.gov/firehistory/data.html

El dataset StudyArrea.csv, cuenta con los siguientes atributos:

  • FID. Número de id.
  • ORGANIZATI. Agencia que reportó el incendio.
  • UNIT. Unidad que reportó el incendio.
  • SUBUNIT. Subunidad que reportó el incendio.
  • SUBUNIT2. Unidad identificadora de reporte (USFS District Number).
  • FIRENAME. El nombre del evento de incendio forestal.
  • CAUSE. Causa categorizada por el USFS.
  • YEAR_. Año del incendio.
  • STARTDATED. Fecha de descubrimiento del incendio forestal.
  • CONTRDATED. Fecha en que se controló el incendio forestal.
  • OUTDATED. Fecha en que se declaró extinguido el incendio forestal.
  • STATE. Estado en el cual sucedió el incendio.
  • STATE_FIPS. Código FIPS.
  • TOTALACRES. Acres en el momento de control.

Además se generan nuevos.


Herramientas 🔨

Se utiliza como lenguaje de programación R y como IDE RStudio.

Para la generación de modelos se utiliza Regresión lineal.


Resultados 📈

Los resultados obtenidos se detallan en el archivo Analisis.pdf.


wildfire-analysis's People

Contributors

alondrasanchezm avatar

Watchers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.