Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335189
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСазонов, Алексей Александрович-
dc.contributor.authorКиндеев, Аркадий Леонидович-
dc.date.accessioned2025-09-30T20:07:45Z-
dc.date.available2025-09-30T20:07:45Z-
dc.date.issued2025-09-
dc.identifier.citationСазонов, А.А. Типология агроландшафтов Республики Беларусь по агроклиматическому потенциалу на основе кластерного анализа / А.А. Сазонов, А.Л. Киндеев // Земля Беларуси. – 2025. – № 3. – С. 50–61.ru
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/335189-
dc.description.abstractПриводится методика кластерного анализа 17 агроклиматических показателей для типологии территории Республики Беларусь. Были рассчитаны факторные нагрузки всех предикторов, показавшие, что наиболее значимыми показателями при выделении кластеров являются: средняя температура января, индекс континентальности, количество осадков за год и продолжительность безморозного периода на почве. По результатам кластерного анализа были выделены 4 кластера со схожими агроклиматическими условиями. В исследовании также выводится новый показатель агроклиматического потенциала, основанный на факторных нагрузках признаков и собственных значений.ru
dc.language.isoruru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Географияru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleТипология агроландшафтов Республики Беларусь по агроклиматическому потенциалу на основе кластерного анализаru
dc.title.alternativeTypology of agricultural landscapes of the Republic of Belarus according to agroclimatic potential based on cluster analysisru
dc.typearticleru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
dc.description.alternativeThe article presents a methodology for cluster analysis of 17 agroclimatic indicators for the typology of the territory of the Republic of Belarus. The factor loads of all predictors were calculated, showing that the most significant indicators for identifying clusters are: average January temperature, continentality index, annual precipitation, and duration of the frost-free period on the soil. Based on the results of the cluster analysis, 4 clusters with similar agroclimatic conditions were identified. The study also derives a new indicator of agroclimatic potential based on the factor loads of features and eigenvalues.ru
Располагается в коллекциях:Кафедра почвоведения и геоинформационных систем (статьи)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
ZB_2025_3 аа (1).pdf10,85 MBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.