Metodologia para mapeamento da probabilidade de ocorrência de fogo no bioma do cerrado brasileiro baseada em variáveis relacionadas ao perigo de propagação do fogo

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14195/1647-7723_29-1_8

Palavras-chave:

Eventos de fogo, análise geoespacial, regressão logística, bioma do cerrado brasileiro, Brasil

Resumo

As áreas cobertas pelo bioma do cerrado do Brasil têm sido extensamente reduzidas nos últimos anos devido à expansão da agricultura e ao aumento da ocorrência de eventos de fogo. O objetivo deste artigo é apresentar uma metodologia baseada em análise geoespacial e análise de regressão logística (LRA) para mapear a probabilidade de ocorrência de fogo em unidades de conservação do cerrado do Brasil. Este modelo foi aplicado no Parque Nacional da Serra da Canastra, localizado no sudeste do Brasil. A metodologia utiliza os mapas das seguintes variáveis ambientais relacionadas ao perigo de propagação do fogo: efeito do vento (WIND), convexidade do terreno (CVX), declividade (SLO), densidade de drenagem (DDR), altitude (ELV), índice de vegetação (NDVI) e densidade de estradas (ROD). Os resultados mostraram que as variáveis SLO, ELV, NDVI, ROD (p<0,0001); DRD (p=0,0005) e WIN (p=0,0007) contribuíram significativamente para a ocorrência de eventos de fogo. O percentual de casos corretamente classificados foi de 94,26%. Concluímos que esta metodologia pode ser utilizada em ações de planejamento do combate ao fogo no bioma do cerrado.

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Biografia Autor

Cassiano Gustavo Messias, National Institute for Spatial Research (INPE)

Possui graduação em Geografia Bacharelado com ênfase em análise ambiental e geoprocessamento (2011) e Geografia Licenciatura pela Universidade Federal de Alfenas (2012). Possui mestrado em Geografia, pela Universidade Estadual de Campinas (2014). Possui doutorado em Geografia, pela Universidade Estadual de Campinas (2018). Atuou em projetos desenvolvidos nos laboratórios de Geomorfologia e Solos (ICN-Unifal-MG), Geosolos (Epamig-UFLA), Análise Espacial e Geoprocessamento (IG-Unicamp) e Aprendizagem em Logística e transportes (FEC-Unicamp). Atualmente atua como auditor no Projeto de Monitoramento do Desmatamento na Amazônia Legal por Satélite (PRODES), no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Área de atuação: Sensoriamento Remoto, Geoprocessamento, Análise Espacial e Modelagem de Dados Espaciais em SIG.

Referências

Ajin, R. S., Loghin, A. M., Karki, A. and Vinod, P. G. and Jacob, M. K. (2016). Delineation of forest fire risk zones in Thenmala forest division, Kollam, Kerala, India: a study using geospatial tools. J. Wetlands Biodiversity, 6, 175-184.

Algöwer, B., Carlson, J. D. and Wagtendonk, J. W. (2003). Introduction to fire danger rating and remote sensing: will remote sensing enhance wildland fire danger rating? In Chuvieco, E (Ed.). Wild fire danger estimation and mapping: the role of remote sensing data. Danvers (1-19), USA, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.

Catry, F. X., Rego, F. C., Bação, F. and Moreira, F. (2009). Modeling and mapping wildfire ignition risk in Portugal. International Journal of Wildland Fire, 18, 921–931.

Camelo, A. P. S., Sanches, K. and Nakagomi, B. (2020). Zoneamento de incêndios florestais na Estação Ecológica Águas Emendadas, Distrito Federal, Brasil. Territorium, 27(II), 67-79. DOI: https://doi.org/10.14195/1647-7723_27-2_6

Çokluk, O. (2010). Logistic regression: concept and application. Educational Sciences: Theory and Practice, 10(3), 1397-1407.

Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fisher, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V. and Böhner, J. (2015). System for automated geoscientific analysis (SAGA) v. 2.1.4. Geosc. Model. Dev. 8. DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015

Conti, J. B. and Furlan, S. A. (2011). Geoecologia: o clima, os solos e a biota. In.: Ross, Jurandyr L. S. (Org.), Geografia do Brasil (67-208). São Paulo, Edusp. (6th edition).

Coura, P. H. F., Souza, G. M. and Fernandes, M. C. (2009). Mapeamento geoecológico da susceptibilidade à ocorrência de incêndios no Maciço da Pedra Branca, município do Rio de Janeiro. Anuário do Instituto de Geociências – UFRJ, 32(2), 14-25.

Coutinho, L. M. (1990). Fire in the ecology of the Brazilian Cerrado. In.: Goldammer, J. G. (Ed.), Fire in the Tropical Biota (82-105), Berlin, Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Durigan, G. and Ratter, J. A. (2016). The need for a consistent fire policy for Cerrado conservation. Journal of Applied Ecology, 53, 11–15. DOI: https://doi.org/10.1111/1365-2664.12559

ESRI (2012). ArcGIS Desktop: Release 10.2. Redlands, CA: Exelis Visual Information Solutions (2011). ENVI v. 4.2. Boulder, Colorado.

Franke, J., Barradas, A. C. S., Borges, M. A., Costa, M. M., Dias, P. A., Hoffmann, A. A., Orozco Filho, J. C., Melchiori, A. E. and Siegert, F. (2018). Fuel load mapping in the Brazilian Cerrado in support of integrated fire management. Remote Sens. Environ., 217, 221-232. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.018

Gomes, L., Miranda, H. S. and Bustamante, M. M. C. (2018) How can we advance the knowledge on the behavior and effects of fire in the Cerrado biome? Forest Ecology and Menagement, 417, 281-290. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.02.032

Harris, R. M. B., Remenyi, T. A., Williamson, G. J., Bindoff, N. L. and Bowman, D. M. J. S. (2016). Climate-vegetation-fire interactions and feedbacks: Trivial detail or major barrier to projecting the future of the Earth system? Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 7(6), 910–931. DOI: https://doi.org/10.1002/wcc.428

INPE (2020). Programa queimadas. Disponível em: http://queimadas.dgi.inpe.br/

Kovalsyki, B., Tetto, A F., Batista, A. C., Sousa, N. J., Carmo, M. R. B. and Soares, R. V. (2020). Forest fire risk zoning for The Vila Velha State Park and its surroundings (Ponta Grossa, Paraná). Floresta, 50 (4), 1818-1826. DOI: https://doi.org/10.5380/rf.v50 i4.65974

Latrubesse, E. M., Arima, E., Ferreira, M. E., Nogueira, S. H., Wittmann, F., Dias, M. S., Dagosta, F. C. P. and Bayer, M. (2019). Fostering water resource governance and conservation in the Brazilian Cerrado biome. Conservation Science and Practice, 1 (9). DOI: https://doi.org/ 10.1111/csp2.77

MedCalc (2020). MedCalc statistical software. MedCalc Software bv, Ostend, Belgium. Disponível em https://www.medcalc.org

Messias, C. G. and Ferreira, M. C. (2019a). Modelo geoespacial para a identificação de áreas com perigo de propagação de queimadas no Parque Nacional da Serra da Canastra, Brasil. Revista do Departamento de Geografia, 38, 154-168. DOI: https://doi.org/10.11606/rdg.v38i1.153493

Messias, C. G. and Ferreira, M. C. (2019b). Parque Nacional da Serra da Canastra: aspectos físicos e socioeconômicos. Revista da ANPEGE, 15 (27), 71-112. DOI: https://doi.org/10.5418/RA2019.1527.003

Miranda, H. S., Sato, M. N., Andrade, S. M. A., Haridasan, M. and Morais, H. C. (2004). Queimadas do cerrado: caracterização e impactos. In.: Aguiar, L. M. S. and Camargo, A. J. A. (eds.). Cerrado: ecologia e caracterização (69-123), Brasília, Embrapa Informação Tecnológica.

MMA and IBAMA (2005). Plano de Manejo: Parque Nacional da Serra da Canastra. Brasília, MMA, 799 p.

MMA, ICMBIO and PNSC (2017). Plano operativo de manejo integrado do fogo. São Roque de Minas, PNSC. 28 p.

Panik, M. (2009). Regression modeling: methods, theory and computation with SAS. CRC Press, Boca Raton, FL, USA.

Peng, C. Y. J., Lee, K. L. and Ingersoll, G. M. (2002). An introduction to logistic regression analysis and reporting. The Journal of Educational Research, 96:1, 3-14. DOI: https://doi.org/10.1080/00220670209598786

Ramos, R. C., Cardozo, F. S. and Santos, P. R. (2015). Análise das áreas queimadas na porção nordeste do bioma Cerrado no ano de 2013. Territorium Terram, 3 (5), 1-16.

Rodrigues, C. A., Zirondi, H. L. and Fidelis, A. (2021). Fire frequency affects fire behavior in open savannas of the Cerrado. Forest Ecology and Management, 482. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118850

Ruffault, J., Moron, V., Trigo, R. and Curt, T. (2017). Daily synoptic conditions associated with large fire occurrence in mediterranean France: evidence for a wind-driven fire regime. International Journal of Climatology, 37, 524-533. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.4680

Soares Neto, G. B. S., Bayma. A. P., Faria, K. M. S., Oliviera, E. G. and Menezes, P. H. B. J. (2016). Riscos de incêndios florestais no Parque Nacional de Brasília – Brasil. Territorium, 23, 161-170. DOI: https://doi.org/10.14195/1647-7723_23_13

Schmidt, I. B. and Eloy, L. (2020) Fire regime in the Brazilian Savanna: recent changes, policy and management. Flora, 268. DOI: https://doi.org/10.1016/j.flora.2020.151613

Torres, F. T. P. (2006). Relação entre fatores climáticos e ocorrência de incêndios florestais na cidade de Juiz de Fora (MG). Caminhos de Geografia, 7(18), 162-171.

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Publicado

2021-12-17