Analysis of forest fire occurrences based on the mapping of heat spots and their most susceptible areas

Authors

  • Paulo Queiroz Trinta Secretaria de Estado de Defesa Civil do Rio de Janeiro, Universidade do Estado do Rio de Janeiro https://orcid.org/0009-0009-7963-6741
  • Diego Donato Fonseca Secretaria de Estado de Defesa Civil do Rio de Janeiro
  • Marco Antonio Basques Sobrinho Secretaria de Estado de Defesa Civil do Rio de Janeiro https://orcid.org/0009-0001-3300-9904
  • Leandro de Souza Camargo Secretaria de Estado de Defesa Civil do Rio de Janeiro
  • Luciene Pimentel da Silva Pontifícia Universidade Católica do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.14195/1647-7723_32-extra1_14

Keywords:

Vegetation fire, environmental disaster, disaster risk reduction

Abstract

Forest fires have been occurring each season with greater complexity and intensity, making the management of this disaster difficult and increasing damage and losses. This article intends to analyse 1,105 hot spots compared with the responses to the 1,559 forest fire incidents attended by the Military Fire Brigade of the State of Rio de Janeiro (CBMERJ) between 2015 and 2022. A positive relationship was noted between the records of occurrences/hot spots, which was stronger in the wet season and weaker in the dry season. The results suggest that as the number of hot spots increases, the number of vegetation fires also increases. The statistically significant correlation reflects the intricate interaction of climatic, anthropogenic, and geospatial variables. It was concluded that there is a need to build a new mapping that is convergent with the corporation's response actions and the pressing demand for public policies that regulate land use in a more conscious way, aiming at preventive education of the population to reduce risk of this disaster.

Downloads

Download data is not yet available.

References

ckland A., Kilinc M. (2023). Accurately Predicting Fire Season Severity From Analysis of Historic Fire Climatology. Wildfire, Q2 2023, 30-34. Disponível em https://www.iawfonline.org/wildfire-author-guidelines/

Almeida, M. (2021). Análise de eficácia em grupos de baixo risco em ensaios clínicos randomizados (Monografia de graduação). Universidade Federal Fluminese, Rio de Janeiro, Brasil.

Alvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., & de Moraes Gonçalves, J. L. (2013). Modeling monthly mean air temperature for Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 113(3), 407–427. DOI: https://doi.org/10.1007/s00704-012-0796-6

Anjos, A. W. dos, Delgado, R. C., Lyra, G. B., de Souza, L. P., & Suhett, E. R. (2016). Evapotranspiração a partir de produtos orbitais para o estado do Rio de Janeiro. Irriga, 1(01), 126–126. DOI: https://doi.org/10.15809/irriga. 2016v1n01p126-140

Badia, A., Pallares-Barbera, M., Valldeperas, N., & Gisbert, M. (2019). Wildfres in the wildland-urban interface in Catalonia: Vulnerability analysis based on land use and land cover change. Science of the Total Environment, 673, 184–196. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019. 04.01

Barcellos, D. R., & de Quadro, M. F. L. (2019). Classifcação de eventos extremos de precipitação quanto sua intensidade, persistência e abrangência na região das ZCAS. Metodologias e Aprendizado, 2, 76–81. DOI: https://doi.org/10.21166/metapre.v2i0.1320

Brito, F. (2012). Corredores ecológicos: uma estratégia integradora na gestão de ecossistemas. Editora da UFSC. Acesso em 19 de julho 2023, https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187610

Brito, T. T., Oliveira-Júnior, J. F., Lyra, G. B., Gois, G., & Zeri, M. (2017). Multivariate analysis applied to monthly rainfall over Rio de Janeiro state, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics, 129(5), 469–478. DOI: https://doi.org/10.1007/s00703-016-0481

Caúla, R. H., Oliveira-Júnior, J. F., Lyra, G. B., Delgado, R. C., & Heilbron Filho, P. F. L. (2015). Overview of fre foci causes and locations in Brazil based on meteorological satellite data from 1998 to 2011. Environmental Earth Sciences, 74(2), 1497–1508. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-015-4142-z

Clemente, S. D. S., Oliveira, J. F. D., & Passos Louzada, M. A. (2017). Focos de calor na Mata Atlântica do Estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira De Meteorologia, 32, 669–677. DOI: https://doi.org/10.1590/0102-7786324014

CPEDEC (2019). Centro de Estudos e Pesquisas em Defesa Civil - Rio de Janeiro, Brasil. Mapa de Susceptibilidade à Ocorrência de Focos de Calor no Estado do Rio de Janeiro, 1–61. Disponível em http://www.defesacivil.rj.gov.br/images/sedec-arquivos/Mapa-de-susceptibilidade--ocorrncia-de-focos-de-calor-no-Estado-do-Rio-de-Janeiro.pdf

Chuvieco, E., Allgöwer, B., & Salas, J. (2003). Integration of physical and human factors in fire danger assessment. In Wildland fire danger estimation and mapping: The role of remote sensing data (197-218).

Davis, E. G., & Naghettini, M. C. (2000). Estudo de chuvas intensas no estado do Rio de Janeiro (2nd ed.). Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais – CPRM.

De Castro, L. N., & Ferrari, D. G. (2017). Introdução à mineração de dados. Saraiva Educação SA.

De Souza Camargo, L., Silva, C., Pimentel, L. C. G., et al. (2022). Geotechnologies as decision support strategies for the identification of fire-susceptible areas in Rio de Janeiro State. Environmental Monitoring and Assessment, 194, 557. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-022-10227-0

Dereczynski, C. P., Oliveira, J. S. D., & Machado, C. O. (2009). Climatologia da precipitação no município do Rio de Janeiro. Revista Brasileira De Meteorologia, 24(1), 24–38. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-77862009000100003

Erolova, Y., & Tsyryapkina, Y. (2023, March). Local Reflections on the Chernobyl Disaster 35 Years Later: Peripheral Narratives from Ukraine, Belarus, Russia, and Bulgaria. Comparative Southeast European Studies(1), 12–31. DOI: https://doi.org/10.1515/soeu-2021-0069

Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®. Elsevier Brasil.

FIDERJ - FUNDAÇÃO INSTITUTO DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIAL DO RIO DE Janeiro (1978). Indicadores Climatológicos do Estado do Rio de Janeiro. Fundação Instituto de Desenvolvimento Econômico e Social do Rio de Janeiro. Acesso em 18 de julho 2023, EM: https://biblioteca.ibge.gov.br/biblioteca-catalogo.html?id=217801&view=detalhes

Figueiredo Filho, D. B., & Silva Júnior, J. A. (2009). Desvendando os Mistérios do Coeficiente de Correlação de Pearson (r). Revista Política Hoje, 18(1), 115-146.

FUNDAÇÃO SOS MATA ATLÂNTICA, INPE. (2021). Atlas dos remanescentes florestais da Mata Atlântica: período 2019/2020. Relatório Técnico da Fundação SOS Mata Atlântica / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 01–73. Disponível em https://cms.sosma.org.br/wp-content/uploads/2021/05/SOSMA_Atlas-da-Mata-Atlantica_2019-2020.pdf

Gaudereto, G. L., Aguiar, A. O., & Gallardo, A. L. C. F. (2017). Plano Municipal da Mata Atlântica de São Paulo: Oficinas Participativas como Parte do Processo de Planejamento. Revista de Gestão Ambiental e Sustentabilidade, 6(2), 18-30.

Hardy, C. C. (2005). Wildland fire hazard and risk: Problems, definitions, and context. Forest ecology and management, 211(1-2), 73-82.

IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (2022). Cidades e Estados. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/rj.html, acesso 5 de julho de 2023

Kim, H. Y. (2017). Statistical notes for clinical researchers: Chi-squared test and Fisher’s exact test. Restorative dentistry & endodontics, 42(2), 152-155.

Kodama, Y. M. (1992). Large-scale common features of subtropical precipitation zones (the Baiu frontal zone, the SPCZ, and the SACZ) Part I: Characteristics of subtropical frontal zones. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 70(4), 813–836. DOI: https://doi.org/10. 2151/jmsj1965.70.4_813

Kodama, Y. M. (1993). Large-scale common features of subtropical convergence zones (the Baiu Frontal Zone, the SPCZ, and the SACZ) Part II: Conditions of the circulations for generating the STCZs. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 71(5), 581–610. DOI: https:// doi.org/10.2151/jmsj1965.70.4_813

Kousky, V. E. (1988). Pentad outgoing longwave radiation climatology for the South American sector. Revista Brasileira De Meteorologia, 3(1), 217–2.

Lacasta, N. S., & Barata, P. M. (1999, Julho). O Protocolo de Quioto sobre Alterações Climáticas: Análise e Perspectivas. EUR NATUR Working Paper 1/98. Disponível em https://www.ecoreporter.abae.pt/docs/apoio/Protocolo_de_Quioto.pdf

Lima, A. O., Lyra, G. B., Abreu, M. C., Oliveira-Júnior, J. F., Zeri, M., & Cunha-Zeri, G. (2021). Extreme rainfall events over Rio de Janeiro State, Brazil: Characterization using probability distribution functions and clustering analysis. Atmospheric Research, 247, 105221. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105221

Limaverde Filho, A. M., de Aguiar, L. A., de Sá Rego, V. V. B., & Mello, J. F. S. (2005). Preservação dos Mananciais do Rio São Pedro Projeto Interdisciplinar de Educação Ambiental. Revista Rio de Janeiro, (16-17), 167.

MacCarthy J., Tyukavina S., Weisse M., Harriset N., (2022). New Data Confirms: Forest Fires Are Getting Worse. World Resources Institute https://www.wri.org/insights/global-trends-forest-fires?utm_source=twitter&utm_medium=anidasguptawri&utm_campaign=socialmedia&utm_term=ceb16bba-7a5b-4664-9c51-ac2a91ca2fff).

MacDonald, P. L., & Gardner, R. C. (2000). Type I error rate comparisons of post hoc procedures for I j Chi-Square tables. Educational and psychological measurement, 60(5), 735-754.

Nimer, E. (1972). Climatologia da Região Sudeste do Brasil: Introdução à Climatologia Dinâmica - Subsídios à Geografia Regional do Brasil. Revista Brasileira De Geografia, 34(1), 3–48.

Nunes, A. N., Figueiredo, A., Pinto, C., & Lourenço, L. (2023). Assessing Wildfire Hazard in the Wildland–Urban Interfaces (WUIs) of Central Portugal. Forests, 14(6), 1106.

Otto, F. E. L., Coelho, C. A. S., King, A., Perez, E. C. de, Wada, Y., van Oldenborgh, G. J., Haarsma, R., Haustein, K., Uhe, P., van Aalst, M., Aravequia, J. A., Almeida, W., & Cullen, H. (2015). Factors other than climate change, main drivers of 2014/15 water shortage in Southeast Brazil. In S. C. Herring, M. P. Hoerling, J. P. Kossin, T. C. Peterson, & P. A. Stott (Eds.). Explaining Extreme Events of 2014 from a Climate Perspective (vol. 96, nº12, pp. S35–S40). American Meteorological Society. DOI https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00120.1

Patrício, M. (2016). Correlações e causalidade: Breves reflexões numa perspectiva económica. Revista Jurídica Luso-Brasileira, 2, 1347-1380.

Ramalho, A. H. C., de Castro Neder, E., Fiedler, N. C., Moreira, T. R., & Silva, J. P. M. (2021, Janeiro). Geotechnology applied to predict the risk of occurrence of fire in the Atlantic Forest. Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, 12(1), 706-720. DOI: http://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2021.001.0057

Reboita, M. S., Gan, M. A., Rocha, R. P. D., & Ambrizzi, T. (2010). Regimes de precipitação na América do Sul: Uma revisão bibliográfica. Revista Brasileira De Meteorologia, 25, 185–204.DOI: https://doi.org/10.1590/S0102- 77862010000200004

Reboita, M. S., Oliveira, D. D., Freitas, C. D., Oliveira, G. D., & Pereira, R. D. A. (2015). Anomalias dos Padrões Sinóticos da Atmosfera na América do Sul nos Meses de Janeiros de 2014 e 2015. Revista brasileira de energias renováveis, 4(4). DOI: http://dx.doi.org/10.5380/rber.v4i4.44141

Rodrigues, C., & Schumacher, L. (2020). Turismo de base comunitária na Área de Proteção Ambiental Guapi-Mirim: uma proposta de guia de campo para a interpretação ambiental. Caderno Virtual de Turismo, 20(3). DOI: https://doi.org/10.18472/cvt.20n3.2020.1791

Rodrigues, J. A., Libonati, R., de Faria Peres, L., & Setzer, A. (2018). Mapeamento de áreas queimadas em Unidades de Conservação da região serrana do Rio de Janeiro utilizando o satélite Landsat-8 durante a seca de 2014. Anuário do Instituto de Geociências, 41(1), 318–327. DOI: https://doi.org/10. 11137/2018_1_318_327

Rodrigues R. R., Brancalion P. H. S., Isernhagen I. (2009). Pacto pela restauração da mata atlântica: referencial dos conceitos e ações de restauração florestal – São Paulo: LERF/ESALQ: Instituto BioAtlântica, 2009. 256p.: il. col., 23cm. ISBN 978-85-60840-02-1 Laboratório de Ecologia e Restauração Florestal da USP

Rumsey, D. (2019). How to Interpret Correlation Coefficient R-Dummies. Dummies. Retrieved On, 13(07), 2019.

Sausen, T. M., & Lacruz, M. S. P. (2015). Sensoriamento remoto para desastres (Cylon Gonçalves da Silva;, Doris C. C. K. Kowaltowski;, José Galizia Tundisi;, Luis Enrique Sánchez, Paulo Helene;, Rozely Ferreira dos Santos;, & Teresa Gallotti Florenzano, Orgs.). Editora Oficina de Textos.

Sharpe, D. (2015). Chi-Square Test is Statistically Significant: Now What?. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 20(1), 8.

Shi M., Gao C., Huang X. (2023). Precipatation and Tempurature – Climate Change Impacts the Fire Landscape. Wildfire, Q2 2023, p. 22-26. Disponível em https://www.iawfonline.org/wildfire-author-guidelines/

Silva, W. L., & Dereczynski, C. P. (2014). Caracterização climatológica e tendências observadas em extremos climáticos no estado do Rio de janeiro. Anuário do Instituto de Geociências, 37(2), 123–138. DOI: https://doi.org/10. 11137/2014_2_123_138

Soares Neto, G. B., Bayma, A. P., de Faria, K. M. S., de Oliviera, E. G., & Menezes, P. H. B. J. (2016). Riscos de Incêndios Florestais no Parque Nacional de Brasília – Brasil. Territorium, (23): Riscos, Saúde e Sociedade, ISSN: 0872-8941,, Editiores: RISCOS - Associação Portuguesa de Riscos, Prevenção e Segurança: IUC - Imprensa da Universidade de Coimbra, Coimbra, 161 – 170. DOI: https://doi.org/10.14195/1647-7723_23_13

Sobral, B. S., de Oliveira-Júnior, J. F., Alecrim, F., Gois, G., Muniz-Júnior, J. G., de Bodas Terassi, P. M., Pereira-Júnior, E. R., Lyra, G. B., & Zeri, M. (2020). PERSIANN-CDR based characterization and trend analysis of annual rainfall in Rio De Janeiro State, Brazil. Atmospheric Research, 238, 104873. DOI: https://doi.org/10. 1016/j.atmosres.2020.104873

Sobral, B. S., Oliveira-Júnior, J. F., Gois, G., de Bodas Terassi, P. M., & Muniz-Júnior, J. G. R. (2018). Variabilidade espaço-temporal e interanual da chuva no estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira De Climatologia, 22, 281–308. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020. 104873

Souza da Silva, S., Fearnside, P. M., Anderson, L., Flores de Melo, A. W., Silva Junior, C. H. L., Brown, F., & Morelli, F. (2023). Análise de focos de calor e área queimada no estado do Acre. Anais do XX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis: INPE, 2979 -2982.

Tedim, F., Leone, V., Amraoui, M., Bouillon, C., Coughlan, M. R., Delogu, G. M., Xanthopoulos, G. (2018). Defining Extreme Wildfire Events: Difficulties, Challenges, and Impacts. Fire, 1(9), 1 – 28. Disponível em www.mdpi.com/journal/fire

UNISDR. (2015). Marco de Sendai para a Redução do Risco de Desastres. Disponível em https://www.preventionweb.net/files/43291_sendaiframeworkfordrren.pdf.

Published

2025-12-17