As florestas são um componente importante tanto dos recursos naturais quanto do meio ambiente. São os ecossistemas mais amplamente distribuídos na Terra, caracterizados por espécies abundantes, estruturas complexas e recursos diversos. Sua grande capacidade de sequestrar carbono é fundamental na manutenção do equilíbrio ecológico, com impactos positivos sobre as mudanças do clima.
Os incêndios florestais descontrolados impactam em escala global a biodiversidade, habitats da vida selvagem e atributos de ecossistemas. Cerca de 84% das ecorregiões do mundo estão ameaçadas por incêndios florestais, com graves prejuízos para a biodiversidade. As florestas, pelo papel importante como sumidouros de carbono, seguem emitindo carbono para a atmosfera mesmo após os incêndios florestais, com a morte das árvores nas áreas queimadas.
De acordo com o Quinto Relatório de Avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), as emissões anuais de carbono provenientes de incêndios florestais variam de 2,5 a 4 bilhões de toneladas de dióxido de carbono. A queima de florestas degrada a qualidade do ar devido à emissão de um grande volume de material particulado e de gases residuais. A degradação da terra por incêndios florestais é outro problema frequente. O grande volume de cinzas, carbono e substâncias tóxicas produzido por incêndios florestais polui o ar, a água e o solo, prejudicando nutrientes e microrganismos no solo, e sua produtividade.
A prevenção de incêndios é uma ferramenta essencial entre as políticas públicas para ajudar na redução dos gases de efeito estufa. De acordo com o National Interagency Fire Center, o custo médio de 10 anos de supressão de incêndios nos EUA é estimado em US$ 2.358.603.800. Nesse contexto, um mapa de risco de incêndio poderia ajudar os agentes responsáveis pelo combate a incêndios florestais a reduzirem a ocorrência dos mesmos, a um custo muito menor. A gestão do risco de incêndio começa com uma avaliação dos locais mais inflamáveis e as medidas necessárias para limitar seus impactos, especialmente quando se conhece o Risco de Incêndio Florestal (RIF).
Apresentamos uma metodologia que combina o aprendizado de máquina com variáveis associadas à ignição, dispersão e material combustível para a avaliação do RIF, para produzir mapas temáticos em alta resolução espacial (10 m) que identificam os locais críticos até o nível da propriedade – e pontos críticos para a ocorrência de incêndios. No contexto das mudanças climáticas, do desmatamento e dos incêndios na bacia amazônica, testamos e desenvolvemos nossa metodologia nos estados do Amazonas/Brasil, Portugal e no condado de El Dorado, na Califórnia, EUA.
Materiais e métodos
A pesquisa foi realizada em três áreas distintas:
1) Humaitá: município no estado brasileiro do Amazonas;
2) El Dorado: condado na Califórnia, EUA, que inclui a Floresta Nacional Eldorado; e
3) Belmonte: cidade na região da Serra da Estrela, em Portugal.
A metodologia sugerida foi desenvolvida com base em pesquisas anteriores e avaliou 12 fatores (fixos e dinâmicos), usando técnicas de aprendizado de máquina e o Processo Analítico Hierárquico (AHP) para determinar seus pesos no cálculo do RIF, usando um novo algoritmo. Os valores preditivos permitem que o RIF seja previsto para um período de até 10 dias pela atualização diária de alguns fatores (dados de nanossatélites). A Figura 1 mostra o fluxograma de processamento de dados usado para calcular o RIF e exibi-lo na plataforma Flareless.
Figura 1: Processamento do fluxo de trabalho
Discussão
Os mapas temáticos (RIF) dos três locais, levando em conta as datas, aparecem na Figura 2:
a) Belmonte: de 1º de julho a 31 de julho de 2022;
b) Humaitá: de 29 de julho a 28 de agosto de 2021; e
c) El Dorado: de 12 de agosto a 25 de setembro de 2021.
Figura 2: Risco de Incêndio Florestal para a) Belmonte, b) Humaitá e c) El Dorado.
Foram comparados os dados registrados com as cicatrizes de incêndio encontradas nos dias imediatamente após o cálculo, para confirmar a precisão dos mapas. O exemplo mais ilustrativo foi o de El Dorado, onde um alto risco identificado com até 45 dias de antecedência logo evoluiu para o Incêndio Caldor. Apresentamos o resultado desse cruzamento na Figura 3.
Conclusões:
Ao comparar áreas de risco alto e extremamente alto com cicatrizes de incêndio, a metodologia desenvolvida mostrou uma precisão de cerca de 80%. A precisão na identificação de áreas com risco alto ou muito alto de incêndio aumenta com o uso de dados meteorológicos precisos. As próximas pesquisas se concentrarão na determinação do Carbono Acima do Solo (CAS), aumentando assim a previsibilidade de incêndios perigosos e trazendo dados sobre o volume de CAS preservado.
Referências:
Parisien, M.A.; Miller, C.; Parks, S.A.; DeLancey, E.R.; Robinne, F.-N.; Flannigan, M.D. “The spatially varying influence of human on fire probability in North America”. Environ. Res. Lett. 2016, 11, 075005.
Tariq, A.; Shu, H.; Li, Q.; Altan, O.; Khan, M.R.; Baqa, M.F.; Lu, L. “Quantitative Analysis of Forest Fires in Southeastern Australia Using SAR Data”. Remote Sens. 2021, 13, 2386.
* Dr. Marcos Benedito Schimalski é Engenheiro Cartógrafo, Doutor em Ciências Geodésicas e Diretor de Pesquisa na Quiron; MSc. Bill Herbert é Engenheiro Florestal, Mestre em Engenharia Florestal, Pesquisador na Quiron; Roni Pavarin é Engenheiro Florestal e Pesquisador na Quiron.