Avaliação de dois métodos para o zoneamento de propagação de incêndios florestais no parque estadual de Itacolomi, Estado de Minas Gerais, Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.4336/2023.pfb.43e202102227

Palavras-chave:

Incêndio florestal, Metodologia, Sistema de informação geográfica

Resumo

Este estudo teve por objetivo avaliar o risco de propagação de incêndios florestais no Parque Estadual do Itacolomi, MG, utilizando ambiente SIG, e comparar a eficiência da radiação solar incidente com a variável aspecto. Foram utilizadas as seguintes variáveis: uso / cobertura do solo (LCU), declividade (SLP), curvatura do declive (CUR), aspecto (ASP) e radiação solar incidente (SOL). Os pesos de cada variável foram calculados a partir da razão entre a área total e a área queimada de cada classe, para gerar os mapas de risco de propagação de fogo. Dados de incêndios de 2016 a 2019 foram usados para validação. Quando a classe de risco moderado foi considerada suscetível, a precisão inadequada foi observada para ambos os métodos (ASP e SOL). Por outro lado, quando a classe moderada foi considerada não suscetível ao fogo, os resultados apresentaram acurácia moderada. Além disso, os métodos utilizando o SOL e o ASP apresentaram resultados semelhantes. Os resultados podem nortear as ações de mitigação de incêndios no parque.

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Biografia do Autor

Vicente Paulo Santana Neto, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Florestal

David Marques Soares, Universidade Federal de Ouro Preto, Departamento de Engenharia Ambiental

http://lattes.cnpq.br/7884588417689856

Thais Camargos da Silva, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Florestal

http://lattes.cnpq.br/3985365956323300

Fillipe Tamiozzo Pereira Torres, Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Florestal

http://lattes.cnpq.br/0584307291769294

Referências

Andrade, S. C. & Ferreira, A. F. Mapeamento geoecológico da susceptibilidade à ocorrência de incêndios no Parque Estadual da Serra da Concórdia - Valença RJ. Revista Eletrônica TECCEN, v. 12, n. 2, p. 45-58, 2019. http://dx.doi.org/10.21727/teccen.v12i2.1999.

Bacani, V. M. Geoprocessing applied to risk assessment of forest fires in the municipality of Bodoquena, Mato Grosso do Sul. Revista Árvore, v. 40, n. 6, p. 1003-1011, 2016. http://dx.doi.org/10.1590/0100-67622016000600005.

Bontempo, G. C. et al. Registro de Ocorrência de Incêndio (ROI): evolução, desafios e recomendações. Biodiversidade Brasileira, v. 1, n. 2, p. 247-263, 2011.

Bradley, A. P. The use of the area under the ROC curve in the evaluation of machine learning algorithms. Pattern Recognition, v. 30, n. 7, p. 1145-1159, 1997. http://dx.doi.org/10.1016/S0031-3203(96)00142-2.

Carmo, M. et al. Land use and topography influences on wildfire occurrence in northern Portugal. Landscape and Urban Planning, v. 100, n. 1-2, p. 169-176, 2011. http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.11.017.

Chang, Y. et al. Predicting fire occurrence patterns with logistic regression in Heilongjiang Province, China. Landscape Ecology, v. 28, n. 10, p. 1989-2004, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/s10980-013-9935-4.

Çolak, E. & Sunar, F. Evaluation of forest fire risk in the Mediterranean Turkish forests: a case study of Menderes region, Izmir. International Journal of Disaster Risk Reduction, v. 45, p. 101479, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101479.

Duarte, L. & Teododo, A. C. An easy, accurate and efficient procedure to create forest fire risk maps using the SEXTANTE plugin Modeler. Journal of Forestry Research, v. 27, n. 6, p. 1361-1372, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/s11676-016-0267-5.

Eastman, J. R. IDRISI Selva Manual. 17.01 ed. Clark University, 2012. 324 p.

Edwards, A. C. et al. A comparison and validation of satellite-derived fire severity mapping techniques in fire prone north Australian savannas: extreme fires and tree stem mortality. Remote Sensing of Environment, v. 206, p. 287-299, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.12.038.

ESRI. ArcGIS Desktop: Release 10.8. Redlands, CA: Instituto de Pesquisa de Sistemas Ambientais, 2011.

Eugenio, F. C. et al. Applying GIS to develop a model for forest fire risk: a case study in Espírito Santo, Brazil. Journal of Environmental Management, v. 173, p. 65-71, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2016.02.021.

Fernandes Filho, E. I. ; & Sá, M. M. F. Influência das variáveis do terreno na radiação solar. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13., 2007. Anais [...]. Florianópolis: INPE, 2007. p. 5751-5753.

Gholamnia, K. et al. Comparisons of diverse machine learning approaches for wildfire susceptibility mapping. Symmetry, v. 12, n. 4, p. 1-20, 2020. http://dx.doi.org/10.3390/SYM12040604.

Guglietta, D. et al. A Multivariate approach for mapping fire ignition risk: the example of the National Park of Cilento (Southern Italy). Environmental Management, v. 56, n. 1, p. 157-164, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/s00267-015-0494-0.

ICMBio. Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade. Incêndios em Unidades de Conservação Federais. Disponível em: https://dados.gov.br/dataset/incendios-em-ucs. Acesso em: 9 fev. 2021.

IEF. Instituto Estadual de Florestas. Plano de manejo: Parque Estadual do Itacolomi. Belo Horizonte: Secretaria de Meio Ambiente de Minas Gerais, 2007. Disponível em: http://www.ief.mg.gov.br/component/content/193?task=view.Acesso em: 03 mar. 2022.

INPE. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. TOPODATA: Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil. Disponível em: http://www.dsr.inpe.br/topodata/index.php. Acesso em: 8 nov. 2021.

Kayet, N. et al. Comparative analysis of multi-criteria probabilistic FR and AHP models for forest fire risk (FFR) mapping in Melghat Tiger Reserve (MTR) forest. Journal of Forestry Research, v. 31, n. 2, p. 565-579, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/s11676-018-0826-z.

Ladislau, F. F. et al. Análise multicritério aplicada ao mapeamento de risco de incêndio na APA Sul RMBH. Caderno de Geografia, v. 31, n. 66, p. 667, 2021. http://dx.doi.org/10.5752/p.2318-2962.2021v31n66p667.

Leal, F. A. et al. Zoneamento de riscos de incêndios florestais em regiões hot spot de focos de calor no estado do Acre. Nativa, v. 7, n. 3, p. 274, 2019. http://dx.doi.org/10.31413/nativa.v7i3.6768.

Le Stradic, S. et al. Diversity of germination strategies and seed dormancy in herbaceous species of campo rupestre grasslands. Austral Ecology, v. 40, n. 5, p. 537-546, 2015. http://dx.doi.org/10.1111/aec.12221.

Leuenberger, M. et al. Wildfire susceptibility mapping: deterministic vs. stochastic approaches. Environmental Modelling and Software, v. 101, p. 194-203, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.12.019.

Marchesan, J. et al. Risco de incêndios na Estação Ecológica do Taim, Rio Grande do Sul. Nativa, v. 8, n. 1, p. 112, 2020. http://dx.doi.org/10.31413/nativa.v8i1.8180.

Ngoc Thach, N. et al. Spatial pattern assessment of tropical forest fire danger at Thuan Chau area (Vietnam) using GIS-based advanced machine learning algorithms: a comparative study. Ecological Informatics, v. 46, p. 74-85, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2018.05.009.

Nicolete, D. A. P. & Zimback, C. R. L. Zoneamento de risco de incêndios florestais para a fazenda experimental Edgardia - Botucatu (SP), através de sistemas de informações geográficas. Revista Agrogeoambiental, v. 5, n. 3, p. 55-62, 2013. http://dx.doi.org/10.18406/2316-1817v5n32013518.

Novo, A. et al. Automatic processing of aerial LiDAR data to detect vegetation continuity in the surroundings of roads. Remote Sensing, v. 12, n. 10, p. 1-14, 2020. http://dx.doi.org/10.3390/rs12101677.

Pedreira, G. & De Sousa, H. C. Comunidade arbórea de uma mancha florestal permanentemente alagada e de sua vegetação adjacente em Ouro Preto-MG, Brasil. Ciencia Florestal, v. 21, n. 4, p. 663-675, 2011. http://dx.doi.org/10.5902/198050984511.

Pourtaghi, Z. S. et al. Investigation of general indicators influencing on forest fire and its susceptibility modeling using different data mining techniques. Ecological Indicators, v. 64, p. 72-84, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.12.030.

Rodrigues, M. et al. Geospatial modeling of containment probability for escaped wildfires in a Mediterranean Region. Risk Analysis, 2020. http://dx.doi.org/10.1111/risa.13524.

Santana Neto, V. P. et al. Burning susceptibility modeling to reduce wildfire impacts: a GIS and multivariate statistics approach. Floresta e Ambiente, v. 29, n. 1, p. 1-12, 2022. http://dx.doi.org/10.1590/2179-8087-FLORAM-2021-0078.

Sari, F. Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: a comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. Forest Ecology and Management, v. 480, p. 118644, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118644.

Sarricolea, P. et al. Recent wildfires in Central Chile: detecting links between burned areas and population exposure in the wildland urban interface. Science of the Total Environment, v. 706, p. 135894, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135894.

Soares Neto, G. B. et al. Riscos de incêndios florestais no parque nacional de Brasília, Brasil. Territorium, n. 23, p. 161-170, 2016. http://dx.doi.org/10.14195/1647-7723_23_13.

Soares, R. V. et al. Controle, efeitos e uso do fogo. 2. ed. Viçosa, MG: Produção Independente, 2017.

Tien Bui, D. et al. GIS-based spatial prediction of tropical forest fire danger using a new hybrid machine learning method. Ecological Informatics, v. 48, p. 104-116, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2018.08.008.

Torres, F. T. P. et al. Mapeamento da suscetibilidade a ocorrências de incêndios em vegetação na área urbana de Ubá-MG. Revista Árvore, v. 38, n. 5, p. 811-817, 2014. http://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622014000500005.

Torres, F. T. P. et al. Mapeamento do risco de incêndios florestais utilizando técnicas de geoprocessamento. Floresta e Ambiente, v. 24, 2017. http://dx.doi.org/10.1590/2179-8087.025615.

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Publicado

21-06-2023

Como Citar

SANTANA NETO, Vicente Paulo; SOARES, David Marques; SILVA, Thais Camargos da; TORRES, Fillipe Tamiozzo Pereira. Avaliação de dois métodos para o zoneamento de propagação de incêndios florestais no parque estadual de Itacolomi, Estado de Minas Gerais, Brasil. Pesquisa Florestal Brasileira, [S. l.], v. 43, 2023. DOI: 10.4336/2023.pfb.43e202102227. Disponível em: https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/2227. Acesso em: 7 maio. 2024.

Edição

Seção

Artigos Científicos

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