Avaliação de perigo de incêndios florestais para o Parque Nacional de Chapada dos Guimarães utilizando Google Earth Engine

Abstract

Resumo: A frequência dos incêndios florestais no Parque Nacional da chapada dos Guimarães (PNCG) tem sido recorrente por vários anos seguidos. A redução desses incêndios pode ser realizada por meio de um gerenciamento de perigo eficiente utilizando técnicas de SIG combinadas com dados meteorológicos. Essas ações podem proteger e preservar o PNCG. O objetivo geral da pesquisa foi analisar o perigo de incêndios florestais com base na correlação das variáveis de vulnerabilidade, com os focos de calor e o Índice de Queima Normalizada (NBR) dos anos de 2000 a 2019 do Parque Nacional da chapada dos Guimarães (PNCG). Para determinação da área de influência considerou-se o plano de manejo do parque e o sistema de coordenada usado foi a geográfica com Datum SIRGAS 2000 com exceção da função K de Ripley, que usou o sistema de coordenada UTM com Datum SIRGAS 2000 fuso 21 sul. As variáveis foram obtidas pelo GEE e INPE e foram classificadas como variáveis de vulnerabilidade: Evapotranspiração (ET), Temperatura de Superfície (LST), Radiação (RAD), Índice de Seca pela Diferença Normalizada (NDDI), Exposição de Vertente (EV), Cobertura de Copa (CC) e variáveis de Incêndios Florestais ou Validação: Índice de Queima Normalizada (NBR) e Focos de Calor (FC). A preparação dos dados contou com a Imputação Múltipla dos dados faltantes e suavização dos Outliers. O teste de normalidade aplicado foi o Kolmogorov-Smirnov. Foi gerado o gráfico da matriz de correlação das variáveis. O nível de significância foi de 5% usando o p valores. Na análise do padrão espacial dos FC foi usada a função K de Ripley. A formação florestal de menor porte, com alto índice de seca e baixa ET pode ser relacionada com suscetibilidade ao resultado, semelhante ao encontrado nessa pesquisa na correlação positiva de ET e NDDI (r = 0,56). Em períodos chuvosos ocorreram maior perda de água para atmosfera. Esse fato pode explicar a correlação negativa entre LST e NDDI em relação a ET (r = -0,47) e (r = -0,56). As condições meteorológicas do PNCG no período estudado podem se assemelhar as do semiárido brasileiro. Essa constatação pode explicar a correlação negativa entre RAD e FC (r = -0,46) e positiva entre NDDI e LST (r = 0,38). NBR e NDDI (r = -0,95) podem ser explicados pela característica do cerrado que atribuiu a redução de disponibilidade de água a perdas de folhas para diminuir a perda d'água pela vegetação. A correlação positiva entre NBR e CC (r = 0,77) pode ser explicado pela presença de vegetação fotossinteticamente ativa. A fitofisionomia florestal se adapta a sazonalidade das condições meteorológicas do local. Variáveis como ET, NDDI e CC apresentam boa correlação com perigo de incêndio florestal. Pode haver uma relação entre as características da vegetação e a ocorrência de incêndios florestais. Entender os padrões dos incêndios florestais é fundamental para a prevenção e controle.

Abstract: The frequency of wildfires in the Chapada dos Guimarães National Park (PNCG) has been recurring for several years in a row. Reducing these fires can be accomplished through efficient hazard management using GIS techniques combined with meteorological data. These actions can protect and preserve the PNCG. The general objective of the research was to analyze the danger of wildfires based on the correlation of vulnerability variables, with hot spots and the Normalized Burning Index (NBR) from the years 2000 to 2019 of the Chapada dos Guimarães National Park (PNCG). To determine the area of influence, the park's management plan was considered, and the coordinate system used was geographic with Datum SIRGAS 2000, except for Ripley's K function, which used the UTM coordinate system with Datum SIRGAS 2000 zone 21 south. The variables were obtained by GEE and INPE and were classified as vulnerability variables: Evapotranspiration (ET), Surface Temperature (LST), Radiation (RAD), Normalized Difference Drought Index (NDDI), Slope Exposure (EV), Canopy Coverage (CC) and Forest Fire variables or Validation: Normalized Burning Index (NBR) and Hot Spots (FC). Data preparation included Multiple Imputation of missing data and smoothing of Outliers. The normality test applied was the Kolmogorov-Smirnov test. The variables correlation matrix graph was generated. The significance level was 5% using p-values. Ripley's K function was used to analyze the spatial pattern of CF. Smaller Forest formation, with a high drought index and low ET can be related to susceptibility to the result, like what was found in this research in the positive correlation of ET and NDDI (r = 0.56). During rainy periods, there was greater loss of water to the atmosphere. This fact may explain the negative correlation between LST and NDDI in relation to ET (r = -0.47) and (r = -0.56). The meteorological conditions of the PNCG during the studied period may resemble those of the Brazilian semi-arid region. This finding may explain the negative correlation between RAD and HR (r = -0.46) and positive correlation between NDDI and LST (r = 0.38). NBR and NDDI (r = -0.95) can be explained by the characteristic of the Cerrado that attributed the reduction in water availability to leaf losses to reduce water loss through vegetation. The positive correlation between NBR and CC (r = 0.77) can be explained by the presence of photosynthetically active vegetation. Forest phytophysiognomy adapts to the seasonality of local meteorological conditions. Variables such as ET, NDDI and CC show good correlation with forest fire danger. There may be a relationship between vegetation characteristics and the occurrence of wildfires. Understanding forest fire patterns is essential for prevention and control.