Incêndios no Pantanal de Corumbá, MS: modelagem e previsão a partir das técnicas de análise multivariada

  • Hevelyne Henn da Gama Viganó Universidade para o Desenvolvimento do Estado e da Região do Pantanal (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional. Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campo Grande, MS, Brasil Departamento de Matemática e Estatística.
  • Celso Correia de Souza Universidade para o Desenvolvimento do Estado e da Região do Pantanal (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional.
  • Marcia Ferreira Cristaldo Universidade para o Desenvolvimento do Estado e da Região do Pantanal (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional. Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campo Grande, MS, Brasil Departamento de Informática e Robótica.
  • José Francisco dos Reis Neto Universidade para o Desenvolvimento do Estado e da Região do Pantanal (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Pós-Graduação em Produção e Gestão Agroindustrial (UNIDERP).
  • Leandro de Jesus Universidade para o Desenvolvimento do Estado e da Região do Pantanal (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional. Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campo Grande, MS, Brasil Departamento de Informática e Robótica.
Palavras-chave: bioma pantaneiro, perfil climatológico, previsão de fogo.

Resumo

Os incêndios e as queimadas que ocorrem no Pantanal causam grandes prejuízos à fauna e flora locais. A previsão de eventos é de grande importância por possibilitar que as catástrofes nesse ecossistema sejam amenizadas ou, até mesmo evitadas. Este estudo teve como objetivo avaliar as ocorrências de queimadas e incêndios no Pantanal Sul-Mato-Grossense, associadas às variáveis meteorológicas e realizar uma modelagem de previsão a partir de técnicas de análise multivariada de dados. As variáveis ambientais envolvidas nesse processo foram extraídas da base de dados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do banco de dados meteorológicos para ensino e pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Foram observadas que a temperatura, umidade relativa e radiação solar, possuem um relacionamento estreito com a ocorrência dos focos e as correlações resultantes foram satisfatórias para a aplicação das modelagens de previsão. A técnica de Regressão Linear Múltipla apresentou 41% de ajustamento e a técnica de Análise Auto-regressiva Integrada de Médias Móveis apresentou ajustamento de 66,5% e desempenho geral de 68,4%, tornando-a a metodologia mais recomendada para a previsão.


Publicado
16/10/2018
Seção
Artigos