Título: | Análise espacialmente explícita da ocorrência de fogo na região do MATOPIBA |
Outros títulos: | Spatially explicit analysis of the ocurrence of fire in the Matopiba region |
Autor(es): | Pereira, Joaquim José Raposo Puga |
Orientador(es): | Matricardi, Eraldo Aparecido Trondoli |
Assunto: | Queimada Unidades de conservação da natureza |
Data de apresentação: | 10-Dez-2018 |
Data de publicação: | 26-Abr-2019 |
Referência: | PEREIRA, Joaquim José Raposo Puga. Análise espacialmente explícita da ocorrência de fogo na região do MATOPIBA. 2018. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
Resumo: | O objetivo geral do presente estudo foi analisar a dinâmica espacial e temporal das áreas queimadas
ocorridas na região do MATOPIBA (Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia) dentro do bioma Cerrado,
ocupando um total de 655.983,12 km2, no período de 2000 a 2017. Neste trabalho foram utilizados
dados do produto MODIS MCD64A1, os quais fornecem mensalmente informação sobre áreas queimadas em
escala global, e dados da coleção 3 do MAPBIOMAS de uso e cobertura do solo para o bioma do
Cerrado. Primeiramente, quantificou-se a área ocupada por cada classe de uso e cobertura do solo na
área de estudo usando dados do projeto MapBiomas e, posteriormente, foram estimadas as áreas
atingidas por fogo anualmente. Complementarmente, foram identificados e analisados os principais
fatores físicos e socioeconômicos espacialmente explícitos que influenciam a ocorrência dos
incêndios florestais usando o modelo probabilístico Probit. As classes de uso e cobertura do solo
predominantes na região do MATOPIBA até 2017 foram: Formação Savânica (39,5%), Formação Florestal
(19,2%) e Formação Campestre (18,3%). Os anos com maior área queimada foram os anos 2000 (20,2%),
2010 (19,9%) e 2012 (18,4%). Os anos com menor área queimada foram os anos
2006 (4,93%), 2009 (3,48%) e 2013 (6,27%). No período analisado, estima-se que 54,9% da área de
estudo foi atingida pelo menos uma vez por fogo. Verificou-se que a maior parte dos incêndios
estava localizada na porção central e sudoeste da área estudada. Com base nos resultados do modelo
Probit, as variáveis espaciais que mais afetaram a ocorrência dos incêndios na área (α= 0,05)
foram: distância de rodovias, distância de centros urbanos, distância de ferrovias, distâncias de
linhas de transmissão, altitude, declividade e longitude, dentro das Unidades de Conservação de
Proteção Integral, fora das Unidades de Conservação de Uso Sustentável, Formação Florestal,
Formação Savânica, Formação Campestre, Cultura Anual e Perene e Mosaico de Agricultura e Pastagem.
Em 2007, 2010 e 2012 ocorreram de forma significativa mais incêndios comparados com 2017. Em 2014 e
2015 não houve diferença significativa de ocorrência de incêndios comparados com 2017. Os demais
anos tiveram significativamente menos incêndios comparados com 2017. Estes resultados indicam que
fatores adversos que ocorreram a cada ano e que não foram incluídos na presente modelagem Probit
influenciam a ocorrência de incêndios florestais na região. Além disso, alguns tipos de vegetação
como as formações campestre e savânica parecem ser mais vulneráveis aos incêndios florestais,
especialmente dentro das Unidades de Conservação de proteção integral na região do MATOPIBA. |
Abstract: | The general objective of this study was the spatial and temporal analysis of the burned
areas occurred in the MATOPIBA region (Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia) in the Cerrado biome,
occupying a total of 655.983,12 km², from 2000 to 2017. In this research, data from the MODIS
MCD64A1 product were used, which provide monthly information on burned areas in a global scale, and
data from MAPBIOMAS collection 3 of land use and cover for the Cerrado biome. Firstly, the area
occupied by each class of land use and cover in the study area was quantified using data from
MapBiomas project and subsequently, the areas affected by fire were estimated annually. In
addition, we identified and analyzed the main spatially explicit physical and socioeconomic factors
that influence the occurrence of forest fires using the Probit probabilistic model. The classes of
land use and cover predominant in the MATOPIBA region until 2017 were: Savanna Formation (39.5%),
Forest Formation (19.2%) and Grass Lands Formation (18.3%). The years that burned the largest areas
were 2000 (20.2%), 2010 (19.9%) and 2012 (18.4%). The years
with the lowest area burned were the years 2006 (4.9%), 2009 (3.5%) and 2013 (6.3%). During the
studied period, I estimated that 54,9% of the study area was burned at least once. Most of the
fires was spatially located in the central and southwest portion of the studied region. Based on
the Probit model results, the spatial variables that most affected the fire occurrence in the study
area (α = 0,05) were: distance of highways, distance of urban centers, distance of railways,
distance of transmission lines, slope and longitude, sites located within the Protected areas of
Full Protection, sites located outside of Protected areas of Sustainable Use, Forest Formation,
Savanna Formation, Grass Lands Formation, Annual and Perennial Culture and Mosaic of Agriculture
and Pasture. In 2007, 2010 and 2012 there were significantly more fires compared 2017. There was no
significant difference between those fires that occurred in 2014 and 2015 compared to 2017 (the
temporal omitted variable). Every other year of analysis showed significantly lesser fire events
than those observed in 2017. These study results indicate that unknown factors that may annually
occur were not included in the present Probit modeling and they may affect fire occurrence in the
study region. In addition, some types of vegetation, such as the savanna formation, grasslands
formation and pastures, seem to be more prone to forest fires, especially within Protected areas of
Full Protection in the MATOPIBA region. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2018. |
Aparece na Coleção: | Engenharia Florestal
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