CÁLCULO DE RISCO E DETECÇÃO DE QUEIMADAS: UMA ANÁLISE NA AMAZÔNIA ORIENTAL

O sensoriamento remoto e o índice de risco de fogo são as formas de detecção e previsão de queimadas utilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais para monitorar a frequência de queimadas no Brasil, no entanto observa-se que a ocorrência de uma queimada nem sempre é prevista pelo índice do risco de fogo, particularmente na região da Amazônia oriental. Assim, esta pesquisa foi motivada pelo objetivo de analisar o padrão espaçotemporal das queimadas detectadas via satélite e a eficiência dos alertas de previsão de queimadas gerados pelo cálculo do risco de fogo, considerando a variabilidade dos fenômenos meteorológicos que podem influenciar o regime pluviométrico e alterar a ocorrência de focos de queimada na região da Amazônia oriental. As análises desta investigação consideraram as alterações das condições meteorológicas moduladas pela variabilidade interanual do fenômeno El Niño Oscilação Sul ocorridas entres os anos de 2000 e 2017. Os resultados mostraram que, em anos menos chuvosos, os focos de queimada apresentaram maior frequência ao longo do ano. Já nos mais chuvosos, tenderam a concentrar-se no segundo semestre em proporção superior à observada nos anos mais secos. A maior parte dos focos de queimada (80%) ocorreu em áreas alteradas pela atividade humana, resultado não captadopelo índice de risco de fogo, indicando que, por este levar em conta somente variáveis ambientais e não incluir a ação do homem como parâmetro, a eficiência em antecipar a ocorrência de uma queimada se torna limitada.Remote sensing and fire risk index are forms of detection and prediction of wildfire commonly used by the National Institute for Space Research to monitoring the frequency of fires in Brazil. However, fire risk index does not detect the wildfire occurrence in some cases, particularly in Eastern Amazon. Thus, this research was motivated by the objective of analyzing the space / time pattern of the fires detected by satellite and the efficiency of the fire prediction alerts generated by fire risk calculation, considering the variability of these meteorological phenomena that can influence the rainfall regime and change the occurrence of wildfires in the region of Eastern Amazonia. The analyses of this research considered the changes in the meteorological conditions modulated by the interannual variability of the phenomenon El Niño / Southern Oscillation occurred between the years of 2000 to 2017. The results showed that in less rainy years the fires were more frequent throughout the period, while, in rainier years, tended to be more concentrated in the second semester, in a higher proportion than that observed in drier years. The largest portion of the wildfires (80%) ococurred in areas altered by human activity”, this result is not perceived by fire alerts, ddue ti the fact that only environmental variables are considered in the calculation, not considering human activity as a parameter, therefore limiting the accuracy in anticipating wildfire occurrencent