Geotechnology applied to predict the risk of occurrence of fire in the Atlantic Forest

Authors

DOI:

https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2021.001.0057

Keywords:

Forest protection, Fuzzy logic, Conservation areas

Abstract

The maintenance of biodiversity is a global concern in economic, social and environmental terms. Thus, conservation units for the protection of natural environments were created. Despite the importance of these areas, forest fires have caused immeasurable and constant damage to Conservation Units. In view of this, the objective of this study was to determine the risk areas of forest fire occurrence through Fuzzy logic modeling in the Córrego Grande Biological Reserve, located in the Mata Atlântica Brazilian biome. In order to prospect for areas at risk of forest fires, the following variables were inserted in the model: land use, road network, slope and relief orientation. Finally, the model was validated by comparing the location of fire occurrences between the years 2008 and 2018, and a layout of the risk classes in the study area. In doing so, it was found that 65.87% of the area is between the 'moderate' and 'very high' range of fire risk classes, and that 70.22% of the fires which occurred in the studied period also occurred in that class range. The study concluded that the most influential variable on the risk level of fire occurrence is the forest road network. In this way, the proposed methodology can be applied to any other areas and types of land cover.

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Author Biographies

Antonio Henrique Cordeiro Ramalho, Universidade Federal do Espírito Santo

Antonio Henrique Cordeiro Ramalho, natural de Malacacheta - MG, Técnico Agrícola com Habilitação em Agropecuária pelo IFMG - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais - Campus São João Evangelista, concluído no ano de 2012 (dois mil e doze); Engenheiro Florestal, pelo IFNMG - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais - Campus Salinas, com o início no ano de 2013 (dois mil e treze) e conclusão em 2018 (dois mil e dezoito). Mestre em Ciências Florestais (Colheita e transporte florestal) pela UFES - Universidade Federal do Espírito Santo, com início em 2018 e conclusão em 2020. Atualmente doutorando (Colheita, transporte e incêndios florestais) em ciências florestais pela UFES - Universidade Federal do Espírito Santo, Atua nas áreas de pesquisa em Sistema de Informações Geográficas (SIG) aplicadas à colheita, transporte, logística e incêndios florestais. É membro dos núcleos de pesquisa NUPEME (Núcleo de Pesquisa em Mecanização, Ergonomia, Colheita, Logística e Incêndios Florestais) e GAGEN (Geotechnology Applied To Global Environment).

Eleon de Castro Neder, Universidade Federal do Espírito Santo

Possui ensino-medio-segundo-graupelo Colégio Imaculada Conceição(2009). Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Ciência do Solo.

Nilton Cesar Fiedler, Universidade Federal do Espírito Santo

Professor Titular da Universidade Federal do Espírito Santo, atuando no Departamento de Ciências Florestais e da Madeira do Centro de Ciências Agrárias e Engenharias. Possui Graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Viçosa (1992), Mestrado em Ciências Florestais pela Universidade Federal de Viçosa (1995), Doutorado em Ciências Florestais pela Universidade Federal de Viçosa (1998) e Pós Doutorado na Universidade de Trás os Montes e Alto Douro em Portugal (2016), com bolsa de Estágio Sênior no Exterior - CAPES . Participa de Convênios Institucionais da UFES com a Universidade de Lisboa (Coordenador) e Universidade Trás os Montes e Alto Douro (UTAD) em Portugal, Universidade de Córdoba e Barcelona (Espanha), Universidade Católica de Temuco (Chile) e Universidade de Hamk (Finlândia) . Ministra as disciplinas Motores e Máquinas Florestais, Incêndios Florestais, Colheita,Transporte e Logistica Florestal, Ergonomia e Segurança do Trabalho para a Graduação e as disciplinas Colheita Florestal, Técnicas de prevenção e combate a Incêndios Florestais e Logística Florestal para a Pós Graduação em Ciências Florestais da UFES. Tem experiência em orientação de estudantes de Graduação, Mestrado e Doutorado na UFES. Já orientou ou coorientou estudantes de Pós Graduação na Universidade de Brasília, Federal de Viçosa, Estadual do Centro Oeste do Paraná, Federal dos Vales do Mucuri e Jequitinhonha e Federal de Lavras e Federal de Santa Catarina. Atualmente é coordenador dos laboratórios de colheita, ergonomia e logística florestal (LABCELF) e Incêndios Florestais (LABIF) do Centro de Ciências Agrárias e Engenharias da UFES. Consultor Ad Hoc das Revistas Árvore, Scientia Forestalis, Cerne, Pesquisa Florestal Brasileira, Ciência Florestal e Floresta. Atua em extensão universitária na Universidade Federal do Espírito Santo (PROEX-UFES) e no programa de Pós Graduação em Ciências Florestais em nível de Mestrado e Doutorado. Tem experiência na área de Recursos Florestais e Engenharia Florestal, atuando principalmente em colheita e transporte florestal, mecanização florestal, incêndios florestais, ergonomia florestal e logística.

Taís Rizzo Moreira, Universidade Federal do Espírito Santo

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Espírito Santo (2016) e mestrado em Ciências Florestais na linha de pesquisa de meio ambiente e recursos hídricos pela Universidade Federal do Espírito Santo (2019). Atualmente, Doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, pelo CCAE-UFES. Atua na área de Meio Ambiente, Recursos Hídricos e climatologia com ênfase em Geotecnologia Ambiental, aplicando o Geoprocessamento como Ferramenta de Auxílio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico.

Jeferson Pereira Martins Silva, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutorando do programa de pós graduação em Ciências Florestais da UFES, com mestrado em Ciências Florestais pela mesma Universidade e graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atua na área de aprendizagem de máquina aplicada à modelagem de crescimento de produção florestal; otimização para alocação de infraestrutura na Amazônia, auxiliando o desenvolvimento sustentável; otimização e alocação de equipes de combate a incêndios florestais, e; uso de dados Lidar para estimação de variáveis biofísicas em povoamentos florestais. Possui conhecimento em linguagem de programação R, Python e MatLab. 

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Published

2020-09-15

Issue

Vol. 12 No. 1 (2021): Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais - Jan 2021

Section

Tecnologia, Modelagem e Geoprocessamento

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