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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19740
Tipo do documento: | TCC |
Title: | Diagnóstico de focos de incêndio do estado do Rio de Janeiro (2000-2024) |
Authors: | Coelho, Lucas Felipe Silva |
: | Mendonça, Bruno Araujo Furtado de |
: | Mendonça, Bruno Araujo Furtado de;Araújo, Emanuel José Gomes de;Abreu, Marcel Carvalho |
Keywords: | Sensoriamento remoto;Incêndios;Queimadas;Rio de Janeiro;Remote sensing;Wildfires;Burnings;Rio de Janeiro |
Issue Date: | 12-Dec-2024 |
Citation: | COELHO, Lucas Felipe Silva. Diagnóstico de focos de incêndio do estado do Rio de Janeiro (2000-2024). 2024. 24 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2024. |
Abstract: | Embora o uso do fogo seja uma prática tradicional na agricultura ou no descarte de dejetos, sua propagação descontrolada, muitas vezes associada a ações criminosas, é um agente significativo de degradação ambiental, causando sérios danos à biodiversidade, aos ecossistemas e à sociedade. O uso de ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são fundamentais para a análise espacial e temporal desses eventos, permitindo o desenvolvimento de estratégias mais eficazes de monitoramento e combate. Diante disso, o presente trabalho teve como objetivo realizar um diagnóstico dos focos de calor registrados no Rio de Janeiro, abrangendo o período de 2000 a 2024, com base nos dados de satélites do INPE, o comparando com dados demográficos (IBGE) e de uso e cobertura do solo (MapBiomas). A análise incluiu a exclusão de focos redundantes captados e seu processamento por meio dos softwares QGIS e Excel. Foram feitas análises estatísticas como os testes de Shapiro-Wilk para conferir a normalidade dos dados e a correlação Spearman para analisar a correlação entre focos de incêndio, a variável referência, e área total, população, densidade populacional e áreas vegetadas, não vegetadas e de agropecuária para cada município. Foram avaliados os padrões temporais dos focos de calor, identificando os meses de maior ocorrência ao longo dos 25 anos, que foram julho, agosto, setembro e outubro, estes que coincidem com o período seco em grande parte do Estado. Também foi identificada a concentração de ocorrências nas mesorregiões Metropolitana e Norte do Estado, estas que apresentam combinação de média pluviosidade anual com baixa altitude. As variáveis que demonstraram correlação significativa com os focos de incêndio foram: área do município, população, área vegetada, área de agropecuária e área não vegetada. Por fim, foram identificados os municípios com maior variação em sua cobertura de área vegetada, não vegetada e de agropecuária, onde as duas últimas apresentaram forte relação com focos de calor. Estes resultados demonstram a necessidade de políticas públicas voltadas ao monitoramento e à mitigação dos focos de calor, especialmente nos períodos e regiões identificados, contribuindo para a preservação dos ecossistemas e para a redução dos impactos negativos sobre a fauna, a flora e as populações locais. |
Abstract: | Although the use of fire is a traditional practice in agriculture or waste disposal, its uncontrolled spread, often associated with criminal activities, represents a significant agent of environmental degradation, causing severe damage to biodiversity, ecosystems, and society. The use of geoprocessing and remote sensing tools is essential for the spatial and temporal analysis of these events, enabling the development of more effective monitoring and mitigation strategies. In this context, the present study aimed to diagnose heat spots recorded in Rio de Janeiro from 2000 to 2024, based on satellite data from INPE, and compare it with demographic data (IBGE) and land use and cover data (MapBiomas). The analysis included the removal of redundant hotspots and their processing using QGIS and Excel software. Statistical analyses were performed, such as the Shapiro-Wilk test to assess data normality and the Spearman correlation to examine the relationship between fire hotspots, the reference variable, and total area, population, population density, and vegetated, non-vegetated, and agricultural areas for each municipality. Temporal patterns of heat spots were evaluated, identifying the months with the highest occurrences over the 25 years: July, August, September, and October, which coincide with the dry season in most of the state. Concentrations of occurrences were also identified in the Metropolitan and Northern mesoregions, which combine moderate annual rainfall with low altitudes. Variables showing a significant correlation with fire hotspots included municipal area, population, vegetated area, agricultural area, and non-vegetated area. Lastly, municipalities with the greatest variation in vegetated, non-vegetated, and agricultural area cover were identified, with the latter two showing a strong relationship with heat spots. These results highlight the need for public policies focused on monitoring and mitigating heat spots, especially during the identified periods and in specific regions, contributing to ecosystem preservation and reducing negative impacts on fauna, flora, and local populations. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19740 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Florestal |
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