Mapeamento de risco de incêndio florestal no Parque Natural do Alvão
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10198/29250 |
Resumo: | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR, Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Mapeamento de risco de incêndio florestal no Parque Natural do AlvãoIncêndio florestalMapeamento de risco de incêndioGeoprocessamentoParque Natural do AlvãoDomínio/Área Científica::Ciências Agrárias::Agricultura, Silvicultura e PescasMestrado de dupla diplomação com a UTFPR, Universidade Tecnológica Federal do ParanáOs incêndios florestais estão se tornando um evento cada vez mais comum e intenso em várias localidades do globo. Por ser um evento aleatório a sua prevenção e combate é uma tarefa árdua, principalmente em países com elevada ocorrência de incêndios, como é o caso de Portugal. Algumas técnicas podem ser utilizadas para direcionar as práticas preventivas e de mitigação dos danos, entre as quais pode-se citar o Mapeamento de Risco de Incêndio Florestal (MRIF), que constitui uma ferramenta bastante útil para orientação da prevenção e combate de incêndios florestais. O MRIF consiste numa metodologia de integração, através da álgebra de mapas, que relaciona uma fonte variável de ameaça, neste caso a presença humana, com variáveis de susceptibilidade natural, como cobertura vegetal, quantidade de material combustível presente na área, declive, orientação das encostas e características dos ventos incidentes no local. Com base nestas variáveis é possível elaborar mapas com identificação de áreas de maior risco de ocorrência de incêndios numa determinada região. Neste estudo foram analisadas as variáveis, anteriormente citadas, para a elaboração de um MRIF na área do Parque Natural do Alvão (PNAL) e seu entorno (área de influência do PNAL), distrito de Vila Real, com o intuito de caracterizar os fatores de risco presentes no local, bem como as áreas mais suscetíveis à ocorrência de incêndios, desta forma fornecendo aos gestores da área uma ferramenta que pode ser usada na prevenção e combate a incêndios. Apoiado em informações obtidas a partir de produtos de sensoriamento remoto da superfície terrestre, foi utilizado um modelo de ponderação para a classificação da área do PNAL em classes de risco nulo, baixo, moderado, alto e muito alto. O estudo demonstrou que, para o período analisado, cerca de 80% da área de interesse está classificada com risco moderado, alto e muito alto, sendo ainda que 7% da área total apresenta níveis extremos de risco de incêndio florestal.Forest fires are becoming an increasingly common and intense event in various locations around the globe. As it is a random event and its prevention and combat are an arduous task, especially in countries with high levels of fire incidence, such as Portugal. Some techniques can be used to guide the preventive and mitigative practices of the damage, among such practices we can mention the Forest Fire Risk Mapping as a very useful tool to guide teams that work directly with forest fires. The Forest Fire Risk Mapping consists of an integration methodology, through map algebra, which concatenates risk variables, in this case human presence, with natural susceptibility variables, such as vegetation cover, amount of combustible material present in the area, slope and slope orientation such as characteristics of the incident winds on the site, to enable the elaboration of risk maps, where the regions of a certain area that are more susceptible to the occurrence of some type of fire are indicated. In this study, the variables mentioned above were analyzed for the development of a Forest Fire Risk Mapping at the Alvão Natural Park and its surroundings, in the district of Vila Real, in order to identify the risk factors, present at the site, as well as the region’s most susceptible to the occurrence of fires, thus providing area managers with a tool that can be used to prevent and fight future fires. Based on information obtained from Earth's surface products of remote sensing, a weighting model was used to classify park areas into zero, low, moderate, high and very high-risk classes. The study demonstrated that, for the analyzed period, around 80% of the area of interest is at moderate, high and very high risk, with 7% of the total area presenting extreme levels of forest fire risk.Fonseca, FelíciaMiranda, Fabiani das Dores AbatiBiblioteca Digital do IPBFerron, Wellington Borba2024-01-17T14:59:16Z20242024-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/29250TID:203469399porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-01-24T01:19:36Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/29250Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T01:56:39.010760Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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