Dinâmica dos incêndios florestais no estado do Acre

Over the last 40 years, forest fires in Amazonia have occurred at intervals of 4 to 5 years, causing economic, environmental and social damage. To understand the spatial and temporal dynamics of forest fires in Brazil’s state of Acre over a period of 33 years (1984 to 2016), we used images from Landsat 5, 7 and 8, applying the burn scar index (BSI) derived from the fractions of photosynthetic material, non-photosynthetic material and soil generated by CLASlite© software. Based on this mapping, we used the weights of evidence method in Dinamica-EGO software to analyze the factors resulting from human action and from natural features of the landscape that have the strongest influence on the occurrence of forest fires. To understand the changes in the forest, we selected four areas based on mapping the 2005 and 2010 fires and their areas of overlap. In this forest inventory we measured the diameter at breast height of all living and dead individuals larger than 10 cm in diameter in three 100 m × 50 m plots and all bamboo culms independent of diameter in 5 m × 5 m sub-plots. Information was collected on the total height of trees, whether the trees were broken or pressured by bamboo and whether termites were present. The total area of forest impacted by the fire in the period of 33 years in the entire State of Acre was 5,251 km 2 . However, of this total there were forests that were affected by fire only once (3,883 km 2 ), twice (598 km 2 ) and three times (57 km 2 ). In 2005, the municipalities (counties) of Acrelândia, Plácido de Castro and Senador Guiomard had more than 50% of their remaining forest impacted by fire. The main factors favoring fire occurrence were fragmentation and the proximity of cattle pastures and roads. Forest types most susceptible to fire were open forest with bamboo, open forest with palms and alluvial forest. Degradation caused by fire caused a strong impact in the reduction of density trees, species richness and decreases in dry above-ground biomass. An additional effect of the impact of the fire was an expansion of bamboo to densities 7 to 9 times that in unburned forest. The expansion of the bamboo had a linear relationship with decrease in the number of trees, in addition to increasing the number of trees damaged and broken, affecting up to 24% of all trees. For the open forests of southwestern Amazonia it is important to consider the contribution of bamboo (Guadua) in estimates of the total above-ground biomass of the forest. Bamboo increases the total biomass by 3 Mg ha -1 in intact forest, 26 Mg ha -1 in forest burned in 2005, 23 Mg ha -1 in forest burned in 2010 and 26 Mg ha -1 in forest burned in both 2005 and 2010, raising the biomass by percentages ranging from 1% to 38% with respect to the tree component. Up to 2016, the reduction of forest biomass caused a committed emission of 38 Tg of CO 2 for the state of Acre in an area of 3800 km 2 of remaining forest that had been affected by fire. This Xcommitted emission reduces by 17% the net climatic benefit of Acre’s goal for reducing the state’s greenhouse-gas emissions by 2020. This study made it possible to understand the scale of forest fires and their impacts in the forests of the state of Acre in drought years, which points to a future full of challenges for reducing the process of forest degradation.Nos últimos 40 anos, os incêndios florestais têm ocorrido em intervalo de 4 a 5 anos em diferentes regiões da Amazônia brasileira, causando danos econômicos, ambientais e sociais. Para compreender a dinâmica espaço-temporal dos incêndios florestais no Estado do Acre, foi analisado um período de 33 anos (1984 a 2016) de imagens Landsat (5, 7 e 8) através da aplicação do Índice de Cicatriz de Fogo (Burn Scar Index – BSI) derivado das frações de Material Fotossintético, Não-Fotossintético e Solo, geradas pelo software CLASlite©. Com base neste mapeamento, analisamos os fatores fruto da ação antrópicas e características naturais da paisagem que mais influenciam a ocorrência dos incêndios florestais pelo software Dinamica EGO através do método de pesos de evidência. Para compreender as mudanças na floresta, selecionamos quatro áreas com base no mapeamento dos incêndios de 2005 e 2010 e sua reincidência. Neste inventário florestal medimos o diâmetro a altura do peito de todos os indivíduos vivos e mortos maiores que 10 cm em três parcelas de 100 m × 50 m e todos os colmos vivos de bambu independentes do diâmetro em sub-parcelas de 5 m × 5 m em floresta intacta (testemunha), floresta queimada em 2005, floresta queimada em 2010 e floresta queimada em 2005 e 2010. Foram coletadas informações sobre a altura total, árvores quebradas ou danificadas pelo bambu, presença de cupim e infestação de cipós na copa das árvores. A área total de floresta impactada pelo fogo no período de 33 anos em todo o Estado do Acre foi de 5.251 km 2 . No entanto, deste total houve florestas que foram afetadas pelo fogo somente uma vez (3.883 km 2 ), duas vezes (598 km 2 ) e três vezes (57 km 2 ). Em 2005, os municípios de Acrelândia, Plácido de Castro e Senador Guiomard tiveram mais de 50% do remanescente florestal impactado pelo fogo. Os principais fatores que favoreceram à ocorrência de incêndios florestais foram: a fragmentação, proximidade de florestas às áreas de pastagens e estradas. A maior ocorrência dos incêndios foi atribuída às florestas abertas com bambu e palmeira e florestas aluviais. A degradação florestal ocasionada pelo fogo causou a redução na densidade de árvores, na redução da riqueza de espécies e redução na biomassa seca acima do solo. Entretanto, houve aumento no número de espécies pioneiras. Observou-se um efeito adicional ao impacto do fogo, uma expansão da densidade de colmos de bambu na proporção de 7 a 9 vezes com relação a floresta intacta. A expansão do bambu teve relação linear com a redução do número de árvores, além de aumentar o número de árvores danificadas e quebradas, afetando até 24% do total de árvores. Para as florestas abertas da Amazônia Sul Ocidental é importante considerar a contribuição da biomassa do bambu (gênero Guadua) para estimativa da biomassa total da floresta acima do solo. O bambu aumentou a biomassa total em 3 Mg ha -1 na floresta intacta, 26 Mg ha -1 na floresta queimada em 2005, 23 Mg ha -1 na floresta queimada em 2010 e 26 Mg ha -1 na floresta queimada reincidente, elevando a biomassa em termos percentual de 1% a 38% com relação ao componente arbóreo. Até 2016, a redução da biomassa florestal causou uma emissão comprometida de 38 Tg de CO 2 para o Estado do Acre em uma área de floresta remanescente afetada pelo fogo de 3.800 km 2 . Esta emissão significa um comprometimento de 17% da meta de redução de gases de efeito estufa do Acre até 2020. Este estudo possibilitou compreender a dimensão dos incêndios florestais e os seus impactos nas florestas do Estado do Acre em anos de secas extremas, possibilitando visualizar um futuro cheio de desafios para redução do processo de degradação florestal

Detecção de queimadas agrícolas no Estado do Acre através do GEE e QGis

Este estudo visou testar quatro classificadores supervisonados para mapeamento de cicatrizes de queimadas agropecuárias, avaliando a razão tempo-qualidade acuracia. Na última década, enquanto a taxa de desmatamento caiu, o número de focos de calor aumentou em toda a Amazônia. O monitoramento das queimadas tem sido baseado em focos pontuais de calor da superfície, o que não permite estimar o tamanho da área impactada pelo fogo, muito embora sejam importantes dados para acompanhamento da localização e tendência temporal de focos ativo. Com a evolução do processamento de imagens em nuvem, como a plataforma Google Earth Engine (GEE), é possível detectar e monitorar a área impactada pelo fogo de forma agil e rápida. Entretanto, é necessário testar algoritmos para ter balanço entre os erros de comissão e omissão do produto final. Para tanto, testamos a classificação em ambiente físico por meio do QGis e em ambiente de nuvem pelo GEE. Os algoritmos testados foram: máxima verossimilhança, árvore de decisão (CART), random forest e distância mínima. Avaliamos o tempo gasto em cada classificação (minutos) da cena 005/066 do Landsat 8, considerando um computador com Corel-i7, placa de vídeo-Nvidia e RAM 8GB-DDR3. Utilizamos quatro classes: floresta, desmatamento, queimadas e corpos da água, com 20 amostras para cada classe. O tempo gasto no Qgis foi de 90 min: 40 minutos para realizar o download da imagem, 13 minutos para as amostragens das classes e 37 minutos para calcular com o algoritmo. No GEE, o tempo gasto foi de 27 min: 6 minutos para as amostragens, 1 minuto para calcular com o algoritmo e 20 minutos para download da classificação. O algoritmo como melhor resultado foi distância mínima, principalmente devido a menor confusão e erros de comissão com as classes de água e desmatamento. O processamento em nuvem foi uma grande evolução do processamento digital de imagens de satélite, proporcionando menor tempo de processamento e diversidade de algoritmos para classificação. Produtos de queimadas são uma importante fonte de informação para tomadores de decisão em salas de situação, fiscalização e campanhas agrícolas, além da inserção deste produto em plataformas como TerraMA2

Detection of agricultural fires in the state of Acre with GEE and QGIS

Herein we aimed to test four supervised classifiers to map forest scars caused by agricultural burning activities, and also evaluate time-quality ratio accuracy. In the last decade, while deforestation rates decreased, the number of thermal hotspots increased through Amazonia. Monitoring forest burnings is important to identify and map location and trend of active burnings in real-time. However, such procedure is usually based on detection of isolated thermal hotspots on the surface, which do not allow evaluation of the size of areas affected by fire. As cloud image processing evolves and provides new tools, as Google Earth Engine (GEE), it became possible to detect and monitoring areas impacted by fire in fast and agile ways. Nevertheless, testing the efficiency of algorithms to balance commission and omission errors in the final product is pivotal. Thus, we tested four supervised classifiers (maximum likelihood, decision tree learning (CART), random forest, and minimum distance) in physical and cloud environments by the use of QGIS and GEE, respectively. We evaluate time spent (minutes) in each classification of the Landsat 8´s scene 005/066, within a computer with the following configuration: Intel Core i7 processor, graphic card NVIDIA, 8Gb memory RAM ddr3. We considered four classes: forest, deforestation, burnings, and bodies of water; with 20 samples for each class. Time spent with QGIS was 90 minutes: 40 minutes to download images, 13 minutes sampling the classes, and 37 minutes to obtain outputs after application of algorithm. With GEE, time spent was 27 minutes: six minutes to sampling, one minute to apply algorithm, and 20 minutes to download classification. Minimum distance was the algorithm with best performance due to minor commission and confusion errors for bodies of water and deforestation classes. Cloud image processing is a large step for digital satellite image processing routine, as it saves time and offers several classification algorithms simultaneously. Products of monitoring forest burnings are an important source of information for decision makers, supervision, and agricultural practices, as well as, inclusion in platforms as TerraMA2

Synergism of climatic variables and forest burns in the State of Acre

We aimed to understand the role of precipitation and temperature in the incidence of forest burns in the State of Acre, Brazil. In the last 40 years forest burns became more frequent, occurring each four-five years in different parts of the Amazon basin. Spatial and temporal distribution of forest burns is commonly associated with extreme dry caused by anomalous increase of temperature of ocean surface. In the Southern and Southwestern Amazon, where State of Acre is located, two recent extreme dry events (2005 and 2010) is associated with increase of temperature of tropical ocean surface in the Northern Atlantic. Herein, we selected consecutive number of days without rain (P↓) and number of days with maximum temperature above 35ºC (T↑35°C) to investigate potential relation with total annual cumulative area of forest burn scars in the municipality of Rio Branco between 1984 and 2018. Climate data were gathered from rain stations within study area. Years of incidence of extreme dry in the State of Acre were registered in 2005, 2010 and 2016, totalizing 526,289 ha, which correspond to 98% of mapped burns. These years match with periods of more than 40 days consecutively without rain and more than 38 days with maximum temperature above 35ºC daily. Moreover, strongest recorded El Niño took place in 2016, which caused 66 days with T↑35°C. During 2017 and 2018 more than 30 days with T↑ 35°C and P↓ were registered, contributing to the incidence of forest burn of 895 and 262 ha, respectively. In the first 20 years of monitoring, when it begun, large forest burns occurred each 10 years (1987 and 1998). Then, in the last decade, the frequency of severe forest burns increased to each five years (2005, 2010 and 2016). Overall, average interval between massive forest burns occurred in 1984 and 2018 was 7.25 years. We believe that increasing frequency of extreme climate events and forest burns is likely leading to a new fire regime, a climate "new normal", virtually boosting incidence of forest burns within the region in near future

Sinergismo de variáveis climáticas e incêndios florestais no estado do Acre

Este estudo visou compreender a influência das variáveis climáticas de precipitação e temperatura na ocorrência de incêndios florestais no Estado do Acre, Brasil. Nos últimos 40 anos, os incêndios têm se tornado mais frequentes, ocorrendo a cada 4 a 5 anos em diferentes partes da bacia Amazônica. A distribuição espacial e temporal dos incêndios florestais têm sido associadas às secas extremas ocasionadas pelo aumento anômalo da temperatura da superfície dos oceanos. Nas partes sul e sudoeste da Amazônia, onde está localizado o Estado do Acre, duas secas extremas recentes (2005 e 2010) têm sido associadas ao aquecimento da superfície da parte tropical do oceano Atlântico Norte. Neste estudo, selecionamos o número de dias consecutivos sem chuva (P↓) e o número de dias com temperatura máxima diária acima de 35°C (T↑35°C) para correlacionar com a área total anual acumulada de cicatrizes de incêndios florestais no município de Rio Branco, entre 1984 a 2018. Os dados climáticos foram coletados de estações pluviométricas na área de estudo. Os anos de secas extremas no Estado do Acre foram 2005, 2010 e 2016, somando 526.289 ha, que representa 98% dos incêndios mapeados. Estes anos coincidem com períodos >40 dias consecutivos sem chuva e >38 dias com temperatura máxima diárias acima de 35°C. Em 2016, houve o El Niño mais forte já registrado, havendo recorde do T↑35°C com 66 dias. Durante os anos de 2017 e 2018 observamos que o número de dias com T↑ 35°C e P↓ estiveram acima de 30 dias, contribuindo para ocorrência de 895 ha e 262 ha, respectivamente. O intervalo médio entre os grandes incêndios florestais entre 1984 a 2018 foi de 7,25 anos, sendo que nos 20 primeiros anos de monitoramento, houve um grande incêndio a cada década (1987 e 1998), e na última década, um grande e severo incêndio a cada 5 anos (2005, 2010 e 2016). O aumento na frequência de ocorrência de eventos climáticos extremos e incêndios florestais, é provável que estejam entrando em novo regime de fogo, um "novo normal" climático, aumentando chance de ocorrência de incêndios florestais no futuro no Estado do Acre