Os grandes incêndios florestais no Noroeste de Portugal continental (2001 – 2020) - A deteção remota como ferramenta de apoio ao seu estudo

Abstract

Atualmente, é crescente a preocupação por parte da sociedade sobre os impactes provocados pela ação do fogo nos diferentes ambientes. O fogo pode ser entendido como um fator ecológico natural ou não que influencia na estrutura e funcionamento de diversos ecossistemas, podendo, quando se perde o seu controle, passar a ser considerado como incêndio, sendo potencialmente capaz de provocar grandes prejuízos, e se tornar um grande incêndio florestal. Esta preocupação tem como consequência benéfica o desenvolvimento de ferramentas que ajudam a compreender esse problema. Em todo o mundo, incêndios florestais sempre ocorreram em diversas regiões, mesmo em áreas com condições climáticas menos propensas, resultando em impactos ambientais em vários níveis. Nas últimas décadas, a Europa tem enfrentado um aumento significativo no número de incêndios e na área devastada pelo fogo, com padrões espaciais e temporais variados. Essas tendências são resultado das transformações na disponibilidade de materiais combustíveis e das mudanças climáticas. Diante disso, Portugal destaca-se como um dos países mais afetados pelos incêndios florestais no sul do continente europeu, com eventos recorrentes e frequentes impactes, sendo responsáveis por perdas no ambiente, na economia e de vidas humanas. Os incêndios florestais não estão distribuídos uniformemente pelo território de Portugal, sendo o Noroeste a região que apresenta a maior incidência. Nessa investigação buscamos conhecer e compreender a repartição espacial e evolução temporal dos Grandes Incêndios Florestais (GIF) no Noroeste de Portugal continental, com recurso a técnicas de deteção remota, no período de 2001 a 2020. Para isso, foi realizada uma extensa revisão bibliográfica para fundamentar esta tese de doutoramento, além de uma bibliométrica para analisar as publicações científicas sobre o tema estudado entre os anos de 1991 a 2020. Com o uso de técnicas de detenção remota desenvolvemos uma metodologia para cartografar os GIFs, usando algoritmo de Machine Learnig e séries temporais por meio da averiguação de 20 anos de imagens Landsat. Também realizamos estudo de caso no município de Baião com a análise de um GIF que ocorreu em 2019, e realizamos a cartografia das áreas de interface urbano florestais (IUF) para esse município. Os Incêndios de Interface Urbano-Florestal (IUFs) desempenham um papel crucial nesse contexto, uma vez que as mudanças demográficas e sociais ocorridas nas áreas rurais têm levado ao abandono das terras nas últimas décadas., o que, por sua vez, influencia no ordenamento florestal e nas áreas onde as casas ou áreas urbanas se encontram ou se misturam com a vegetação selvagem ou áreas rurais, as quais são muito vulneráveis aos incêndios florestais. Diante disso, consideramos que com base em dados de deteção remota podemos aprofundar o conhecimento sobre os GIFs no Noroeste de Portugal continental, principalmente pela possibilidade de realizar análise de séries temporais, que contribuem no entendimento dos eventos já ocorridos. O desenvolvimento de estudos, como este, aborda questões ambientais, sociais e económicas, uma vez que favorece o desenvolvimento de campanhas de sensibilização e prevenção, atividades de gestão florestal e do risco de incêndio, bem como a a monitorização de possíveis atividades potencialmente facilitadoras de incêndios.

Nowadays, there has been a growing concern of society about the impacts caused by the action of fire in different environments. Fire can be understood as a natural or non-natural ecological factor that influences the structure and functioning of several ecosystems, and when it loses control, it can be considered as a wildfire, being potentially capable of causing great damage, turning into a large wildfire. This concern has as a beneficial consequence the development of more efficient tools that contribute to the understanding of this problem. Worldwide, wildfires have always occured in multiple regions, even in climatically less prone areas, and with environmental impacts at various levels. In recent decades, Europe has registered a high number of fires and an extensive burnt area, with different spatial and temporal trends, as a result of transformations in the availability of fuel material and climate change. In view of this, Portugal stands out as one of the countries most affected by wildfires in the south of the European continent, with recurrent events and frequent impacts, being responsible for losses in the environment, economy, and human lives. Wildfires are not evenly distributed across the territory of Portugal, with the Northwest being the region with the highest incidence. In this investigation, we seek to know and understand the spatial distribution and temporal evolution of the Large Wildfires (LWF) in the Northwest of mainland Portugal, using remote sensing techniques within a period from 2001 to 2020. In doing so, we performed an extensive bibliographic review to support this doctoral thesis, in addition to a bibliometric analyse to exam scientific publications on the subject studied between 1991 and 2020. With the use of remote sensing techniques, we developed a methodology to map the LWFs, using Machine Learning algorithm and time series through the investigation of 20 years of Landsat images. Furthermore, we developed a case study in the municipality of Baião by analysing the LWF that occurred in 2019 and mapped its wildland-urban interface areas (WUI). The WUIs have gained importance in this matter, since the demographic and social changes that have occurred in rural areas have driven land abandonment in recent decades, which, in turn, influences forest planning and the areas where houses or urban areas are located or intermingled with wild vegetation or rural areas, which are very vulnerable to wildfires. On account of it, we consider that based on remote sensing data we can deepen the knowledge of LWFs in the Northwest of mainland Portugal, mainly due to the possibility of performing time series analysis, which contribute to the understanding of events that have already occurred. The development of studies, such as this one, addresses environmental, social, and economic issues, as it fosters awareness and prevention campaigns, forestry, and fire risk management activities, as well as the monitoring of possible activities that potentially can lead to wildfires.