Estudo da monitorização por amostragem do teor de humidade dos combustíveis florestais na previsão do risco de incêndio

Abstract

The objective of this work is to evaluate the effect of using field measurements of fine fuels moisture content (FFMC) in the calculation of the Fire Weather Index (FWI), a Canadian index that reflects the forest fire risk. The sampling was carried out in the municipalities of Lousã and Viseu during the period of 2018 to 2021.The values of fuel moisture content obtained through the ratio between wet and dry mass of the samples were introduced in the calculation phase of the Fine Fuel Moisture Content (FFMC), a component of the FWI. These results were then compared through FFMC and FWI graphs, linear regression curves and correlation coefficient (R2) against results obtained in the traditional way, without such measurements. Finally, the new model was validated using the fire database of the Institute for the Conservation of Nature and Forests (ICNF) for the years 2018 to 2020. The positive correlation between the FWI and the number of fire occurrences was proven, but the relationship with the burned area in the districts studied was weaker. By aggregating the information obtained from sampling, a better FWI response to the burned area was observed.At the same time, was also analyzed the discrepancy between the FWI calculation through equations proposed by Van Wagner in 1987 and through tables proposed by the Canadian Forestry Service (CFS) in 1984; as well as the influence that different sets of weather history have on the quantitative and qualitative output of the FWI, comparing official data provided by the portuguese weather authority IPMA (Portuguese Institute for Sea and Atmosphere) and unofficial data provided by online source Visual Crossing. It was concluded that the tables output is very close to those of the equations (R2 = 0.97) and that, despite the high influence of the weather information set on the absolute value of FWI, the unofficial source used in this dissertation produces satisfactory results when compared to the official (R2 = 0.81).

O objetivo deste trabalho é avaliar o efeito do uso de medições de teor de humidade em combustíveis finos por amostragem no cálculo do Fire Weather Index (FWI), índice canadiano que traduz o risco de incêndio florestal. As recolhas foram feitas nos concelhos da Lousã e de Viseu durante o período de 2018 a 2021.Os valores obtidos para o teor de humidade dos combustíveis através da razão entre massa húmida e massa seca das amostras foram introduzidos na fase de cálculo do Fine Fuel Moisture Content (FFMC), componente do FWI. Estes resultados foram comparados através de gráficos, retas de regressão linear e coeficientes de correlação (R2) do FFMC e FWI com o que seria obtido da forma tradicional, sem tais medições. Por fim, o novo modelo foi validado com uso da base de dados de incêndios do Instituto da Conservação da Natureza e das Florestas (ICNF) nos anos de 2018 a 2020. Foi comprovada a correlação positiva entre o FWI e o número de ocorrências de incêndios, mas a relação com a área ardida nos distritos do estudo foi mais fraca. Ao agregar a informação obtida por amostragens, percebeu-se melhor resposta do FWI com a área ardida.Paralelamente, foi também analisada a discrepância entre o cálculo do FWI através das equações do sistema canadiano proposto por Van Wagner em 1987 e das tabelas propostas pelo Canadian Forestry Service (CFS) em 1984; bem como a influência de diferentes conjuntos de informação meteorológica sobre o resultado quantitativo e qualitativo do FWI, comparando-se os dados oficiais cedidos pela autoridade meteorológica portuguesa IPMA (Instituto Português do Mar e da Atmosfera) e dados oriundos da rede online e Visual Crossing. Concluiu-se que as tabelas apresentam resultados muito próximos aos das equações (R2 = 0,97) e que, apesar da alta influência do conjunto de informação meteorológica no valor absoluto de FWI, a fonte não-oficial utilizada nesta dissertação produz resultados satisfatórios quando comparada com a fonte oficial (R2 = 0,81).