Modelação SIG na avaliação de risco de incêndio na Reserva Nacional do Niassa Workshop on Conservation Science in Mozambique

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1 Modelação SIG na avaliação de risco de incêndio na Reserva Nacional do Niassa Workshop on Conservation Science in Mozambique Márcio Mathe Natasha Ribeiro Pedro Cabral Maputo, Abril de 2014

2 Situação actual aumento da incidência de incêndios na Reserva Nacional do Niassa (RNN); esforços para a gestão são ainda insuficientes; produção de mapas de risco de incêndio ainda é bastante reduzida em Moçambique.

3 Objectivos Geral desenvolver uma metodologia para a elaboração de um modelo de risco de incêndio para a Reserva Nacional do Niassa.

4 Objectivos (cont) Específicos desenvolver o modelo usando o efeito combinado dos diferentes factores (Combustível, Topografia, proximidade as vias de acesso, Clima; densidade dos elefantes). analisar a importância de cada parâmetro no processo de ignição de um incêndio florestal.

5 Área de estudo Área Km 2 ; População 40 mil hab; Clima Tropical húmido; Vegetação Floresta Decídua, na sua maioria miombo

6 Dados utilizados área ardida dados do sensor Modis; período (2001 a 2011) análise do histórico

7 Dados utilizados modelo digital de elevação dados do sensor Aster; 30 m resolução

8 Dados utilizados uso e cobertura produzido pela DNTF interpretação de imagens de satélite LANDSAT 5; escala nominal de 1: ;

9 Dados utilizados - clima superfícies interpoladas; raster resolução espacial de 1km; período compreendido entre 1950 e 2000

10 Dados utilizados vias de acesso movimentos pedestres rotas comerciais buffers

11 Metodologia

12 Métodos Calculo de Probabilidade

13 Métodos / Diagrama de susceptibilidade

14 Métodos / Perigosidade

15 Métodos /Dano Potencial o dano potencial é o produto do seu valor económico multiplicado pela vulnerabilidade; o valor foi estimado a partir de quantitativas crédito de carbono Mecanismo REDD

16

17 Validação Validação independente a análise ROC (Receiver Operating Characteristic) é usada para medir o desempenho do modelo e para avaliar a precisão da classificação; Resultado: gráfico da probabilidade de uma queimada ser verdadeira ou falsa.

18 Mapa de Probabilidade Probabilidade Muito Alta (8.58%) probabilidade média (27.7 %), baixa (22.4 %) e Muito Baixa (20.8%) de forma fragmentada em toda a área

19 Resultados Mapa de Susceptibilidade R 2 = 0.6, ROC = 0.93 Logit (Área ardida) = *Declive *Densidade dos Elefantes *Distancia as vias de acesso *Uso e Cobertura *Precipitação *Temperatura

20 Resultados Mapa de Perigosidade perigosidade alta (17,4%) e muito alta (17,1%) perigosidade muito baixa (20.67%) e baixa (22.73%))

21 risco alto e muito Alto cobrem 38% da RNN e estão dispersas Resultados - mapa de risco risco muito baixo, baixo e médio cobrem 62%da RNN

22 Conclusões O modelo estudado provou ser adequado para a previsão do risco de queimadas na NNR; Os factores determinantes do risco de queimadas são, em ordem de importância: densidade de vegetação, densidade de elefantes e distância das vias de acesso. A maior parte da RNN possui um risco baixo a médio de ocorrência de queimadas, mas existem regiões particulares que possuem um risco elevado.

23 Recomendações De gestão: Considerar as áreas de maior risco como prioritárias para a gestão das queimadas. Testar e promover boas práticas de gestão de queimadas incluindo queimadas frias controladas e abertura de aceiros Criar e manter faixas exteriores de protecção nos aglomerados populacionais de acordo com a priorização do risco Sinalização do espaço florestal Melhoria e implementação do plano de gestão de queimadas nas áreas prioritárias (draft existe).

24 Recomendações Prioridades de investigação para os próximos 5 anos: Melhoria do modelo pela incorporação de variáveis tais como humidade do ar, direcção e velocidade dos ventos; Investigar técnicas de queimadas controladas no início da época seca. Padrões de vegetação associados a diferentes riscos de queimadas.

25 OBRIGADO

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