Incêndios estão a aumentar em Warming mundo e podemos prevê-los

Incêndios estão a aumentar em Warming mundo e podemos prevê-los

Incêndios estão a aumentar: tempo para se preparar.

Na última década, a frequência de incêndios florestais na Austrália aumentou. O Floresta Índice risco de incêndio - que mede a frequência e severidade do tempo mais propício ao fogo - aumentou dramaticamente desde os 1970s, e particularmente nos 1990s e 2000s. Isso - juntamente com uma grande quantidade de outras evidências - indica que uma grande mudança no clima está se aproximando.

Em um artigo do estudo publicado hoje no Real Sociedade Open Science, mostra-se que a frequência de incêndios florestais aumentou em 40% nos últimos cinco anos.

Isso faz parte do nosso trabalho para melhor prever incêndios usando informações meteorológicas. Desenvolvemos um modelo que pode prever incêndios ao longo de um período de uma semana com uma precisão de 91%. Embora ainda não possamos usá-lo para prever incêndios de forma definitiva, é um grande passo em frente no planejamento e na previsão de incêndios.

Há uma necessidade urgente de investigação científica que pode contribuir para o futuro preparação incêndio florestal da Austrália. O conhecimento adquirido a partir desta pesquisa poderia ajudar a salvar vidas e bens, apoiar códigos de construção eficazes e ajudar decisões de manejo da terra.

previsão fogo fica esperto

Queríamos encontrar “hotspots” de incêndios florestais - locais onde um incêndio florestal poderia acontecer no futuro com base nos padrões climáticos recentes. Eles não mostram que um incêndio florestal irá definitivamente acontecer, e da mesma forma, precisamos ter cuidado para que as pessoas não assumam que um incêndio não acontecerá se não houver um hotspot.

Para isso, desenvolvemos um modelo que combinava dados sobre incêndios (de imagens de satélite) com dados climáticos, incluindo umidade do solo, carga de combustível seco, velocidade do vento, temperatura e umidade.

Estamos usando um aprendizado de máquina Abordagem para modelar futuros hotspots de bushfire - em suma, uma forma de inteligência artificial que permite que o modelo aprenda sozinho. Nosso modelo usou outras formas de aprendizado para produzir mapas de hotspots de incêndios florestais.

Previsão de hotspots

Nós testamos nosso modelo olhando retrospectivamente os bushfires. Nossas previsões alcançaram 91% de precisão global. A análise também indica que, numa base semanal, a frequência de incêndios florestais na Austrália, particularmente durante os meses de verão, aumentou em 40% nos últimos cinco anos.

Fizemos uma extensa pesquisa na história da mata australiana, para garantir que os dados sobre as condições e o comportamento dos incêndios principais da 36 estivessem corretos.

Dois tipos de vegetação australiana são propensas a incêndios: pastagens e florestas. Descobrimos que o nosso modelo poderia prever ambos.

Combater fogos

Embora as novas tecnologias estão sendo desenvolvidas para gerenciar o crescente número de queimadas não planejadas na Austrália, não temos, e nunca são susceptíveis de ter, uma maneira de evitar desastres de fogo naturais.

A história recente de incêndios florestais na Austrália indica que a maneira mais eficaz de salvar vidas é a evacuação planejada antecipada, combinada com aconselhamento oportuno e alertas para as pessoas potencialmente em risco.

A estimativa antecipada da provável frequência de futuros incêndios florestais e a estimativa precisa do ponto quente dos locais com maior probabilidade de serem afetados podem fornecer um grande apoio aos administradores de terras e ajudar a reduzir os danos causados.

Mas ainda assim, o nosso sistema existe somente como um modelo de pesquisa. Seu impacto e eficácia só poderia ser totalmente avaliado se um verdadeiro sistema foram implementadas como uma ferramenta de apoio à decisão para os administradores de terras e serviços de emergência, de prever com precisão as mais prováveis ​​pontos bushfire quentes, com uma resolução detalhada e de grão fino e uma escala em tempo hábil.

Sobre o autor

Ritaban Dutta, cientista sênior de pesquisa e líder do projeto de pesquisa, Data61, CSIRO

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