Os incêndios florestais são uma ameaça crescente em um mundo moldado pelas mudanças climáticas. Agora, pesquisadores da Aalto University desenvolveram um modelo de rede neural que pode prever com precisão a ocorrência de incêndios em turfeiras. Eles usaram o novo modelo para avaliar o efeito de diferentes estratégias para gerenciar o risco de incêndio e identificaram um conjunto de intervenções que reduziriam a incidência de incêndios em 50 a 76%.
O estudo se concentrou na província de Bornéu, em Kalimantan Central, na Indonésia, que tem a maior densidade de incêndios em turfeiras no sudeste da Ásia. A drenagem para apoiar a agricultura ou a expansão residencial tornou as turfeiras cada vez mais vulneráveis ​​a incêndios recorrentes. Além de ameaçar vidas e meios de subsistência, os incêndios em turfeiras liberam quantidades significativas de dióxido de carbono. No entanto, as estratégias de prevenção têm enfrentado dificuldades devido à falta de ligações claras e quantificadas entre as intervenções propostas e o risco de incêndio.

O novo modelo usa medições feitas antes de cada temporada de incêndios em 2002-2019 para prever a distribuição de incêndios em turfeiras. Embora as descobertas possam ser amplamente aplicadas a turfeiras em outros lugares, uma nova análise teria que ser feita para outros contextos. "Nossa metodologia poderia ser usada para outros contextos, mas esse modelo específico teria que ser treinado novamente com os novos dados", diz Alexander Horton, pesquisador de pós-doutorado que realizou o estudo.

Os pesquisadores usaram uma rede neural convolucional para analisar 31 variáveis, como o tipo de cobertura da terra e os índices de vegetação e seca pré-fogo. Uma vez treinada, a rede previu a probabilidade de um incêndio em turfeiras em cada ponto do mapa, produzindo uma distribuição esperada de incêndios para o ano.

No geral, as previsões da rede neural estavam corretas em 80 a 95% das vezes. No entanto, embora o modelo geralmente estivesse certo ao prever um incêndio, ele também perdeu muitos incêndios que realmente ocorreram. Cerca de metade dos incêndios observados não foram previstos pelo modelo, o que significa que não é adequado como sistema preditivo de alerta precoce. Agrupamentos maiores de incêndios tendiam a ser bem previstos, enquanto incêndios isolados eram frequentemente perdidos pela rede. Com mais trabalho, os pesquisadores esperam melhorar o desempenho da rede para que ela também possa servir como um sistema de alerta antecipado.

A equipe aproveitou o fato de que as previsões de incêndio geralmente estavam corretas para testar o efeito de diferentes estratégias de manejo da terra. Ao simular diferentes intervenções, eles descobriram que a estratégia plausível mais eficaz seria converter matagais e matagais em florestas pantanosas, o que reduziria a incidência de incêndios em 50%. Se isso fosse combinado com o bloqueio de todos os canais de drenagem, exceto os principais, os incêndios diminuiriam em 70% no total.

No entanto, tal estratégia teria desvantagens econômicas claras. “A comunidade local precisa desesperadamente de cultivo estável e de longo prazo para impulsionar a economia local”, diz Horton.

Uma estratégia alternativa seria estabelecer mais plantações, uma vez que bem manejadas reduzem drasticamente a probabilidade de incêndio. No entanto, as plantações estão entre os principais impulsionadores da perda florestal, e Horton aponta que 'as plantações são principalmente de propriedade de grandes corporações, muitas vezes sediadas fora de Bornéu, o que significa que os lucros não são diretamente realimentados na economia local além do fornecimento de trabalho para a mão de obra local."

Em última análise, as estratégias de prevenção de incêndios precisam equilibrar riscos, benefícios e custos, e esta pesquisa fornece as informações para fazer isso, explica o professor Matti Kummu, que liderou a equipe de estudo. "Tentamos quantificar como as diferentes estratégias funcionariam. Trata-se mais de informar os formuladores de políticas do que de fornecer soluções diretas."

As descobertas foram publicadas em Communications Earth &Environment . + Explorar mais

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