Uncontrolled fire points and forest fires in the Pantanal cause great damage to local flora and fauna. The prediction of these events is of paramount importance as it may mitigate or even avoid disasters in the Pantanal ecosystem. Given that fire prevention should be constant, the identification of fire foci is essential for immediate intervention. The objective of this study was to evaluate the forest fires in the Pantanal of Mato Grosso do Sul associated with the meteorological variables and to perform a forecast modeling. The environmental variables involved in the process were provided by the database of the Center for Weather Forecasting and Climate Studies of the National Institute for Space Research (INPE) and from the meteorological database for teaching and research of the National Institute of Meteorology (INMET). A close relationship was observed between the meteorological variables temperature, relative humidity and solar radiation and the occurrence of foci and the resulting correlations were satisfactory for the application of forecasting models. The Multiple Linear Regression technique presented fit of 41% and the Integrated Self-Regressive Analysis of Moving Average technique, 66.5%, and a general performance of 68.4%, thus making the latter the most recommended methodology for forecasting.Keywords: environmental monitoring, pantanal biome, prevention of fire points, fire forecast. Previsão e Modelagem das Ocorrências de Incêndios no Pantanal ResumoAs queimadas e incêndios descontrolados que ocorrem no Pantanal causam grandes prejuízos à fauna e flora locais. A previsão desses eventos é de grande importância por possibilitar que as catástrofes no ecossistema do Pantanal sejam amenizadas ou, até mesmo, evitadas. Tendo em vista que a prevenção contra incêndios deve ser constante, a identificação de focos de queimadas é essencial para uma intervenção imediata. Este estudo teve como objetivo avaliar as ocorrências de queimadas e incêndios no Pantanal Sul-Mato-Grossense, associadas às variáveis meteorológicas e realizar uma modelagem de previsão. As variáveis envolvidas nesse processo foram extraídas da base de dados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do banco de dados meteorológicos para ensino e pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Foram observadas que a temperatura, umidade relativa e radiação solar, possuem um relacionamento estreito com a ocorrência dos focos e as correlações resultantes foram satisfatórias para a aplicação das modelagens de previsão. A técnica de Regressão Linear Múltipla apresentou 41% de ajustamento e a técnica de Análise Auto-regressiva Integrada de Médias Móveis apresentou ajustamento de 66,5% e desempenho geral de 68,4%, tornando-a a metodologia mais recomendada para a previsão.Palavras-chave: monitoramento ambiental, bioma pantanal, prevenção de queimadas, previsão de fogo.
To better understand drought and flood dynamics in the Pantanal is crucial an adequate hydrometeorological monitoring network. However, few studies have investigated whether the current monitoring systems are suitable in this region. Here, we analyzed the hydrometeorological monitoring network of the Aquidauana region, composed of pluviometric, meteorological and fluviatile gauging stations. We obtained data of all hydrometeorological gauges available in this region to compare with the World Meteorological Organization (WMO) recommendation. We found that although the number of stations in operation is satisfactory when compared with that established by the WMO, the network is not satisfactory in the operating stations because of lack of maintenance, thus creating a need for additional stations. This fact was also observed when analyzing the meteorological network. Using remote sensing data may be possible to fill these data gap. However, to improve the knowledge on hydrological processes in this region is still necessary to install additional ground-based stations.
Os incêndios e as queimadas que ocorrem no Pantanal causam grandes prejuízos à fauna e flora locais. A previsão de eventos é de grande importância por possibilitar que as catástrofes nesse ecossistema sejam amenizadas ou, até mesmo evitadas. Este estudo teve como objetivo avaliar as ocorrências de queimadas e incêndios no Pantanal Sul-Mato-Grossense, associadas às variáveis meteorológicas e realizar uma modelagem de previsão a partir de técnicas de análise multivariada de dados. As variáveis ambientais envolvidas nesse processo foram extraídas da base de dados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do banco de dados meteorológicos para ensino e pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Foram observadas que a temperatura, umidade relativa e radiação solar, possuem um relacionamento estreito com a ocorrência dos focos e as correlações resultantes foram satisfatórias para a aplicação das modelagens de previsão. A técnica de Regressão Linear Múltipla apresentou 41% de ajustamento e a técnica de Análise Auto-regressiva Integrada de Médias Móveis apresentou ajustamento de 66,5% e desempenho geral de 68,4%, tornando-a a metodologia mais recomendada para a previsão.
Este artigo discute a sazonalidade dos preços da soja para os produtores de janeiro de 2000 a dezembro de 2016, no estado de São Paulo (SP). Considerando o preço como a variável mais importante na decisão de comercialização dessa commodity, foi analisado o índice de variação sazonal percentual (IVEP) da soja comercializada no estado de São Paulo, Brasil, bem como os limites inferior e superior de confiança percentuais (LICP e LSCP), no período de 2000 a 2016. Utilizando conceitos de séries temporais e da técnica ARIMA, analisou-se a tendência de preços da soja no período considerado e realizou-se uma provisão dos preços desse produto para os doze meses seguintes, ano de 2017. Os resultados constataram que os preços do saco de soja variaram muito, tanto dentro de um mesmo ano, quanto ao longo do período estudado (de 2000 a 2016). Em virtude da oferta de soja ser maior no primeiro semestre do ano devido a colheita do produto, os preços do saco de soja são menores nesse período e se elevam durante o segundo semestre. No período de março a maio de cada ano, apesar do preço praticado pelo mercado ser menor, o histórico dos preços mostra que o produtor pode vender o seu produto por um excelente preço, sem muitos riscos de prejuízos. As previsões dos preços do saco de soja para os meses do ano de 2017, logo após o período estudado, utilizando o modelo ARIMA se mostrou robusto, apresentando um bom desempenho, com pequenos erros de previsão.
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