PREDIÇÃO DO ÍNDICE DE RISCO DE INCÊNDIO E MODELAGEM COMPUTACIONAL DO COMPORTAMENTO DO AVANÇO DA FRENTE DO FOGO NO PARQUE NACIONAL DA FLORESTA DA TIJUCA
PREDIÇÃO DO ÍNDICE DE RISCO DE INCÊNDIO E MODELAGEM COMPUTACIONAL DO COMPORTAMENTO DO AVANÇO DA FRENTE DO FOGO NO PARQUE NACIONAL DA FLORESTA DA TIJUCA
Autor
Vânia Resende Carapiá
Resumo
Este trabalho apresenta uma metodologia de estimativa de risco de incêndio para o Parque Nacional da Tijuca (PARNA-Tijuca), na cidade do Rio de Janeiro. Para tal, são testados índices de risco de incêndio para a área em estudo. Os valores de diagnósticos do risco são determinados utilizando medidas in situ das condições atmosféricas e do estado da vegetação, obtidas por duas plataformas de coleta de dados (PCD) instaladas na área. Os índices são correlacionados com os eventos de focos de fogo e as variáveis meteorológicas coletadas nos setores do Horto e do Sumaré, respectivamente, no período 2003 e 2004. Os cenários de frente de fogo são construídos com base na integração dos valores dos índices de risco de incêndio, dados meteorológicos in situ, cobertura vegetal e topografia. A partir desses cenários, é realizada a modelagem computacional do comportamento do avanço da frente de fogo para o PARNA-Tijuca, utilizando o FARSITE, um programa de simulação do fogo.
Abstract
This work presents a methodology for estimation of fire risk for the Parque Nacional da Tijuca (PARNA-Tijuca), in the city of Rio de Janeiro. Therefore, indexes of fire risk are tested for the area in study. The fire risk index diagnostic values are calculated using in situ measurements of the state of the vegetation and meteorological information, collected by two automatic data collection platforms (DCP) installed in the study area. The indexes are correlated with the events of fire focuses and the meteorological variables collected in the sections of Horto and of Sumaré, respectively, in the period 2003 and 2004. The sceneries of fire front are built with relation to integration of the values of the indexes of fire risk, meteorological data, land cover and use and topography. Based on, these sceneries, a computacional modelling of fire front growth behavior is performed for PARNA-Tijuca and using FARSITE, which is a fire simulation program.
