Modelagem de variáveis antrópicas para a estimativa de perigo de incêndios florestais para região de estepe gramíneo lenhosa no estado do Paraná

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBatista, Antonio Carlos, 1956--
Autor(es): dc.contributorTetto, Alexandre França, 1974--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Laboratório de Incêndios Florestais. Curso de Especialização em Prevenção e Combate aos Incêndios Florestais-
Autor(es): dc.creatorSantos, João Francisco Labres dos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:57:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:57:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2024-12-05-
Data de envio: dc.date.issued2020-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/93567-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/93567-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Antonio Carlos Batista-
Descrição: dc.descriptionCoorientador: Prof. Dr. Alexandre França Tetto-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Laboratório de Incêndios Florestais, Curso de Especialização em Prevenção e Combate aos Incêndios Florestais-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: A ação antrópica é uma das principais causas de incêndios florestais no mundo. Estruturas como vias de acesso e propriedades são variáveis que representam o perigo de incêndios relacionado à presença humana. Para o manejo correto do fogo, se faz necessária a utilização de um índice de perigo eficiente. Buscando desenvolver ferramentas que subsidiem uma melhor gestão de território, o objetivo desse trabalho foi obter um índice de perigo antrópico baseado em variáveis geográficas, estatísticas e socioeconômicas. A escolha das variáveis independentes do modelo foi realizada por meio do método multivariado de análise de componentes principais. A variável dependente foi a espacialização de focos e ocorrências de incêndios com o uso da estimativa da densidade de Kernel adaptativa. A modelagem do índice de perigo antrópico se deu pela técnica de análise de regressão logística, separando aleatoriamente 60% da base de dados para ajuste e 40% para validação. A qualidade do ajuste foi avaliada por meio do pseudo-R² de Nagelkerke e pela análise da área sob a curva (ASC) característica do receptor (COR) e seu ponto de corte ótimo determinado pelo índice de união (IU) foi testado utilizando uma tabela de contingência para a obtenção dos valores de skill score, acurácia (AC), probabilidade de detecção (POD) e probabilidade de falsa detecção (POFD). O modelo apresentou um pseudo R² de 46% e a análise ASC mostrou que o índice de perigo antrópico possui um poder de discriminação do perigo muito bom. O índice ajustado apresentou distribuição com tendência decrescente no número de pixels por classe e crescente no número de pixels com ocorrências por classe. Após o ajuste de classes de perigo, o índice apresentou um skill score de 0,46, uma AC de 73,56%, uma POD de 79,55% e uma POFD de 29,9% para os 60% do ajuste. Para a validação o modelo apresentou uma AC de 76,6% e um skill score de 0,47. O índice de perigo antrópico mostrou-se eficiente e recomenda-se seu uso devido aos resultados obtidos.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectIncêndios - Avaliação de riscos-
Palavras-chave: dc.subjectIncendios florestais - Previsão - Paraná-
Palavras-chave: dc.subjectIncêndios florestais - Modelos matemáticos-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise espacial (Estatística)-
Palavras-chave: dc.subjectFogo e ecologia-
Palavras-chave: dc.subjectNatureza - Influência do homem-
Título: dc.titleModelagem de variáveis antrópicas para a estimativa de perigo de incêndios florestais para região de estepe gramíneo lenhosa no estado do Paraná-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.