Variabilidade espacial e temporal na detecção de focos de queima no estado do Mato Grosso, Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5380/rf.v56i1.101014

Palavras-chave:

Wildland fires, nature conservation, remote sensing

Resumo

A queima da vegetação constitui uma das principais fontes de emissão de gases do efeito estufa na atmosfera. O monitoramento da variabilidade espaço-temporal de focos de queima por satélites ambientais pode ser utilizado no desenvolvimento estratégico de prevenção ao fogo. Os objetivos deste estudo foram analisar a variabilidade espaço-temporal na detecção de focos de queima no estado de Mato Grosso e determinar as variáveis correlacionadas com a detecção a nível municipal. Para tal, foram coletados dados de focos de queima dos satélites AQUA e Suomi-NPP (S-NPP) que foram quantificados por município e correlacionados com 11 variáveis independentes. A média anual de focos foi de 38.646 pelo satélite AQUA (2003 a 2023), e de 127.992 pelo S-NPP (2013 a 2023). Durante o período de sobreposição, o S-NPP detectou 4,7 vezes mais do que o AQUA. Apesar da diferença, ambos os dados apresentaram correlação significativa. Setembro foi o mês com maior registro de focos. Colniza foi o município com o maior número de detecções, enquanto Itanhangá e Nova Nazaré registraram a maior densidade de focos pelos satélites AQUA e S-NPP, respectivamente. Dos 141 municípios, 133 foram classificados com incidência de fogo extrema ou muito alta. O desflorestamento da vegetação primária foi a variável que apresentou maior correlação com a densidade municipal de focos de queima. Os resultados podem servir para o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à redução de incêndios e queimadas no estado.

Keywords: Wildland fires; remote sensing; nature conservation.

Biografia do Autor

Benjamin Leonardo Alves White, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe

Bacharel e Licenciado em Ciências Biológica, Mestre e Doutor em Meio Ambiente e Desenvolvimento pela Rede PRODEMA, com período Sandwich na Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (Portugal) durante o Doutorado. Pós-doutorado (DCR) em Ciências Ambientais finalizado em 2018 com financiamento da FAPITEC e do CNPq. Tem experiência na área de Meio Ambiente, Ecologia, Monitoramento Climático e Incêndios Florestais. Atualmente, é professor EBTT do Instituto Federal de Sergipe (IFS), Campus Tobias Estância.

Giovana Valeria dos Santo s Santana, 2Instituto Federal de Sergipe,Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe

Estudante do ensino médio do Instituto Federal de Sergipe - Campus Tobias Barreto

Lazzaro Gabriel Silva Santos, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe

Estudante do ensino médio do Instituto Federal de Sergipe - Campus Tobias Barreto

Maria Eloisa Araujo Franca, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe

Estudante de Ensino Médio do Instituto Federal de `Sergipe - Campus Tobias Barreto

Referências

ABESSA, D; FAMÁ, A.; BURUAEM, L. The systematic dismantling of Brazilian environmental laws risks losses on all fronts. Nature Ecology & Evolution, London, v. 3, p. 510–511, 2019. DOI: https://doi.org/10.1038/s41559-019-0855-9

BERENGUER, E. et al. Tracking the impacts of El Niño drought and fire in human-modified Amazonian forests. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), Washington, v. 118, n. 30, e2019377118, 2021. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2019377118

BRANDO, P. M. et al. The gathering firestorm in southern Amazonia. Science Advances, Washington, v. 6, art. e.aay1632, 2020. DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aay1632

CLIMATE-DATA. Climate: Mato Grosso. 2024. Available at: <https://en.climate-data.org/south-america/brazil/mato-grosso-168/> Accessed on: 21 May 2024.

FU, Y. et al. Fire detection and fire radiative power in forests and low-biomass lands in Northeast Asia: MODIS versus VIIRS fire products. Remote Sensing, Basel, v. 12, art. 2870, 2020. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12182870

GAJENDIRAN, K.; KANDASAMY, S.; NARAYANAN, M. Influences of wildfire on the forest ecosystem and climate change: A comprehensive study. Environmental Research, Amsterdam, v. 240, art. 117537, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.117537

IBGE. Land cover and use of Brazil at 1:250,000 scale. 2020. Available at: <https://www.ibge.gov.br/geociencias/informacoes-ambientais/cobertura-e-uso-da-terra/15833-uso-da-terra.html?=&t=sobre> Accessed on: 27 May 2024.

IBGE. Population in the last census: Census 2022: population and households – first results. 2022. Available at: <https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/mt.html> Accessed on: 16 Jul. 2025.

IBGE. Cidades e Estados: Mato Grosso. 2025. Available at: <https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/mt.html> Accessed on: 27 Apr. 2026.

INMET. Ano de 2024 é o mais quente no Brasil desde 1961. Brasília: INMET, 2025. Available at: <https://portal.inmet.gov.br/noticias/2024-%C3%A9-o-ano-mais-quente-da-s%C3%A9rie-hist%C3%B3rica-no-brasil> Accessed on: 27 Aug. 2025.

INPE. Fire monitoring and burnings portal. 2025. Available at: <http://www.inpe.br/queimadas> Accessed on: 07 Jan. 2025.

JUNK, W. J.; DA SILVA, C. J.; NUNES DA CUNHA, C.; WANTZEN, K. M. Biodiversity and its conservation in the Pantanal of Mato Grosso, Brazil. Aquatic Sciences, Basel, v. 68, p. 278–309, 2006. DOI: https://doi.org/10.1007/s00027-006-0851-4

KOTTEK, M. et al. World map of the Köppen-Geiger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift, Stuttgart, v. 15, p. 259-263, 2006. DOI: https://doi.org/10.1127/0941-2948/2006/0130

MAPBIOMAS. Annual land cover and use mapping project in Brazil, 2023. 2024a. Available at: <https://mapbiomas.org/> Accessed on: 07 Mar. 2024.

MAPBIOMAS. MapBiomas General “Handbook” - Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) - Collection 9. 2024b. Available at: <https://brasil.mapbiomas.org/wp-content/uploads/sites/4/2024/08/ATBD-Collection-9-v2.docx.pdf> Accessed on: 27 Aug. 2024.

NOAA. Assessing the global climate in 2024. Washington: National Oceanic and Atmospheric Administration, Jan. 2025. Available at: <https://www.ncei.noaa.gov/news/global-climate-202413> Accessed on: 07 Jul. 2025.

RIBEIRO, T. M. et al. Fire foci assessment in the Western Amazon (2000–2015). Environment, Development and Sustainability, Dordrecht, v. 23, p. 1485–1498, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-020-00632-1

SCHROEDER, W.; GIGLIO, L. Visible infrared imaging radiometer suite (VIIRS) 375 m & 750 m active fire detection data sets based on NASA VIIRS land science investigator processing system (SIPS). Reprocessed data – Version 1 product: User's guide version 1.3. 2017. Available at: <https://lpdaac.usgs.gov/documents/132/VNP14_User_Guide_v1.3.pdf> Accessed on: 21 Jul. 2024.

SILVA, C. A. et al. Fire occurrences and greenhouse gas emissions from deforestation in the Brazilian Amazon. Remote Sensing, Basel, v. 13, n. 3, art. 376, 2021a. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13030376

SILVA, M. E. S. et al. The 2020 Brazilian Pantanal fires. Anais da Academia Brasileira de Ciências, Rio de Janeiro, v. 93, n. 3, art. e20210077, 2021b. DOI: https://doi.org/10.1590/0001-3765202120210077

TEODORO, P. E. et al. Wildfire incidence throughout the Brazilian Pantanal is driven by local climate rather than bovine stocking density. Sustainability, Basel, v. 14, n. 16, art. 10187, 2022b. DOI: https://doi.org/10.3390/su141610187

WHITE, B. L. A. Spatiotemporal variation in fire occurrence in the state of Amazonas, Brazil, between 2003 and 2016. Acta Amazonica, Manaus, v. 48, p. 358-367, 2018. DOI: https://doi.org/10.1590/1809-4392201704522

WHITE, B. L. A. Satellite detection of wildland fires in South America. Floresta, Curitiba, v. 49, p. 851-858, 2019. DOI: http://doi.org/10.5380/rf.v49i4.60117

WHITE, B. L. A. Spatiotemporal variation of fire occurrence in the State of Bahia, Brazil, between 2003 and 2019. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, Recife, v. 10, p. 153-167, 2020. DOI: https://doi.org/10.29150/jhrs.v10.3.p153-167

WHITE, B. L. A. Spatiotemporal variability in fire foci detection in the state of Pará, Brazil. Acta Amazonica, Manaus, v. 54, art. e54es24068, 2024. DOI: http://doi.org/10.1590/1809-4392202400681

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Publicado

14-05-2026

Como Citar

White, B. L. A., s Santana, G. V. dos S., Santos, L. G. S., & Franca, M. E. A. (2026). Variabilidade espacial e temporal na detecção de focos de queima no estado do Mato Grosso, Brasil. Floresta, 56(1), e101014. https://doi.org/10.5380/rf.v56i1.101014

Edição

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Artigos