Análise de séries temporais de focos de calor em biomas brasileiros utilizando o método Gráfico de Recorrência

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i4.13925

Palavras-chave:

Queimadas; Biomas; Gráfico de Recorrência; Análise de quantificação de recorrência.

Resumo

As queimadas são processos complexos que podem ter causas naturais ou antrópicas, e seus efeitos num ecossistema variam de acordo com sua sensibilidade. A recorrência de focos de incêndio pode afetar o equilíbrio ambiental e a saúde humana. Assim, faz-se necessário monitorar a ocorrência do fogo e compreender sua dinâmica. No Brasil, o monitoramento é feito via satélite, com que se detectam os focos de calor, trabalho este realizado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Com o objetivo de investigar a variabilidade temporal das queimadas nos biomas Amazônia, Cerrado, Caatinga e Mata Atlântica, utilizou-se o método Gráfico de Recorrência e a Análise de Quantificação de Recorrência, desenvolvidos para o estudo da dinâmica não linear de séries temporais. Foram então analisadas as séries diárias de focos de calor nesses biomas geradas a partir de dados disponibilizados pelo INPE, registrados entre julho/2002 e dezembro/2019. Os gráficos de recorrência de focos de calor para os biomas Amazônia e Cerrado mostraram que seus sistemas dinâmicos de queimadas possuem parâmetros que variam lentamente e são não-estacionários. Observou-se também estrutura semiperiódica para o bioma Caatinga, e descontínua para o bioma Mata Atlântica, indicando, para este último, mudanças repentinas na dinâmica. Além disso, de acordo com a Análise de Quantificação de Recorrência, a série temporal de queimadas no bioma Mata Atlântica apresentou a menor previsibilidade e o maior grau de desordem, enquanto o bioma Caatinga revelou série temporal de focos de calor mais previsível e com dinâmica mais estável.

Referências

Addo, P. M., Billio, M., & Guegan, D. (2013). Nonlinear dynamics and recurrence plots for detecting financial crisis. The North American Journal of Economics and Finance, 26, 416-435.

Afonso, L. C., Rosa, G. H., Pereira, C. R., Weber, S. A., Hook, C., Albuquerque, V. H. C., & Papa, J. P. (2019). A recurrence plot-based approach for Parkinson’s disease identification. Future Generation Computer Systems, 94, 282-292.

Arbex, M. A., Cançado, J. E. D., Pereira, L. A. A., Braga, A. L. F., & Saldiva, P. H. D. N. (2004). Queima de biomassa e efeitos sobre a saúde. Jornal Brasileiro de Pneumologia, 30(2), 158-175.

Archibald, S., Roy, D. P., van Wilgen, B. W., & Scholes, R. J. (2009). What limits fire? An examination of drivers of burnt area in Southern Africa. Global Change Biology, 15(3), 613-630.

Bastos, J. A. & Caiado, J. (2011) Recurrence quantification analysis of global stock markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 390 (7), 1315-1325.

Bowman, D. M., Balch, J. K., Artaxo, P., Bond, W. J., Carlson, J. M., Cochrane, M. A., ... & Pyne, S. J. (2009). Fire in the Earth system. science, 324(5926), 481-484.

Cao, L. (1997). Practical method for determining the minimum embedding dimension of a scalar time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, 110(1-2), 43-50.

Costa, Y. T., & Rodrigues, S. C. (2015). Efeito do fogo sobre vegetação e solo a partir de estudo experimental em ambiente de cerrado. Revista do Departamento de Geografia, 30, 149-165.

da Silva, J. M., da Silva Araújo, L., Stosic, T., & Stosic, B. (2020). Análise de séries temporais de focos de calor em biomas brasileiros utilizando o Grafo de Visibilidade Horizontal. Research, Society and Development, 9(9), e308996276-e308996276.

de Santana, L. I. T., da Silva, J. M., da Silva Araújo, L., Moreira, G. R., & Stosic, T. (2020). Análise de quantificação de recorrência de preços brasileiros do milho, da soja e da carne de frango. Research, Society and Development, 9(10), e9979109461-e9979109461.

Donner, R. V., Balasis, G., Stolbova, V., Georgiou, M., Wiedermann, M., & Kurths, J. (2019). Recurrence‐Based Quantification of Dynamical Complexity in the Earth's Magnetosphere at Geospace Storm Timescales. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 124(1), 90-108.

dos Santos, L., Barroso, J. J., de Godoy, M. F., Macau, E. E., & Freitas, U. S. (2014). Recurrence quantification analysis as a tool for discrimination among different dynamics classes: the heart rate variability associated to different age groups. In Translational recurrences (pp. 125-136). Springer, Cham.

Eckmann, J. P., Kamphorst, S. O., & Ruelle, D. (1995). Recurrence plots of dynamical systems. World Scientific Series on Nonlinear Science Series A, 16, 441-446.

Facchini, A., Mocenni, C., Marwan, N., Vicino, A., & Tiezzi, E. (2007). Nonlinear time series analysis of dissolved oxygen in the Orbetello Lagoon (Italy). Ecological modelling, 203(3-4), 339-348.

Faustine, A., Pereira, L., & Klemenjak, C. (2020). Adaptive weighted recurrence graphs for appliance recognition in non-intrusive load monitoring. IEEE Transactions on Smart Grid, 12(1), 398-406.

Gontijo, G. A. B., Pereira, A. A., Oliveira, E. D. S., & Júnior, F. W. A. (2011). Detecção de queimadas e validação de focos de calor utilizando produtos de Sensoriamento Remoto. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15, 7966-7973.

Goswami, B., Marwan, N., Feulner, G., & Kurths, J. (2013). How do global temperature drivers influence each other?. The European Physical Journal Special Topics, 222(3), 861-873.

INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. (2021). Portal do Monitoramento de Queimadas e Incêndios. Recuperado de http://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal/informacoes/perguntas-frequentes

Marengo, J. A., Tomasella, J., Alves, L. M., Soares, W. R., & Rodriguez, D. A. (2011). The drought of 2010 in the context of historical droughts in the Amazon region. Geophysical Research Letters, 38(12).

Marwan, N., Thiel, M., & Nowaczyk, N. R. (2002). Cross recurrence plot based synchronization of time series. Nonlinear processes in Geophysics, 9(3/4), 325-331.

Marwan, N. (2003). Encounters with neighbours: current developments of concepts based on recurrence plots and their applications. Norbert Marwan.

Marwan, N. (2008). A historical review of recurrence plots. The European Physical Journal Special Topics, 164(1), 3-12.

Marwan, N., Romano, M. C., Thiel, M., & Kurths, J. (2007). Recurrence plots for the analysis of complex systems. Physics reports, 438(5-6), 237-329.

NSF. Complex Environmental Systems. (2003). Recuperado em http://www.nsf.gov/geo/ere/ereweb/ac-ere/acere_synthesis_rpt_summary.pdf

Rustici, M., Caravati, C., Petretto, E., Branca, M., & Marchettini, N. (1999). Transition Scenarios during the Evolution of the Belousov− Zhabotinsky Reaction in an Unstirred Batch Reactor. The Journal of Physical Chemistry A, 103(33), 6564-6570.

Soares, R. V., & Batista, A. C. (2007). Incêndios florestais: controle, efeitos e uso do fogo. Curitiba: Universidade Federal do Paraná.

Zbilut, J. P., & Webber Jr, C. L. (1992). Embeddings and delays as derived from quantification of recurrence plots. Physics letters A, 171(3-4), 199-203.

Zbilut, J. P., Giuliani, A., & Webber Jr, C. L. (1998). Detecting deterministic signals in exceptionally noisy environments using cross-recurrence quantification. Physics Letters A, 246(1-2), 122-128.

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Publicado

04/04/2021

Como Citar

BARROS, V. da S.; SANTANA , L. I. T. de; SILVA , J. M. da; ARAÚJO , L. da S.; ALBUQUERQUE , C. R. .; STOSIC, T. Análise de séries temporais de focos de calor em biomas brasileiros utilizando o método Gráfico de Recorrência. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 4, p. e16010413925, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i4.13925. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/13925. Acesso em: 22 nov. 2024.

Edição

Seção

Ciências Exatas e da Terra