Inteligência artificial prevê queimadas com 85% de acerto

8 de outubro de 2021 4 mins. de leitura
Diminuição da ocorrência de queimadas é fundamental para a preservação do agronegócio brasileiro

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A floresta amazônica é importante para retardar o processo global de mudanças climáticas. No entanto, as queimadas na região estão transformando o bioma em uma fonte de emissão de gases de efeito estufa (GEE), anulando o seu poder de sequestrar carbono da atmosfera.

Em julho de 2021, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) identificou quase 5 mil focos de incêndio na região amazônica. Isso representa um aumento de 116% nesse tipo de ocorrência em comparação a junho, quando foi identificado o maior número de queimadas dos últimos 14 anos na floresta.

Grande parte desse fogo poderia ser evitada com maior vigilância e ações coordenadas para o combate ao incêndio na floresta. Para ajudar nesse processo, um pesquisador brasileiro desenvolveu uma inteligência artificial (IA) que é capaz de prever a ocorrência de queimadas.

Queimadas geram prejuízo ao agronegócio

Fenômenos climáticos extremos que causam prejuízo ao agronegócio, como longas estiagens e geadas, estão relacionados a incêndios na floresta amazônica. (Fonte: Shutterstock/Anna Light/Reprodução)
Fenômenos climáticos extremos que causam prejuízo ao agronegócio, como longas estiagens e geadas, estão relacionados a incêndios na floresta amazônica. (Fonte: Shutterstock/Anna Light/Reprodução)

O bioma amazônico é um regulador do clima na América do Sul, influindo nos regimes de chuvas e temperaturas na Argentina e Uruguai, além do Sul, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil — importantes regiões produtoras para o agronegócio.

O prejuízo na economia brasileira causado por alterações climáticas influenciadas pela alta de incêndios na floresta, como longas estiagens e geadas, é estimado em R$ 60 milhões pela consultoria MB Associados. O estudo considera o impacto nas lavouras, produção industrial e até na renda das famílias.

As mudanças no clima podem, inclusive, inviabilizar a atividade agropecuária no centro do Brasil nas próximas décadas, alerta um relatório divulgado recentemente pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC). Dessa forma, preservar a mata se torna uma questão prioritária para a continuidade de lavouras e criação de animais.

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Previsão de queimadas

O mês de julho é o mais seco e quente na Amazônia, o que favorece a ocorrência de focos de incêndio. (Fonte: Shutterstock/Toa55/Reprodução)
O mês de julho é o mais seco e quente na Amazônia, o que favorece a ocorrência de focos de incêndio. (Fonte: Shutterstock/Toa55/Reprodução)

Uma das formas mais eficazes de combater os focos de incêndio é conseguir prevê-los com antecedência. Assim, é possível direcionar as ações de prevenção ou mitigação dos danos. Historicamente, o mês de julho é o mais seco e a ocorrência de fogo nas matas é maior. No entanto, somente com essa informação não é possível identificar onde o próximo incêndio acontecerá.

O fogo é facilitado pela combinação de baixíssima umidade e alta temperatura. De posse dessas informações, o professor Fábio Teodoro de Souza, da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), treinou um algoritmo com padrões meteorológicos relacionados às “ocorrências” ou “não ocorrências dos incêndios”.

“Uma vez treinado com dados de um histórico passado, os modelos podem generalizar situações futuras e prever o risco de incêndio florestal”, explica o professor. Com isso, o sistema pode gerar alertas para possibilitar ações a fim de evitar ou diminuir os efeitos do desastre.

Aplicação da tecnologia que prevê incêndios

A tecnologia está disponível desde 2015 e foi testada no Parque Nacional Chapada das Mesas, no Maranhão, uma região dominada pelo cerrado. No local, o modelo utiliza três medições diárias para prever os incêndios com 6 ou 12 horas de antecedência. A taxa de acerto é de 85%.

Com dados de estações meteorológicas e maior frequência de medição, a antecedência e a eficácia da previsão de incêndio podem ser aumentadas. Além do fogo na mata, a inteligência artificial pode ser adaptada para antecipar fenômenos como deslizamentos de encostas, causados por temporais, e até a previsão de hospitalizações por doenças respiratórias, a partir da combinação de dados meteorológicos e concentrações de poluentes atmosféricos.

Fonte: Conselho Empresarial Brasileiro para o Desenvolvimento Sustentável (Cebds).

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