Wildfire susceptibility modelling in mainland Portugal

Tese de doutoramento, Geografia (Geografia Física), Universidade de Lisboa, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, 2015

Wildfires are a recurrent phenomenon in mainland Portugal, mainly of a seasonal nature, during summer, even though, depending on favourable conditions for ignition and fire spreading, wildfires can occur at any time of the year. Wildfires represent a problem for mainland Portugal because they destroy significant areas of which some populations are dependent on, but also because wildfires lead to significant expenditures in suppression efforts. In this thesis, a low complexity model, integrating high spatial correlation layers has been tested with an updated land cover coverage, showing a good predictive capacity with only land cover, slope and historical data as layers. However, this model benefits from a double integration of historical data in that past wildfires not only enter the model as an independent layer but are also the basis for computing favourability scores for any other layer. For that reason, another method has been explored: Weights of Evidence. This second method is statistically robust and unbiased, and when put to the test with several evidence layers, such as land cover, slope, elevation, aspect, population density, population growth ratio and distance to roads, has shown that it has comparable results to those of the simpler, lower complexity model. It has also shown that adding more evidence layers does not necessarily lead to improved predictive performance. Wildfire susceptibility assessment at a regional level (NUTSII) has also been studied, showing that with the exception of the smaller NUTSII region (Lisboa), all other regions show worse predictive performance than the model run for the entire mainland, and frequency-area statistics show that while large wildfires are responsible for most of the total burnt area in mainland Portugal, they are generally smaller than what would be expected from a power-law of good fitting. On the other side of the spectrum, smaller wildfires are found to be larger in area than what they should be in regards to statistics.

Os incêndios rurais em Portugal continental são um fenómeno recorrente, de natureza essencialmente sazonal, com um pico de ocorrências durante o Verão, pese embora possam ocorrer em qualquer momento do ano desde que existam condições favoráveis à ignição e propagação. Os incêndios rurais representam um problema para Portugal na medida em que não só destroem vastas áreas florestais das quais as populações dependem, colocando em perigo a segurança e sobrevivência das populações, como também implicam um investimento avultado, anualmente renovado, em meios de supressão. A floresta nacional é uma paisagem razoavelmente recente, que ao longo dos séculos foi muitas vezes depredada a favor da construção naval ou criação de áreas agrícolas, e que hoje se divide entre povoamentos e áreas incultas com grandes continuidades que promovem a propagação do fogo, após um século XX com algum investimento no sector florestal, quer para efeitos de defesa nacional, quer para captação de fundos comunitários. Verificou-se, observando algumas das mais relevantes publicações sobre esta matéria, que as abordagens científicas à modelação de risco – nas suas várias componentes – estão muito orientadas ou para os aspectos dinâmicos, por via da exploração de índices numéricos que traduzam a probabilidade de ocorrência do fogo, ou para componentes intrínsecas ao território, que são utilizadas para a sua divisão em várias classes de susceptibilidade. Nesta tese, a noção de risco que conduz o raciocínio implica o conhecimento de valor, na medida em que se entende um risco como algo que está a jusante da perigosidade: um efeito sobre algo, uma vez concretizado um fenómeno potencialmente danoso, o que pressupõe a identificação da susceptibilidade do território, aliada à probabilidade de ocorrência de um incêndio e, sobre isso, a valoração de elementos em risco com uma determinada vulnerabilidade, algo a que a literatura consultada por diversas vezes alude, embora pareçam existir dificuldades em efectivamente produzir mapas de risco, pela provável complexidade de valoração dos elementos em risco, pese embora se reconheça que o valor directo da floresta Portuguesa se mantenha em torno de mil milhões de euros, não contando assim com valores indirectos que elevam este valor, numa última estimativa conhecida, para um total de mais de 7 mil milhões de euros. Aplicou-se, inicialmente, um modelo de complexidade reduzida já objecto de publicação em momento anterior, e uma actualização da cobertura do solo, obtendo-se resultados muito positivos em matéria de capacidade preditiva do modelo. Trata-se de um modelo que recorre a temas de forte correlação espacial: a cobertura do solo, os declives e o histórico de incêndios, tendo uma característica que o diferencia face a outros métodos: a informação histórica tem um duplo-uso, constituindo não apenas uma variável independente mas servindo, também, como base para a computação dos scores de favorabilidade de quaisquer outras variáveis nele integradas, o que se entendeu poder servir como um indicador indirecto do comportamento humano, destacando áreas de recorrência das de acidente isolado. Ainda assim, obviando a dupla entrada em modelação da informação histórica, investigou-se a aplicabilidade de um outro método, criando modelos com recurso ao método Weights of Evidence, estatisticamente robusto e isento, que com a integração de diversos temas como a ocupação do solo, declive, altitude, orientação de vertentes, densidade populacional, taxa de variação da população e distância à rede viária, demonstrou atingir bons resultados preditivos, comparáveis com o modelo de menor complexidade previamente explorado, demonstrando, ainda, que a integração de variáveis adicionais não resulta necessariamente numa melhoria do comportamento do modelo. A susceptibilidade regional aos incêndios rurais (no caso, NUTSII) também foi estudada, tendo sido observado que, com excepção para a menor região (Lisboa), todas as regiões têm um comportamento preditivo inferior ao modelo para a totalidade de Portugal continental, e as estatísticas de frequência-área demonstram que os grandes incêndios são responsáveis pela maior parte da área ardida ainda que, de um ponto de vista estatístico se apresentem globalmente inferiores ao potencial de acordo com uma regra potencial com a qual exibem uma forte correlação. Inversamente, os pequenos incêndios tendem a ser mais extensos do que a estatística faria crer. Verificou-se, também que não existe um número definitivo de anos a incluir numa série de modelação, embora os modelos estudados apresentem valores elevados de predição com séries curtas de apenas 10 anos de modelação. É possível modelar com séries mais curtas, tanto quanto se pode optar por modelar com toda a série disponível, deixando, porém, um ano para validação independente que permita verificar se o modelo ainda revela ajuste face à realidade, desde que mantendo presente a noção de que os modelos abordados nesta tese não se destinam a prever o comportamento de nenhum ano isolado, mas sim a uma utilização num cenário futuro não limitado, para efeitos de planeamento. Na observação do comportamento dos modelos com o crescimento das séries anuais de modelação, verificou-se como um ano muito destacado face aos demais pode introduzir perturbações muito visíveis na capacidade preditiva dos modelos. Efectivamente, tomando o ano 2003 como exemplo, observa-se que foi de tal modo pouco selectivo no tipo de ocupação do solo que afectou, que perturbou a capacidade preditiva dos modelos, algo que se estima poder ocorrer de novo, assim exista outro ano com tamanho desvio. Constitui um aspecto relevante o facto de um ano muito distinto ter mais influência na validação do modelo do que na própria modelação, i.e., o ganho que um modelo possa ter por passar a integrar um ano com muita área ardida não é de todo comparável, em magnitude, à perturbação que esse mesmo ano induz na capacidade preditiva dos modelos. Concluída esta dissertação, demonstrou-se que a susceptibilidade a incêndio rural pode ser avaliada com recurso a um número limitado de temas ou camadas de informação, tais como informação histórica, declive e ocupação do solo, a que podem juntar-se outras conforme o método escolhido. O método base apresentado em primeiro lugar é de muito fácil aplicação e produz resultados que podem replicar-se, de modo aproximado, com o método Weights of Evidence. Tal facto comprova que é possível realizar avaliações de susceptibilidade com qualidade, servindo de base a uma correcta gestão de risco que ajude a definir, entre outras estratégias, onde criar quebras de combustível, onde fazer uso prioritário de fogo controlado, onde ter especial atenção na restrição à edificação, por forma a evitar criar novos elementos em risco ou até, numa nota mais operacional, onde incrementar a vigilância e onde privilegiar o pré-posicionamento de meios técnicos e humanos de supressão de incêndios. Não se apresenta, porém, uma solução à prova de toda e qualquer fragilidade. Enquanto abstracção da realidade, um modelo terá sempre margem para erro. Deve existir particular atenção na escala a que se aplica o modelo, que pode tornar necessária a utilização de outras camadas de informação, e, de grande relevância, a adequação da classificação à realidade. Nesta dissertação, a classificação com base em quintis foi adequada para o nível nacional e aplicou-se, também, ao nível regional (NUTSII), mas este tipo de classificação, na tentativa de alocação de 20% das unidades matriciais a cada classe, pode sobrevalorizar as classes, e.g., atribuindo áreas mais extensas às classes de maior susceptibilidade do que verdadeiramente se justifica no território estudado. Dessa forma, a observação cuidada das curvas de predição e o seu uso para uma classificação mais objectiva – quando as curvas não se prestem à classificação baseada em quintis – deve ser acautelada a todo o instante.