Simulating the effects of vegetation and landscape structure on fire behavior in northeastern Portugal: the case of holm oak (Quercus rotundifolia)

O fogo é um processo frequente nas paisagens do norte de Portugal. Estudos anteriores mostraram que os bosques de azinheira (Quercus rotundifolia) persistem após a passagem do fogo e ajudam a diminuir a sua intensidade e taxa de propagação. Os principais objetivos deste estudo foram compreender e modelar o efeito dos bosques de azinheira no comportamento do fogo ao nível da paisagem da bacia superior do rio Sabor, localizado no nordeste de Portugal. O impacto dos bosques de azinheira no comportamento do fogo foi testado em termos de área e configuração de acordo com cenários que simulam a possível distribuição destas unidades de vegetação na paisagem, considerando uma percentagem de ocupação da azinheira de 2.2% (Low), 18.1% (Moderate), 26.0% (High), e 39.8% (Rivers). Estes cenários tiveram como principal objetivo testar 1) o papel dos bosques de azinheira no comportamento do fogo e 2) de que forma a configuração das manchas de azinheira podem ajudar a diminuir a intensidade da linha de fogo e área ardida. Na modelação do comportamento do fogo foi usado o modelo FlamMap para simular a intensidade de linha do fogo e taxa de propagação do fogo com base em modelos de combustível associados a cada ocupação e uso do solo presente na área de estudo, e também com base em fatores topográficos (altitude, declive e orientação da encosta) e climáticos (humidade e velocidade do vento). Foram ainda usados dois modelos de combustível para a ocupação de azinheira (áreas interiores e de bordadura), desenvolvidos com base em dados reais obtidos na região. Usou-se o software FRAGSATS para a análise dos padrões espaciais das classes de intensidade de linha do fogo, usando-se as métricas Class Area (CA), Number of Patches (NP) e Large Patches Index (LPI). Os resultados obtidos indicaram que a intensidade da linha de fogo e a taxa de propagação do fogo variou entre cenários e entre modelos de combustível para o azinhal. A intensidade média da linha de fogo e a taxa média de propagação do fogo decresceu à medida que a percentagem de área de bosques de azinheira aumentou na paisagem. Também foi observado que as métricas CA, NP e LPI variaram entre cenários e modelos de combustível para o azinhal, decrescendo quando a percentagem de área de bosques de azinheira aumentou. Este estudo permitiu concluir que a variação da percentagem de ocupação e configuração espacial dos bosques de azinheira influenciam o comportamento do fogo, reduzindo, em termos médios, a intensidade da linha de fogo e a taxa de propagação, sugerindo que os bosques de azinhal podem ser usados como medidas silvícolas preventivas para diminuir o risco de incêndio nesta região.

Quantificação de açúcares com uma língua eletrónica: calibração multivariada com seleção de sensores

Este trabalho incide na análise dos açúcares majoritários nos alimentos (glucose, frutose e sacarose) com uma língua eletrónica potenciométrica através de calibração multivariada com seleção de sensores. A análise destes compostos permite contribuir para a avaliação do impacto dos açúcares na saúde e seu efeito fisiológico, além de permitir relacionar atributos sensoriais e atuar no controlo de qualidade e autenticidade dos alimentos. Embora existam diversas metodologias analíticas usadas rotineiramente na identificação e quantificação dos açúcares nos alimentos, em geral, estes métodos apresentam diversas desvantagens, tais como lentidão das análises, consumo elevado de reagentes químicos e necessidade de pré-tratamentos destrutivos das amostras. Por isso se decidiu aplicar uma língua eletrónica potenciométrica, construída com sensores poliméricos selecionados considerando as sensibilidades aos açucares obtidas em trabalhos anteriores, na análise dos açúcares nos alimentos, visando estabelecer uma metodologia analítica e procedimentos matemáticos para quantificação destes compostos. Para este propósito foram realizadas análises em soluções padrão de misturas ternárias dos açúcares em diferentes níveis de concentração e em soluções de dissoluções de amostras de mel, que foram previamente analisadas em HPLC para se determinar as concentrações de referência dos açúcares. Foi então feita uma análise exploratória dos dados visando-se remover sensores ou observações discordantes através da realização de uma análise de componentes principais. Em seguida, foram construídos modelos de regressão linear múltipla com seleção de variáveis usando o algoritmo stepwise e foi verificado que embora fosse possível estabelecer uma boa relação entre as respostas dos sensores e as concentrações dos açúcares, os modelos não apresentavam desempenho de previsão satisfatório em dados de grupo de teste. Dessa forma, visando contornar este problema, novas abordagens foram testadas através da construção e otimização dos parâmetros de um algoritmo genético para seleção de variáveis que pudesse ser aplicado às diversas ferramentas de regressão, entre elas a regressão pelo método dos mínimos quadrados parciais. Foram obtidos bons resultados de previsão para os modelos obtidos com o método dos mínimos quadrados parciais aliado ao algoritmo genético, tanto para as soluções padrão quanto para as soluções de mel, com R²ajustado acima de 0,99 e RMSE inferior a 0,5 obtidos da relação linear entre os valores previstos e experimentais usando dados dos grupos de teste. O sistema de multi-sensores construído se mostrou uma ferramenta adequada para a análise dos iii açúcares, quando presentes em concentrações maioritárias, e alternativa a métodos instrumentais de referência, como o HPLC, por reduzir o tempo da análise e o valor monetário da análise, bem como, ter um preparo mínimo das amostras e eliminar produtos finais poluentes.