MODELLING WILDFIRES IN MAINLAND PORTUGAL AN APPROACH WITH MACHINE LEARNING

Todos os anos, os incêndios florestais causam a nível global perdas seguradas na ordem dos biliões de dólares. Cenários de alterações climáticas sugerem um possível aumento nessas perdas, à medida que a subida das temperaturas e a maior frequência de secas intensificam o risco subjacente. Portugal, por sua vez, possui uma das maiores densidades de ignições de incêndio entre os países do sul da Europa, sendo este fenómeno a maior ameaça à sustentabilidade das nossas florestas. Dada a incerteza espacial e temporal associada aos incêndios, quantificar o risco subjacente constitui um processo complexo, podendo requerer o uso de métodos de analítica avançada. Neste estudo, analisámos 89 839 ignições ocorridas em Portugal Continental ao longo de 22 anos. Foram utilizados Modelos Lineares Generalizados e Florestas Aleatórias (RF) para estimar a área ardida esperada de um incêndio e a probabilidade de uma ignição evoluir para um incêndio grave, usando um conjunto de variáveis potencialmente explicativas. Os resultados obtidos forneceram informações sobre os principais determinantes em cada vertente de modelação. Os modelos RF estimados foram também usados para prever os padrões espaciais das ignições a nível nacional, sob um cenário climático. Mapas de risco para os concelhos de Portugal Continental foram construídos com base nas previsões geográficas resultantes, indicando que o risco maior está predominantemente concentrado na região interior centro do país. O impacto estimado do cenário climático considerado em cada vertente de modelação foi também avaliado. Mapas de risco refletindo as variações previstas devido à imposição do cenário foram implementados, com a região do Alentejo a ser estimada como a mais afetada.