Base de dados geoespacial do projeto "Modelagem de Risco de Incêndio para Iniciativas de Restauração em Larga Escala no Brasil"
Authors/Creators
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B. Mendes, Clarice
(Data curator)
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Souza Bezerra Rocha, Diogo
(Data collector)
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de Morais Rodrigues, Erimágna
(Data collector)
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Martins do Nascimento, Gabrielle
(Data collector)
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Alves do Prado, Helena
(Researcher)
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Gustavo Silva de Oliveira, Luiz
(Project leader)
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Mendes, Maiara
(Project manager)
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Capellão, Renata
(Data collector)
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Dib, Viviane
(Project manager)
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Iribarrem, Alvaro
(Project leader)
Description
Este conjunto de dados reúne camadas geoespaciais utilizadas e produzidas no projeto "Modelagem de Risco de Incêndio para Iniciativas de Restauração em Larga Escala no Brasil", desenvolvido pelo Instituto Internacional para Sustentabilidade (IIS) com apoio institucional do Instituto Clima e Sociedade (iCS). O banco de dados contempla áreas potencialmente restauráveis estipuladas pelo IIS para o Plano Nacional de Recuperação da Vegetação Nativa (PLANAVEG), variáveis preditoras ambientais e antrópicas, além de mapas modelados de risco de incêndio histórico e futuro para os principais biomas brasileiros.
Os produtos foram gerados por modelagem de aprendizado de máquina (Random Forest), utilizando recorrência histórica de áreas queimadas (2002–2025) como variável resposta e conjuntos de variáveis climáticas, topográficas, de vegetação e pressão antrópica como preditoras. Também são disponibiladas projeções futuras de risco para os cenários climáticos SSP3-7.0 e SSP5-8.5 (2041–2070).
Cobertura geográfica:
Brasil – Amazônia (Norte e Sul), Caatinga, Cerrado, Mata Atlântica, Pampa e Pantanal.
Conteúdo do repositório:
- Áreas restauráveis do PLANAVEG (formato Shapefile);
- Variáveis alvo e preditoras raster utilizadas na modelagem;
- Mapas de risco histórico de incêndio;
- Mapas de risco futuro para os cenários SSP3-7.0 e SSP5-8.5;
- Mapas de tendência de mudança do risco de incêndio.
Formato dos dados:
GeoTIFF (.tif) e ESRI Shapefile (.shp).
Resolução espacial:
Aproximadamente 1 km².
Resolução temporal:
- Histórico: 2002–2025;
- Projeções futuras: 2041–2070.
Files
base_de_dados.zip
Additional details
Software
- Programming language
- R