Detecção de Clusters espaço-temporal na Amazônia maranhense

Abstract

A análise de detecção de clusters espaço-temporal com a finalidade de localizar áreas de risco de incêndios da presente pesquisa realizou-se com os dados pontuais de focos de incêndio, para a faixa do bioma amazônico situada no sudoeste do estado do Maranhão. A metodologia adotada pra a estatística de varredura de padrão puramente espacial estabelece uma janela circular no mapa. Deste modo, a janela circular é flexível, tanto na localização quanto no tamanho. No total, o método cria um número infinito de círculos geográficos distintos, com diferentes conjuntos de localidades de dados de vizinhança dentro deles. Cada círculo é um candidato ao cluster. Para estas análises utilizou-se o software SATSCAN versão 9.4. juntamente com os dados disponibilizados pelo sitio do banco de dados de queimadas disponibilizados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE, período de 2000 a 2015. Os resultados forneceram clusters espaço-tempo em período anual, mensal e semanal. Os mapas apresentam os clusters mais verossímil detectado pela estatística Scan espaço-temporal por município. Os municípios apresentaram um total de 271 clusters, dos quais 53% situados em Amarante do maranhão, 19% em Arame, 15% em Bom jardim, 8% em São Pedro da Água Branca e finalmente 5% em Buriticupu. Foram identificados nove clusters que persistiram no espaço e no tempo, próximos as rodovias e regiões de uso da terra agrícola e pecuário. Dos resultados dos clusters mapeados 15% encontraram-se em regiões de cultura de soja, 13% na cultura do milho e 72% em regiões de pastagem. Portanto com a análise dos clusters através da estatística Scan, o comportamento antrópico pôde ser verificado na presente pesquisa, do qual pode-se concluir que, os clusters concentraram-se em regiões de pastagem sendo que as áreas protegidas mitigaram a ocorrência dos hotspots em estudo. Em suma, as análises resultantes da presente pesquisa visam contribuir para o planejamento de ações preventivas por apresentar os resultados de forma explicita em mapas, na construção de sistemas gerais de resiliência, bem como à implementação de mecanismos de gestão para áreas de risco.