Variações espaciais nos incêndios e emissões de vegetação no Sul e Sudeste Asiático durante a COVID

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Jul 17, 2023

Variações espaciais nos incêndios e emissões de vegetação no Sul e Sudeste Asiático durante a COVID

Scientific Reports volume 12, Artigo número: 18233 (2022) Citar este artigo 1745 Acessos 11 Citações 2 Detalhes de métricas altmétricas Incêndios em vegetação são comuns no Sul/Sudeste Asiático (SA/SEA)

Scientific Reports volume 12, Artigo número: 18233 (2022) Citar este artigo

1745 Acessos

11 citações

2 Altmétrico

Detalhes das métricas

Os incêndios em vegetação são comuns nos países do Sul/Sudeste Asiático (SA/SEA). No entanto, muito poucos estudos centraram-se nos incêndios na vegetação e nas mudanças durante a COVID em comparação com a pré-pandemia. Este estudo preenche uma lacuna de informação e relata a incidência total de incêndios, a área total queimada, o tipo de vegetação queimada e as variações totais de emissões de material particulado na SA/SEA durante a COVID-2020 e pré-pandemia (2012–2019). Os resultados do ano de curto prazo 2020-COVID versus 2019-não-COVID mostraram um declínio nas contagens de incêndios variando de -2,88 a 79,43% em S/SEA. As excepções no Sul da Ásia incluem o Afeganistão e o Sri Lanka, com um aumento de 152% e 4,9%, e o Camboja e Mianmar no Sudeste Asiático, com um aumento de 11,1% e 8,5% na contagem de incêndios no ano 2020-COVID. O declínio da área ardida em 2020 em comparação com 2019 variou entre -0,8% e 92% para os países do Sul/Sudeste Asiático, com a maior parte das queimadas em paisagens agrícolas do que em florestas. Várias manchas na S/SEA mostraram uma diminuição nos incêndios no ano pandémico de 2020 em comparação com o registo pré-pandémico de longo prazo de 2012-2020, com pontuações Z superiores ou inferiores a dois denotando significância estatística. No entanto, à escala nacional, os resultados não foram estatisticamente significativos em ambos S/SEA, com pontuações Z variando entre - 0,24 e - 1, embora a maioria dos países tenha registado uma diminuição na contagem de incêndios. As emissões médias associadas de TPM diminuíram de ~ 2,31 Tg (0,73 stdev) durante 2012–2019 para 2,0 (0,65 stdev) Tg em 2020 no Sul da Ásia e 6,83 (0,70 stdev) Tg durante 2012–2019 para 5,71 (0,69 stdev) Tg em 2020 para os países do Sudeste Asiático. O estudo destaca variações nos incêndios e emissões úteis para a gestão e mitigação de incêndios.

Os incêndios em vegetação são um fenómeno recorrente em vários ecossistemas do Sul/Sudeste Asiático (SA/SEA). Os incêndios podem determinar o tipo de vegetação e a composição e alterar a estrutura da paisagem1 e os processos ecológicos2. Em particular, os ecossistemas tropicais na Ásia são dominados por florestas decíduas secas, espinhosas e decíduas mistas, e o fogo é considerado a perturbação mais comum devido à crescente dependência das pessoas destas florestas3. O impacto dos incêndios na estrutura e composição da paisagem em diferentes ecossistemas mundiais está bem documentado4. As consequências podem ser positivas e negativas, dependendo da intensidade dos incêndios, do nível de adaptação do ecossistema ao fogo e da paisagem afetada. Os efeitos positivos incluem a facilitação da absorção de nutrientes pelas plantas, a promoção de novas coberturas herbáceas úteis para os herbívoros em alguns ecossistemas5 e a redução das cargas de combustível e da intensidade dos incêndios em queimadas subsequentes. Especificamente para os efeitos adversos, os incêndios resultam na perda de vegetação e impactam os serviços ecossistémicos, tais como madeira, abrigo, nutrientes e retenção de água, incluindo recreação6,7. As queimadas repetidas também modificam o equilíbrio de nutrientes dos solos, principalmente através da pirodesnitrificação8. As causas dos incêndios podem incluir factores climáticos e antropogénicos9,10. Em vários países da SA/SEA, os incêndios são usados ​​como ferramenta de gestão para o desmatamento de florestas através de cortes e queimadas em diversas regiões, como os distritos de Dhading e Chitwan, Nepal11; os Ghats Orientais12 e o nordeste da Índia13; Áreas montanhosas de Chittagong, em Bangladesh14; Montanhas Bago, Mianmar e estado de Shan, Mianmar15; Sarawak na Malásia16; montanha Caraballo em Carranglan e Monte Mingan, Filipinas17; Província de Jambi, Sumatra e outras na Indonésia18; norte da Tailândia19; noroeste do Camboja20; norte do Laos21 e norte do Vietname22. Os incêndios também são amplamente utilizados para limpar terras para a expansão da borracha e do dendezeiro na Indonésia23. Além disso, para cortar e queimar, a maioria dos países do S/SEA são agrários, onde os agricultores queimam resíduos agrícolas para limpar a terra para a próxima colheita, como a Índia, o Paquistão, Mianmar, a Tailândia e o Vietname. As práticas de queima de resíduos variam em diferentes países, como a queima de resíduos na superfície do solo após a colheita ou a coleta e empilhamento dos resíduos seguida de queima23. Estas práticas variadas de gestão e políticas locais de uso do solo24, incluindo variações naturais no clima24,25, podem causar variabilidade interanual nos incêndios e nas detecções de incêndios por satélite10. A queima de biomassa resultante de tais atividades é uma importante fonte de emissões de gases de efeito estufa e de aerossóis8. Estes aerossóis podem ter um impacto significativo na qualidade do ar à escala local e regional26.

 0.9 and BT5 < 295 K or ρ1 + ρ2 > 0.7 and BT5 < 285 K where ρi is the reflectance in I-band channel I and BTi is the brightness temperature in I-band channel i). For nighttime data, cloud pixels are classified based on the brightness temperature of channels I4 and I5 as BT5 < 265 K and BT4 < 295 K. Using these tests, the fire algorithm skips all day and nighttime pixels classified as cloud-covered, and their data are excluded from the calculation of fire pixel background conditions. This is a typical limitation of any optical remote sensing data where clouds can be a persistent problem hindering land surface (or fire) retrievals. For example, in Southeast Asia, clouds or thick haze during the biomass burning months, i.e., July–October of every year, can result in significant variations impacting satellite fire detections31. A more detailed study is needed to study such variations. Near real-time data are available in various formats, including the TXT, SHP, KML, and WMS from https://earthdata.nasa.gov/active-fire-data. Figure 1 depicts the Suomi NPP/VIIRS fires data on March 02nd, 2020. A decrease in the Sum of FRP in any specific year indicates reduced biomass consumption and thus reduced emissions to the atmosphere. Besides, we also used the FRP data to derive Total Particulate Matter (TPM) emissions during 2020 and previous years. We also calculated percent differences between the TPM during 2020 versus 2019 and the earlier period (2012–2019)./p> 31.7 MW at the scan edge, VIIRS can sense fires with FRP of ~ 1.3 MW (per pixel) and > 2.9 MW, respectively, and that VIIRS I band (375 m) can detect fires that are approximately 3–11 times less intense. These unique qualities of the VIIRS fire product help characterize cropland fires most common in South/Southeast Asia, which have relatively lower FRP than forest fires./p>