Variabilidade espaço-temporal de ocorrência e recorrência de fogo no Bioma Caatinga usando dados do sensor MODIS
Notice bibliographique
Résumé
O uso do fogo de forma indiscriminada, a cada ano vem causando um desequilíbrio na natureza, que pode ser percebido em âmbito global. O sensoriamento remoto, representa a principal alternativa tecnológica na detecção, dimensionamento e na compreensão da dinâmica do fogo. Assim, o objetivo desse estudo foi analisar a distribuição espaço-temporal das áreas queimadas do Bioma Caatinga por meio do produto MODIS MCD64A1, no período de 2001 a 2018. Para isso, foram utilizados os subconjuntos mensais do produto Burned Area MCD64A1. Adotou-se também a classificação do Canadian Forest Service, no qual define as áreas queimadas em cinco classes diferentes: I (0-0,09 ha); II (0,1-4,0 ha); III (4,1-40,0 ha); IV (40,1-200,0 ha); V(>200,0 ha). Os resultados alcançados nesse estudo revelam que o estado do Piauí apresenta estatisticamente maior média de ocorrências de incêndios e área queimada na série temporal. Os meses que tiveram as maiores áreas queimadas no bioma foram setembro, agosto e outubro e maior recorrência de maio a dezembro. As classes de tamanho de área queimada que apresentaram maiores ocorrências foram III, IV e V. O bioma sofre sistemático crescimento de degradação, o que potencializa sua fragilidade ante ao fogo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».