ANÁLISE TEMPORAL DE FOCOS DE CALOR NA RESERVA DA BIOSFERA DA SERRA DO ESPINHAÇO (Nativa, 2019)
O estudo teve como objetivo avaliar o método de densidade de Kernel na modelagem espacial e temporal de focos de calor em unidades de conservação de proteção integral inseridos em área da Reserva da Biosfera da Serra do Espinhaço. Foram analisadas imagens vetoriais referentes aos anos de 2000, 2005, 2010, 2015 e 2017 processadas no software QGIS 2.18.16, a partir da sobreposição das mesmas com os registros de focos de calor. A densidade dos focos foi calculada por meio do estimador de Kernel com classificação dos focos em níveis: muito baixa, baixa, média, alta e muito alta. Demonstrou-se a representação dos focos de calor para os anos citados e sua relação à concentração de riscos de incêndios em áreas que compõem a RBSE, levando a percepção das simulações ao longo dos anos, corroborando com os registros de incêndios florestais. A estimativa realizada pela função de Densidade de Kernel apresentou a capacidade de indicar a distribuição e intensidade dos focos, constituindo uma potencial ferramenta para norteamento de atividades de prevenção e fiscalização.Palavras-chave: densidade de Kernel, geoprocessamento, incêndios florestais, monitoramento ambiental. TEMPORAL ANALYSIS OF HEAT FOCI AT ESPINHAÇO RANGE BIOSPHERE RESERVE ABSTRACT: The object of this paper was to evaluate the use of the Kernel density method in the spatial and temporal analysis of heat foci in integral protection conservation units of the Espinhaço Range Biosphere Reserve. For that, vector images of the years 2000, 2005, 2010, 2015 and 2017 were analyzed and processing was performed by QGIS software 2.18.16, from the overlapping of these with the records of heat sources. The heat foci density was calculated using the Kernel estimator and five levels of classification were used: very low, low, medium, high and very high. It was demonstrated the heat sources representation for the cited years and their relation to the concentration of fire risks in areas of the RBSE, leading to the perception of the simulations over the years, corroborating with forest fire records. The Kernel Density estimation showed the ability to indicate the distribution and intensity of the foci, constituting an interesting tool to guide prevention and surveillance activities.Keywords: Kernel density, geoprocessing, forest fires, environmental monitoring.