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Tese Doutoramento

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Susete Marqued

on 20 March 2015

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Transcript of Tese Doutoramento

Trabalhos anteriores e desenvolvidos durante o plano de doutoramento
O porquê...?
Artigo 1 - Assessing wildfire risk probability in
Pinus pinaster
Ait.stands in Portugal
Estrutura da tese
Formação curricular
Integration of fire management in forest planning management in Portugal
Tese de Doutoramento em Engenharia Florestal e dos Recursos Naturais
Susete Maria Gonçalves Marques
Outros trabalhos...
Artigo 4 - A Stochastic, Cellular Forest Harvesting Model Integrating Wildfire Risk and Dispersion (work in progress)
Professor Doutor José Guilherme Calvão Borges
Professor Doutor Marc Eric McDill
Doutor Jordi Garcia-Gonzalo
Artigo 1
- Assessing wildfire risk probability in Pinus pinaster Ait.stands in Portugal

Artigo 2
- Developing post-fire Eucalyptus globulus stand damage and tree mortality models for enhanced forest planning in Portugal

Article 3
- A three-step approach to post-fire mortality modeling in Maritime pine (Pinus pinaster Ait.) stands for enhanced forest planning in Portugal

Article 4
- A Stochastic, Cellular Forest Harvesting Model Integrating Wildfire Risk and Dispersion (work in progress)

Motivação - O porquê?
Trabalhos anteriores relacionados com o tema
Artigos que compoem a tese
Conclusões e o futuro...
Characterization of wildfires in Portugal
A importância dos impactes ecológicos e socioeconomicos dos fogos florestais evidencia a pertinência da investigação de aproximações para integrar os processos de planeamento da gestão florestal e da gestão do fogo.

A severidade dos fogos florestais cresceu de forma substancial em décadas recentes no Mediterrâneo e especificamente em Portugal. Este contexto evidencia a necessidade de definir estratégias de prevenção adequadas e de investigar aproximações que as fundamentem.

Este plano propõe investigar estas aproximações e contribuir para a eficácia de estratégias de prevenção à escala espacial do povoamento florestal. Serão consideradas as principais espécies florestais portuguesas, composições puras e mistas bem como estruturas regulares e irregulares.

Os métodos e instrumentos a investigar para o efeito incluem:
(1) modelos probabilisticos de ocorrência do fogo,
(2) modelos de estimativa de danos provocados pelo fogo e
(3) modelos de gestão de povoamentos.
Será desenvolvida uma plataforma tecnológica por forma a testar os modelos e a respectiva combinação numa aproximação inovadora para a incorporação do risco e de objectivos de protecção no planeamento da gestão de povoamentos florestais.

Nas últimas 3 décadas a área ardida e o número de fogos tem vindo a aumentar consideravelmente.

Entre 1975 e 2011 arderam cerca de 4.08 x 106 ha
43% da área de Portugal Continental


A ignição e área ardida podem ser explicadas através de diversos factores como:
Tipo de combustível
Topografia
Socio-económicos
Clima
A WGLM (Weighted Generalized Linear Model) confirmou que a proporção area ardida aumenta com:
Maior altitude,
Proximidade à estradas, caminhos ou caminhos de ferro
Menor densidade populacional,
Matos, florestas mistas, resinosas e folhosas.

Na Fac. Ciências da Univ. Lisboa:

* Análise Multicritério e Sistemas de Apoio à Decisão;
* Técnicas Heuristícas;
* Programação Inteira.

No ISA da Univ. de Lisboa:
* Seminário

Em Pennsylvania State University:
* Forest Resources Management;
* Applied Stochastic Programming;
* Dynamic Programming and Markov Chains.


J.G. Borges, J. Garcia-Gonzalo, V.A. Bushenkov, M. E. McDill,
S. Marques
and M.M. Oliveira 2013. Addressing multi-criteria forest management with Pareto Frontier methods: an application in Portugal. Published online in Forest Science

Botequim B., Garcia-Gonzalo J.,
Marques S.,
Ricardo A., Borges J.G., Tomé M., Oliveira M.M., 2013. Developing wildfire risk probability models for Eucalyptus globulus stands in Portugal. iForest, Vol. 6 pp. 217-227 doi: 10.3832/ifor0821-006

Natário, I., Oliveira M.M., Marques, S. 2013. Using INLA to estimate a highly dimensional spatial model for forest fires in Portugal. In a future volume of the series Studies in Theoretical and Applied Statistics, Pacheco, A.; Oliveira, R.; Santos, R. (eds.), Springer, Berlin. Submitted 2012, Accepted

Borges J. G., Garcia-Gonzalo J., Guerra-Hernandez J.,
Marques S,
Palma J., 2013. Chapter IX – A decision support system for forest management planning under climate change. In Fitzgerald J and Lindner M, (eds) (2013) Adapting to climate change in European forests –results of the MOTIVE project. Pensoft Publishers, Sofia, 108 pp.

Garcia-Gonzalo J., Zubizarreta-Gerendiain A., Ricardo A.,
Marques S.,
Botequim B., Borges J. G., Oliveira M. M., Tomé M. and Pereira, J.M.C. 2012. Modelling wildfire risk in pure and mixed forest stands in Portugal. Allgemeine Forst und Jagdzeitung (AFJZ) – German Journal of Forest Research 183 (11/12), 238-248.

Marques, S.,
Borges, J. G., Garcia-Gonzalo, J., Moreira, F., Carreiras, J.M.B., Oliveira, M.M., Cantarinha, A., Botequim, B. & Pereira, J. M. C., 2011. Characterization of wildfires in Portugal. European Journal of Forest Research, Volume 130, Issue 5 , Page 775-784 DOI: 10.1007/s10342-010-0470-4 Available online at Available online at http://www.springerlink.com/content/2l63552q52054p76/

Botequim, B., Zubizarreta Gerendiain, A., Garcia-Gonzalo, J., Silva, A.,
Marques, S.,
Fernandes, P.M.,Pereira, J.M.C., Tomé, M. Modelling shrubs biomass accumulation in Portuguese forest. Submitted to Forestry

Botequim, B., Garcia-Gonzalo, J., Silva, A.,
Marques S,
Borges J. G., Oliveira M. M., Tomé, J, Tomé, M. Assessing post-fire tree mortality in forest stands in Portugal (em preparação)

Susete Marques
, Garcia-Gonzalo, J., Zubizarreta, A., e M. M. Oliveira and J. G. Borges. Predicting postfire mortality in forest fire stands (em preparação)

J. G. Borges, J. Garcia-Gonzalo,
S. Marques,
V. Valdebenito, M. E. McDill and A. O. Falcão, Chapter 6 - Strategic management scheduling (submitted to Springer)

Objectivos:

* Desenvolvimento de modelos de gestão orientados para a predição do RISCO de incêndio nas florestas portuguesas

* Obtenção da probabilidade de ocorrência de incêndio em função de variáveis facilmente mensuráveis e /ou calculaveis, bem como fácilmente controláveis pelo gestor florestal.

* Predição dos efeitos das diferentes opções de gestão e da s diferentes operações silvícolas, nos povoamentos florestais.

Onde: Alt é a altitude em metros, Biom refere-se à quantidade de biomassa de matos acumulada (mg/ha), G é a área basal do povoamento, Dq é o diametro quadrático médio e N é o número de árvores por hectare no povoamento .
Artigo 3 - A three-step approach to post-fire mortality modeling in Maritime pine (Pinus pinaster Ait.) stands for enhanced forest planning in Portugal
Objectivos:
Desenvolvimento de modelos de previsão de mortalidade pós-fogo ocorrida em povoamentos florestais, que serão usados para a integração da gestão do fogo, no planeamento da gestão florestal

Obtenção de modelos probabilísticos para previsão dos danos e mortalidade através de variáveis fácilmente mensuráveis e ou calculáveis, controláveis pelo gestor florestal.

Predição dos efeitos das opções de gestão e tratamentos silvícolas, ao nível do povoamento florestal.
Recorreu-se à regressão logística e ao método dos três passos para a obtenção dos modelos de danos e mortalidade causada pelos incêndios florestais em povoamentos puros de eucalipto e pinheiro bravo.

Foram testadas diferentes variáveis ao nível da parcela e povoamento ex: Condições da parcela/povoamento, variáveis biométicas, topografia, etc.

Resultados :
* um modelo que prevê se haverá ou não mortalidade num povoamento percorrido por um fogo,
* um modelo para quantificação da mortalidade (% de árvores mortas)
* um modelo para fazer a distribuição da mortalidade no conjunto das árvores que constituem um povoamento, dando a probabilidade de uma determinada árvore morrer ou não após a parcela onde esta inserida vir a ser percorrida por um fogo.

Figure 1. Effect of average diameter (avgDBH, centimetre) and standard deviation of height (sh, metre) on the proportion of dead trees according to equation 4 for a stand located at 500 m above sea level with a slope of 20°.
Artigo 2 - Developing post-fire
Eucalyptus globulus
stand damage and tree mortality models for enhanced forest planning in Portugal
Figure 2. Effect of diameter at breast height (d.b.h., centimetre), stand-level mortality (Pd) and BAL (m2 ha−1) on the probability of tree mortality using equation 5 for a BAL of 3 m2 ha−1 (a) and a Pd of 0.5 (b).




































Matriz m*n que representa a floresta onde cada celula representa uma unidade de gestão (UG) que é caracterizada por:
* Idadeα(a)
* Flamabilidade (f)
* Ignição (i)
* Produção (y)

Variaveis de decisão (binária): determinam quando cada UG deve ser cortada

Probabilidade de uma UG arder depende de:
* probabilidade de ignição;
* flamabilidade propria (Risco);
* probabilidade de UG adjacentes arderem.
O que se pretende?
Criação de um modelo relativamente simples, que preveja o comportamento do fogo, sem recurso outras ferramentas como sejam aos simuladores de fogo (mais complexaS).

Com que objectivo?
Optimização do estado da paisagem por forma a minimizar as perdas causadas pelo fogo e maximizando o retorno económico.

Função Objectivo: produção e fornecimento de madeira de forma sustentável, tendo em conta a flamabilidade da paisagem. Então vamos querer maximizar a retorno economico (VAL) + Valor esperado final.
A obtenção e o cálculo desta probabilidade é a chave deste problema.
Foi desenvolvida a seguinte equação (aproximação à realidade), que representa o cálculo da probabilidade de uma UG arder:
Performance da equação: Erro bastante pequeno (0.6%), mesmo nos piores cenários (elevada probabilidade de ignição e propagação) no entanto estes são pouco prováveis.
Exemplo:
Matriz 3*3,
Floresta regulada ( 3 classes de idade),
Modelo de 2 periodos (10 anos cada),
r= 3%

53% prob vento NW
47% prob vento SW
Notas:
Suposições demasiado heroícas,
Problema não linear,
Problemas com uma matriz de maior dimensão, ou caso de estudo reais serão resolvidas recorrendo a técnicas heurísticas,

Os modelos:
Modelo de mortalidade
da árvore
Modelo de mortalidade
do povoamento
Modelo de proporção
de mortalidade
Os modelos:
Modelo de proporção de mortalidade
Modelo de mortalidade da árvore
Modelo ainda em construção, para integração de novos factores que influenciam o comportamento do fogo.
Conclusões e o futuro...
* Modelos existentes, em PT, de previsão de risco de incêndio e mortalidade não tinham em linha de conta o estado da floresta (variáveis biométricas),

* Inovação:
* Inclusão de variáveis controláveis pelo gestor;
* M.Risco: Inclusão de variáveis como a acumulação de biomassa de matos e proximidade a pontos de ignição (não ardidas);
* M mortalidade: Não recorrem a variáveis referentes a danos causados pelo fogo nem a intensidade que o mesmo possa vir a ter.

Estes modelos permitem:
* integração do risco no planeamento da gestão no plano operacional e estrategico;
* redução do risco pode passar a ser um objectivo de gestão - medida de prevenção.
* avaliação do impacto do fogo nos diferentes estados da floresta
* previsão de não mortalidade após incêndio;
* desenho de prescrições e estragégias de redução dos danos e prevenção.


* Povoamento vs Povs. vizinhos vs Paisagem

* Criação de paisagens mais resistentes à propagação de fogos
* Criação de um Modelo de optimização que determina:
* que povoamento cortar;
* e quando cortar,
por forma a criar uma paisagem fragmetada que dificulte/evite a propagação do fogo.

O presente e o futuro:

* Inclusão de novas variáveis nos modelos já existentes (p.ex: orientação e velocidade do vento, topografia)

* Modelo da paisagem com matrizes de maior dimensão ou casos de estudo reais e respectiva validação (simuladores);

* Analise de trade-offs entre objectivos em conflito (Max VAL e Min Prob de risco)
Mais uma vez,
Muito Obrigada

pela vossa atenção!
Bolsa financiada pela Fundação para a Ciência
e Tecnologia - SFRH/BD/62847/2009

Projectos: PDTC/AGR-CFL/64146/2006
ForEDdapt (FP7-PEOPLE-2010-IRSES/269257)
MOTIVE (FP7-ENV-2001-1 N.º 266544)
INTEGRAL (FP7-ENV-2011 N.º 2825887)
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