“Este é o primeiro modelo a tentar a modelação de incêndios de uma perspectiva multi-escala e recorrendo ao modelo multi-camadas, permitindo uma forma muito organizada de descrever o problema muito complexo dos incêndios florestais.” – diz-nos Sara Perestrelo.
Sara Perestrelo, aluna de doutoramento, membro do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA) da Universidade de Évora e investigadora do projecto CILIFO foi distinguida pelo Young Research Award, oferecido pela Wolfram Research, a 26 de março de 2021, durante a conferência SymComp, 5th International Conference on Numerical and Symbolic Computation Developments and Applications.
O prémio atribuído deve-se ao trabalho “Modelling Forest Fires using Complex Netwoks”, realizado em colaboração com o professor e investigador do Instituto Ciências da Terra (ICT) Nuno A. Ribeiro, com a professora e investigadora da Universidade de Évora e do CIMA Clara Grácio, e com o professor Luís Mário Lopes do ISEL e do CIMA.
O objetivo do trabalho foi criar um modelo (baseado no modelo de redes multicamadas, no âmbito das redes complexas, que consiste numa estrutura de rede de redes) que, quando aplicado a uma determinada geografia, pode determinar qual a zona ótima para o estabelecimento de mosaicos de supressão de incêndio, ou melhor, corta-fogos.
A propósito da metodologia utilizada, Sara Perestrelo refere: “para melhor explicar a nossa abordagem, devo definir dois conceitos essenciais: a escala local e a escala da paisagem.” A primeira é definida pelo alcance até onde é possível definir e medir um conjunto de características mensuráveis do terreno, características/propriedades como tipo de vegetação, densidade de vegetação, declive, percentagem de matéria morta, etc., essa é a escala local. A escala da paisagem é a escala à qual cada porção de terreno definida na escala local é o elemento de estudo pelo que, nesta escala, essas características já não interessam para análise.
“A rede de redes entra aqui” diz-nos a investigadora: “Cada porção de terreno definida à escala local pode ser traduzida por uma rede (rede de escala local), onde ocorre a dinâmica de espalhamento de um incêndio.” “Estas porções de terreno são os nodos da rede à escala da paisagem (rede de larga escala).” Foi então utilizado o modelo epidemiológico SIR para modelar o incêndio à escala local para, a partir daí, extrair o tempo de espalhamento de um incêndio entre cada par de nodos a partir de um ponto de ignição pré-estabelecido. No final, a rede de larga escala é parametrizada pelos valores de tempo de espalhamento, obtidos na rede de escala local. A partir do momento em que a rede de larga escala está parametrizada, é possível calcular medidas típicas de rede como o tempo médio de espalhamento, que deve ser sempre superior ao tempo de resposta por parte das forças de combate aos fogos.
“O modelo pode ter mais ou menos resolução, de acordo com o detalhe do levantamento das porções de terreno definidas, mas quaisquer que sejam essas características, para obter o tempo de espalhamento apenas dois parâmetros são necessários: a área de uma porção de terreno e a respetiva velocidade de espalhamento do fogo (estimativa)”, refere Sara Perestrelo.
Sendo difícil a experimentação no âmbito dos incêndios à escala da paisagem, esta abordagem permite precisamente contornar esse problema e quando aplicada, apresenta uma forma muito organizada de caracterizar o terreno sendo possível o levantamento exclusivo de certas áreas de terreno sem qualquer prejuízo para a estrutura global do modelo.
Outra das vantagens é que esta abordagem não requer um método específico de levantamento do terreno, desde que os parâmetros requeridos (área e velocidade de espalhamento) sejam conhecidos.
Até à conceção do modelo, sabe-se que uma rede de redes no contexto dos incêndios florestais, é um modelo possível de aplicar em condições específicas de terreno, combustível e meteorologia, permitindo uma análise multi-escala. Este é o início de um longo percurso que vai obter muitos resultados e conclusões, consoante a geografia da sua aplicação.