Análise dos Incêndios no Brasil em 2024

Descrição do Projeto

Este projeto tem como objetivo analisar os incêndios florestais ocorridos no Brasil durante o ano de 2024. Foi utilizado dados climáticos e informações sobre o risco de fogo (FRP - Fire Radiative Power) para entender como fatores como dias sem chuva, precipitação e outras variáveis influenciam a incidência de incêndios.

O foco principal está na análise exploratória de dados (EDA) e visualização gráfica para identificar padrões regionais e temporais dos incêndios. A análise permite compreender melhor as regiões e os períodos mais suscetíveis ao fogo, oferecendo insights importantes para a prevenção de futuros incêndios.

Estrutura do Projeto

• Bibliotecas Utilizadas:

  • numpy: Para operações numéricas e manipulação de arrays.
  • pandas: Para manipulação e análise de dados.
  • matplotlib e seaborn: Para visualizações gráficas.
  • statsmodels: Para modelagem estatística e testes de hipóteses.
  • scipy.stats: Para cálculos estatísticos, incluindo correlação de Pearson.

• Principais Etapas:

  1. Carregamento dos Dados: Os dados utilizados são distribuídos em três quadrimestres do ano de 2024, representando diversas variáveis climáticas e de risco de fogo por estado.
  2. Tratamento dos Dados: Tratamento de dados faltantes, verificação de outliers e normalização de variáveis.
  3. Análise Exploratória (EDA): Visualizações para identificar padrões nas variáveis como dias sem chuva, precipitação e FRP, além de análise por estado e período.
  4. Insights sobre Estados e Cidades: Identificação de estados e regiões com maior incidência de fogo e variáveis que impactam mais diretamente os incêndios.

Principais Descobertas

1. Dias sem Chuva: Esta foi a variável mais impactante no aumento do risco de incêndios florestais. Regiões que tiveram longos períodos de seca, como o estado de Mato Grosso, foram as mais afetadas.

2. Precipitação: Estados com maior índice de precipitação, como Amazonas, apresentaram uma queda significativa no risco de incêndios. Essa variável foi crucial para a mitigação dos incêndios.

3. FRP (Fire Radiative Power): Embora significativo, o impacto do FRP no aumento de novos focos de incêndio foi pequeno. Estados como Acre apresentaram altos valores de FRP, mas o efeito sobre o aumento de novos incêndios foi limitado.

4. Análise Temporal: Durante o terceiro quadrimestre de 2024, observou-se um aumento significativo nos incêndios em estados como Pará e Bahia, correlacionado com longos períodos de estiagem.

Como Executar o Projeto

1. Executando no Kaggle:

   • O notebook foi desenvolvido para ser executado diretamente no Kaggle. Certifique-se de que os datasets de entrada estão disponíveis no ambiente Kaggle. Ao abrir o notebook, basta executar as células sequencialmente.

2. Executando Localmente:

   • Para executar em seu ambiente local, siga os passos:

     • Faça o download dos arquivos de dados CSV e ajuste os caminhos no código para apontar para os arquivos locais.

     • Instale as bibliotecas necessárias com o seguinte comando:

       pip install pandas matplotlib seaborn scikit-learn
       

     • Abra o notebook em um ambiente como Jupyter ou Google Colab e execute as células.

Conclusão

O projeto revelou como fatores climáticos impactam significativamente a incidência de incêndios florestais no Brasil. Estados como Mato Grosso e Pará foram os mais afetados pelos períodos secos, enquanto a precipitação foi um fator decisivo para reduzir o risco em regiões como o Amazonas. No entanto, além das condições climáticas, fatores humanos têm influenciado fortemente a propagação dos incêndios. O desmatamento, a expansão agrícola descontrolada e a falta de fiscalização ambiental têm contribuído para agravar a situação. A análise dos dados climáticos, combinada com a compreensão desses fatores humanos, oferece insights valiosos para a prevenção e controle de incêndios, ajudando a definir estratégias futuras mais abrangentes de combate ao fogo, que incluam tanto a mitigação de riscos climáticos quanto o controle das ações humanas que amplificam o problema.

Fontes dos Dados

Os dados utilizados estão disponíveis na plataforma Kaggle e podem ser acessados diretamente no ambiente do notebook.

Disponível também em:

  www.kaggle.com/datasets/mayaravalliero/fire-watch-brazil-2024