Prevenção
Indicadores de risco de incêndios mais precisos
Planeamento
Melhoria contínua das suas previsões
Combate
Análise numérica para a eficiência das estratégias de combate aos fogos
Os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são ferramentas essenciais na gestão dos vários estágios de um incêndio florestal, incluindo prevenção, planeamento e combate. Eles permitem a identificação de áreas propensas à ocorrência de incêndios e podem quantificar o risco de incêndio associado. Isso permite agir em tempo útil e aplicar as medidas de prevenção necessárias para reduzir este risco. Durante um incêndio, o SAD pode ser usado para simular e prever o comportamento do fogo, permitindo o planeamento e pré-posicionamento das equipas de combate ao fogo, a evacuação da população das áreas afetadas, o fecho de estradas, ferrovias e a ativação de sistemas de emergência para as infraestruturas afetadas, incluindo energia, água, comunicações e transportes.
As ferramentas de simulação de comportamento de fogo podem também ser usadas para prever a eficácia das ações de combate a incêndios, para melhor planear e coordenar tais esforços.
O projeto IMfire propõe o desenvolvimento de uma plataforma SAD capaz de melhorar os atuais sistemas concebidos para incêndios florestais, abordando algumas das suas limitações, como será explicado a seguir.
SAD para fogos florestais feitos à medida são usados operacionalmente em muitas regiões do mundo, por exemplo, o Wildland Fire Decision Support System (WFDSS), construído e usado nos EUA, o Canadian Wildland Fire Information System (CWFIS), utilizado no Canadá, o Sentinel, usado na Austrália ou o AFIS, usado na África do Sul. A vantagem de ter uma solução à medida é que ela é calibrada e adequada para as características específicas de cada região, em termos de orografia, vegetação, clima, registos históricos de ocorrências, meios de combate a incêndios e legislações, entre outros fatores. No entanto, em alguns países, como Portugal, não existe um SAD específico adaptado às condições locais.
Indicadores de risco de incêndios mais precisos
Melhoria contínua das suas previsões
Análise numérica para a eficiência das estratégias de combate aos fogos
aliando o conhecimento científico às ferramentas de inteligência artificial do estado de arte:
A Tarefa 1 inclui a criação da nova plataforma DSS e a integração das funcionalidades para determinação de risco de incêndio e simulações de comportamento e supressão. Seguindo uma abordagem de gestão AGILE, para uma dada funcionalidade, três sprints devem ser considerados: 1) projeto; 2) implementação; 3) teste. Depois de confirmar que a funcionalidade funciona adequadamente de forma independente e integrada nas demais funcionalidades da plataforma, ela pode ser lançada.
A primeira linha de investigação é a prevenção de incêndios, realizada na Tarefa 2, onde será estudada e proposta uma escala de índice de risco de incêndio, voltada para a realidade portuguesa.
A segunda linha de Investigação é a previsão de incêndio, realizada na Tarefa 3, onde métodos computacionais inteligentes (CI) serão usados em duas fases distintas. O primeiro é a calibração / ajuste inteligente do modelo de comportamento do fogo existente da ADAI, o FireStation, usando métodos baseados em algoritmos evolutivos, a fim de alcançar modelos mais precisos e ajustados para cada região específica. O segundo é a previsão inteligente de incêndio usando modelos de IC organizados por uma estrutura hierárquica, com diferentes tipos de modelos, para previsão de incêndio.
A terceira e última linha de pesquisa é a simulação de ações de supressão de incêndio para prever a sua eficácia, realizada na Tarefa 4. A metodologia será desenvolvida no âmbito da Teoria de Redes.
A etapa final do projeto é construir um modelo de rede suportado num software de simulação de propagação de incêndio.
A Tarefa 5, teste e validação, é resultado do trabalho constante em todas as tarefas anteriores e ocorre em simultâneo com as tarefas anteriores.
As Tarefas 6 e 7 incluem as ações de divulgação e gestão do projeto.
Spanish-Portuguese Meteorological Information System for Trans-Boundary Operations in Forest Fires.
ECHO/SUB/2014/693768. – 01 de janeiro de 2015 a 31 de dezembro de 2016.
Vorticity Effects in Forest Fires.
PTDC/EMS-ENE/2530/2014. – 23 de março de 2017 a 23 de março de 2020.
Medição do teor de humidade de combustíveis florestais e avaliação do seu comportamento face às novas realidades climáticas.
PCIF/MPG/0108/2017 – 01 de março de 2019 a 28 de fevereiro de 2022
ECHO/2018/826522
Sistemas de Proteção de Pessoas e Elementos Críticos Expostos a Incêndios Florestais.
CENTRO-01-0246-FEDER-000015
Prevenir e preparar a sociedade par eventos extremos de fogo: o desafio de ver “a floresta” e não somente as “árvores”.
PTDC/ATPGEO/0462/2014 (2016-19)
Real-Time Forest Fire Mapping and Spread Forecast Using Unmanned Aerial Vehicles.
PCIF/SSI/0096/2017
Fire-fighters smoke exposure and related health effects.
Gestão inteligente de eventos críticos de stress, fadiga e intoxicação pelo fumo no combate a fogos.
Laboratório Euro-Mediterrânico na área de Fogos Florestais, um Laboratório “virtual” para as Ciências em Fogos Florestais e Tecnologias na Região Euro-Mediterrânica.
Previsão do comportamento do fogo: Modelação e experimentação.
Efeito dos Incêndios Florestais Peri-urbanos na Qualidade do Ar.
Alterações Climáticas em Portugal: impacto na ocorrência de incêndios florestais e na qualidade do ar.
Prevenção, Progressão e Mitigação de Fogos Florestais.