Modelagem do comportamento do fogo com base em experimentos laboratoriais e de campo

Abstract

Este trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver e ajustar modelos de predição do comportamento do fogo em experimentos de laboratório e queimas sob povoamentos de pinus, e propor uma metodologia de montagem de parcelas artificiais em campo para monitoramento do comportamento do fogo. Dois laboratórios foram utilizados para atender aos experimentos de avaliação da relação entre carga de material combustível e declividade do terreno sobre a variável velocidade de propagação e determinação de modelos de comportamento do fogo tendo por base queimas em superfície plana, com carga e espessura da manta pré-determinadas. A Estação Experimental de Rio Negro, localizada no município de Rio Negro-PR foi o cenário escolhido para o desenvolvimento e ajuste de modelos de comportamento do fogo com base em queimas sob povoamentos de pinus e a Fazenda Experimental do Canguiri, localizada no município de Pinhais-PR, foi utilizada para o desenvolvimento da metodologia de montagem de parcelas artificiais para monitoramento do comportamento do fogo com base em queimas com variáveis conhecidas. Para os experimentos de laboratório foram pré-determinados os valores de carga de material combustível, espessura da manta e declividade do terreno. Durante a condução das queimas nestes ambientes, as variáveis do comportamento do fogo velocidade de propagação e altura das chamas e as variáveis ambientais temperatura e umidade relativa do ar foram monitoradas. Nas queimas sob povoamentos de pinus em Rio Negro, a caracterização da área foi complementada com a amostragem do material combustível superficial, e as queimas conduzidas em parcelas de 50,0 m2. Na Fazenda do Canguiri, o desenvolvimento da nova metodologia e as queimas ocorreram em parcelas com dimensões de 2,0 x 6,0 metros, com carga, espessura da manta e arranjo do combustível pré-determinados, e com monitoramento de vento, temperatura e umidade relativa do ar. Nos experimentos de laboratório concluiu-se que nas inclinações de até 15° a carga de combustível foi o fator determinante na velocidade de propagação do fogo e que após 15° a declividade foi o fator determinante da velocidade. Os modelos polinomiais de segunda ordem foram os que apresentaram melhor ajuste na predição da velocidade de propagação do fogo em função da declividade, com R2 acima de 0,76. Foram ajustados modelos de predição da velocidade do fogo em função da altura das chamas (R2 = 0,8063) e de predição da intensidade do fogo em função da altura de chamas (R2 = 0,8272). Um modelo envolvendo as variáveis altura de chamas, temperatura e umidade relativa do ar também foi ajustado, fornecendo R2 de 0,8436. Das queimas sob povoamentos de pinus, cuja amostragem da carga total apresentou uma média de 32,23 Mg ha-1, o modelo que melhor estimou a velocidade de propagação foi r = 0,104716 + 0,0124587T - 0,00400681UR + 0,0478819Vv (R2 = 0,8273) e que melhor estimou intensidade do fogo foi I = -718,028 + 1275,87hc + 8,33757UR (R2 = 0,8523). As queimas das parcelas artificiais produziram intensidade do fogo entre 30,19 e 582,22 kcal m-1 s-1, altura de chamas entre 0,75 e 5,63 metros e velocidade do fogo entre 0,19 a 3,66 m min-1. Os resultados desta metodologia possibilitaram o ajuste de modelos de predição da intensidade do fogo com base na altura de chamas (R2 = 0,7999) e velocidade do vento (R2 = 0,709) e modelos de estimativa da velocidade do fogo com base na altura das chamas (R2 = 0,7995), velocidade do vento (R2 = 0,7101) e umidade relativa do ar (R2 = 0,5661).

This research was carried through with the purpose to develop and to adjust fire behavior prediction models in laboratory experiments and burns under pine stands as well as to propose an artificial plot assembly methodology in field to monitor fire behavior. The “Laboratório de Incêndios Florestais da Universidade Federal do Paraná”, located in Curitiba County, Paraná State and the “Laboratório de Pesquisa e Controle de Incêndios” of Rio Sagrado Industrial Química Ltda enterprise, located in Quatro Barras County, Paraná State, were both sites at which experiments were performed to a) evaluate the relationship between fuel weight and land slope considering fire spread variables b) define patterns of fire behavior based on fire burns on a flat landscape, with predetermined weight and fuel depth. The “Estação Experimental de Rio Negro”, located in Rio Negro County, Paraná State, was the location chosen for the development and adjustment of fire behavior models based on burns under pine stands and the “Fazenda Experimental do Canguiri”, located in Pinhais County, Paraná State, was used for the development of an artificial plot assembly methodology to monitor fire behavior based on burns with known variables. For the lab experiments, fuel weight, fuel depth and slope figures were predetermined. During the burns conduction in these environments, fire behavior variables such as fire spread and flame height, temperature and relative humidity were monitored. For burns under pine stands in Rio Negro, the characterization of the area was complemented by a superficial forest fuel sampling and the burns were conducted in plots with 50.0 m2. At the Canguiri farm, the development of the new methodology and burns were carried out in plots with dimensions of 2x6 meters, with fuel weight, fuel depth and further fuel arrangements pre- determined and with the monitoring of wind, temperature and relative humidity. It was verified during the lab experiments that in inclinations less than 15 degrees, the fuel weight was the principal factor in the fire spread and that above 15 degrees, the slope was the principal factor in the fire spread. The second order polynomials models presented the best adjustment in the fire spread prediction according the slope, with R2 above 0.76. Fire spread prediction models were adjusted according to flame height (R2 = 0.8063) and fire intensity prediction according to flame height (R2 = 0.8272). A model comprising of variables such as flame height, temperature and relative humidity was also adjusted, providing R2 equal to 0.8436. Regarding burns under pine stands, of which its total fuel load provided an average of 32.23 Mg ha-1, the model to provide the most accurate estimate for fire spread was r = 0.104716 + 0.0124587T – 0.00400681UR + 0.0478819Vv (R2 = 82.73) and for fire intensity was I = -718.028 + 1275.87hc + 8.33757UR (R2 = 85.23). The burns of artificial plots produced fire intensities between 30.19 and 582.22 kcal m-1 s-1, flame height between 0.75 and 5.63 meters and fire spread between 0.19 and 3.66 m min-1. The results of this methodology allowed fire intensity prediction model adjustments based on flame height (R2 = 0.7999), wind speed (R2 = 0.7090) and fire spread estimate models based on flame height (R2 = 0.7995), wind speed (R2 = 0.7101) and relative humidity (R2 = 0.5661).