Avaliação do Impacto do Aquecimento Global no Risco de Fogo na África | Evaluation Of The Impact Of Global Warming On Fire Risk in Africa

Com base em simulações de modelos climáticos regionais realizadas com o RegCM3 e reanálises do NCEP, o impacto do clima anômalo forçando a vulnerabilidade ambiental para a ocorrência de incêncios na África é analisado através da aplicação do Índice de Potencial de Fogo (PFI). Três distribuições distintas de vegetação foram analisadas por uma simulação atual (1980-2000) e para o final do século XXI (2080-2100). Foi demonstrado que em condições atuais o PFI é capaz de detectar as principais áreas de risco de fogo, que estão concentradas na região do Sahel, de dezembro a março, e na África subtropical, de julho a outubro. Previsão de futuras mudanças na vegetação levam a modificações substanciais na magnitude do PFI, particularmente para a região subtropical da África. A confiabilidade do PFI para a reprodução de áreas com alta atividade de fogo indica que este índice é uma ferramenta útil para a previsão de ocorrência de incêndios em todo o mundo, uma vez que se baseia em fatores regionais dependentes da vegetação e clima.

Based on regional climate model simulations conducted with RegCM3 and NCEP Reanalyses, the impact of anomalous climate forcing on environmental vulnerability to wildfire occurrence in Africa is analyzed by applying the Potential Fire Index (PFI). Three distinct vegetation distributions were analyzed for a present day simulation (1980-2000) and for the end of the twenty-first century (2080-2100). It was demonstrated that under current conditions the PFI is able to detect the principal fire risk areas which are concentrated in the Sahelian region from December to March, and in subtropical Africa from July to October. Predicted future changes in vegetation lead to substantial modifications in magnitude of the PFI, particularly for the subtropical region of Africa. The reliability of the PFI for reproducing areas with high fire activity indicates that this index is a useful tool for forecasting fire occurrence worldwide, because it is based on regionally dependent vegetation and climate factors.

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