Wildfires as a major challenge for natural regeneration in Atlantic Forest (2) (1) (1)

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Ciência do Meio Ambiente Total
Palavras-chave:
Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Viçosa CEP 36570-900, Minas Gerais, Brasil
E-mails: joao.flavio@ufv.br (JFC dos Santos), gleriani@ufv.br (JM Gleriani), sidney.velloso@ibge.gov.br (SGS Velloso), guilherme.silverio@ufv.br ( GSA de Souza),
Editor: D. Barceló
chamaral@ufv.br (CH do Amaral), tamiozzo@ufv.br (FTP Torres), nilcilene.medeiros@ufv.br (NDG Medeiros).
0048-9697/© 2018 Elsevier BV Todos os direitos reservados.
ÿ Autor correspondente em: Programa de Pós Graduação em Ciência Florestal, Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Viçosa CEP 36570-900, Minas Gerais, Brasil.
Mata Atlântica
Disponível on-line em 5 de setembro de 2018
Sensoriamento remoto
Aceito em 2 de setembro de 2018
Variáveis ambientais
Recebido em formulário revisado em 31 de agosto de 2018
Departamento de Dinâmica Ambiental, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), Manaus CEP 69067-375, Amazonas, Brasil
incêndios florestais
Recebido em 7 de julho de 2018
Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal de Viçosa (UFV), Viçosa CEP 36570-900, Minas Gerais, Brasil
Ciência do Ambiente Total 650 (2019) 809-821
Historia do artigo:
Regeneração natural espontânea
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Florianópolis CEP 88010-300, Santa Catarina, Brasil
informações do artigo abstrato
Listas de conteúdo disponíveis em ScienceDirect
página inicial do jornal: www.elsevier.com/locate/scitotenv
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.016
Incêndios florestais como um grande desafio para a regeneração natural na Mata Atlântica
d
uma
c
b
c
uma
d
João Flávio Costa dos Santos a,
uma
uma uma
b
• O manejo da regeneração natural contribui para 
a restauração da Mata Atlântica.
na Mata Atlântica. A área estudada foi explorada durante o ciclo do café, quando os plantios substituíram as florestas primárias. 
Usamos dados de sensoriamento remoto para analisar a dinâmica da floresta durante um período de 50 anos (1966–2016). Nós
o sucesso deste método. O objetivo deste estudo foi avaliar os efeitos de incêndios florestais na dinâmica florestal
RESUMO GRÁFICO
que moldam a paisagem da região ao mesmo tempo que retardam o processo de regeneração em áreas preferenciais.
a restauração da Mata Atlântica.
biomas mais devastados do planeta. No entanto, a ocorrência frequente de incêndios florestais é um dos desafios
DESTAQUES
O manejo da regeneração natural é uma boa estratégia de restauração ecológica da Mata Atlântica, um dos
• O controle do fogo é essencial para o sucesso da
entre o processo de regeneração natural e as cicatrizes do fogo. Concluímos que a severidade do fogo é um dos fatores
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Sol.
As cicatrizes de fogo ocorrem preferencialmente onde há maior exposição solar. É possível observar uma correlação negativa
áreas urbanas, estradas e rodovias, prejudicou a regeneração e favoreceu tanto o desmatamento quanto os incêndios florestais.
• Práticas de corte e queima inibem a regeneração 
em áreas mais expostas ao
processo de regeneração natural. As áreas em regeneração foram relacionadas principalmente à proximidade dos fragmentos 
remanescentes e das porções da paisagem que recebem menor quantidade de radiação solar global. A proximidade com
• Nossos resultados sugerem uma correlação 
negativa entre incêndios e regeneração natural.
dinâmica e eventos de incêndios florestais com variáveis biofísicas e antrópicas. Os resultados mostraram que em 1966 a área florestal 
representava 8,01% da cobertura do solo, e em 2016 esse número subiu para 18,55% devido à
incêndios florestais e padrões de regeneração 
natural.
utilizou o banco de dados de queimadas do INPE para encontrar a ocorrência de focos de calor de 1998 a 2016. Nesse período, 
selecionamos os anos mais afetados pelos incêndios para a identificação de cicatrizes de incêndio usando o índice espectral 
Normalized Burn Ratio. A partir desse conjunto de informações, utilizamos a metodologia de pesos de evidência para relacionar florestas
• Variáveis ambientais contribuem para
Cibele Hummel do Amaral , Fillipe Tamiozzo Pereira Torres
ÿ, José Marinaldo Gleriani , Sidney Geraldo Silveira Velloso
Mateus dos Reis
, ,
Nilcilene Das Graças Medeiros
,
,
Guilherme Silvério Aquino de Souza
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nilcilene.medeiros@ufv.br
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.016
http://www.sciencedirect.com/science/journal/
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810 JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
Para mitigar a situação de degradação do bioma e preservar a vegetação 
remanescente, o governo brasileiro adotou políticas como a criação de áreas 
protegidas e a Lei da Mata Atlântica. Recentemente, com a aprovação do Novo 
Código Florestal (Lei 12.651/2012), as medidas de conservação e restauração em 
todo o país foram reformuladas. Por exemplo, é necessário restabelecer as áreas 
de preservação permanente (APP) e as reservas legais (RL). Além disso, 
organizações não governamentais criaram o Pacto pela Restauração da Mata 
Atlântica (PRMA) em 2009, com o objetivo de recuperar 15 milhões de hectares até 
2050 (Melo et al., 2013).
A região tinha uma economia tradicional de mineração de ouro, café e gado. 
As plantações de café substituíram a floresta primária (Dean, 1996; Marquese, 
2008). A história de ocupação e exploração econômica da região estudada mudou 
bastante, principalmente no auge do ciclo cafeeiro (1830-1890). Em 1872, Valença 
concentrava a maior população de escravos da região (23.496 pessoas) (IBGE, 
2011), o que fez com que este município se destacasse como produtor de café no 
cenário nacional. No entanto, o esgotamento do solo e a Lei Áurea (1888), que 
aboliu a escravidão, fizeram a região enfrentar uma crise cafeeira (Marquese, 
2008). Após a crise do café, as pastagens de gado tomaram conta das plantações. 
Atualmente, mesmo com a produção de leite abundante (Borges et al., 2016), tem 
ocorrido redução das áreas de pastagens e aumento das áreas de regeneração 
natural (SOS Mata Atlântica e INPE, 2017).
São inúmeros os desafios para que as metas de restauração florestal sejam 
alcançadas em todo o mundo. Este estudo abordará a regeneração natural e a 
supressão de incêndios florestais na restauração da Mata Atlântica (AF). O AF é o 
bioma brasileiro mais alterado, estima-se que hoje haja apenas 12,5% da cobertura 
vegetal original (SOS Mata Atlântica e INPE, 2017).
A área de estudo (88.172 ha) está localizada em uma floresta estacional 
semidecídua no domínio AF, entre os estados de Minas Gerais (MG) e Rio de 
Janeiro (RJ), no Sudeste do Brasil (Fig. 1). Esta região está inserida no domínio 
morfoclimático conhecido como mar de morros (Ab'Sáber, 1970) caracterizado por 
uma cadeia de colinas cujas encostas apresentam formas arredondadas. O domínio 
climatológico, segundo a classificaçãode Köppen, é o Cwa - subtropical úmido com 
inverno seco (junho a setembro) e verão quente (dezembro a março) (Alvares et 
al., 2014). A altitude variou entre 278 me 1124 m. A classe de solo predominante é 
o Latossolo Vermelho-Amarelo (Lva) (Carvalho Filho et al., 2000).
O principal objetivo deste estudo foi monitorar remotamente as relações entre 
a ocorrência de incêndios e a regeneração natural espontânea. Para atingir esse 
objetivo, quantificamos a regeneração natural e o desmatamento ocorrendo em um 
intervalo de 50 anos em uma área de AF. Também quantificamos incêndios e área 
queimada. Em seguida, avaliamos padrões de regeneração natural, desmatamento 
e cicatrizes de fogo em relação às variáveis biofísicas e antrópicas. A hipótese é 
que o fogo atue como modelador da paisagem no AF, dificultando ou mesmo 
impedindo a regeneração em locais com características ambientais específicas.
O AF é um bioma que engloba uma parcela significativa da biodiversidade 
mundial e um grande número de espécies endêmicas (Myers et al., 2000). 
Mittermeier et ai. (2004) estimaram 8.000 plantas, 148 aves, 71 mamíferos, 94 
répteis e 286 anfíbios de espécies endêmicas existentes no bioma AF. A área de 
domínio AF originalmente cobria cerca de 150 milhões de ha, porém esta área vem 
mudando desde a colonização até os dias atuais (Dean, 1996; Ribeiro et al., 2009; 
SOS Mata Atlântica e INPE, 2017). A região AF abriga N72% da população 
brasileira e produz 70% do produto interno bruto (PIB). Como consequência, estima-
se que hoje haja apenas 12,5% da cobertura vegetal original (SOS Mata Atlântica 
e INPE, 2017) e um intenso processo de fragmentação florestal ameaça o 
ecossistema AF (Ribeiro et al., 2009).
A Terra já está no Antropoceno, época em que o Homo sapiens registra sua 
influência e intervenção no planeta (Waters et al., 2016). Vários ciclos de exploração 
econômica insustentável transformaram muitos biomas no mundo e contribuíram 
para as mudanças climáticas. Em pelo menos 25 dos chamados hotspots globais, 
as mudanças são tão amplas que há um alto risco de extinção de espécies animais 
e vegetais (Myers et al., 2000). Para mudar isso, a restauração ecológica é uma 
das principais agendas globais ( Aronson e Alexander, 2013) . .
2.1. Área de estudo
Na floresta de coníferas da Cordilheira Ocidental do Canadá e na floresta 
tropical da Tasmânia Ocidental, Austrália, o fogo e a topografia são responsáveis 
pela formação de ilhas de vegetação em locais que são chamados de “refúgios de 
fogo” por Krawchuk et al. (2016) e Wood et al. (2011), respectivamente. Acreditamos 
que isso também possa estar acontecendo com a regeneração do AF. Entendendo 
os padrões naturais
a regeneração e sua relação com os incêndios florestais no AF contribui tanto 
para a recomposição florestal de pequenas áreas (recomposição de APP e RL) 
quanto para o objetivo geral de reflorestamento da PRMA.
O sucesso da regeneração natural resulta da interação de vários fatores 
ambientais (distância da fonte de sementes, distância dos corpos d'água, recorrência 
de incêndios), fatores topográficos (elevação, orientação, vales ou montanhas) e 
fatores socioeconômicos (densidade populacional, uso da terra e gestão) (Chazdon 
e Guariguata, 2016; Molin et al., 2017; de Rezende et al., 2015). Da mesma forma, 
as características da paisagem influenciam a propagação de incêndios florestais 
(Carmo et al., 2011; Torres et al., 2017; Wood et al., 2011). Empiricamente, um dos 
fatores responsáveis pelo padrão de regeneração natural da FA são os incêndios 
florestais (de Rezende et al., 2015; dos Santos et al., 2016). No entanto, essa 
relação não é tão estudada neste bioma como em outros, como os ecossistemas 
boreal e mediterrâneo.
2. Materiais e métodos
Uma comparação entre 1966 e 2016 avaliou a regeneração natural. 
Primeiramente, digitalizamos o conteúdo temático no mapa topográfico SF-23-ZA-
III-2 (escala 1:50.000) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) 
produzido a partir de levantamento aerofotogramétrico de 1966. A área de 
abrangência deste mapa topográfico definiu a área de estudo. A fotointerpretação 
na máscara da área de estudo na cena Operational Land Imager (OLI)/Landsat 8 
(caminho/linha: 217/75, 25 de julho de 2016) gerou os dados para a paisagem mais 
recente
1. Introdução
No entanto, outro desafio para o sucesso da restauração ecológica do AF é a 
sua relação com o fogo. Embora existam biomas dependentes ou tolerantes ao 
fogo (por exemplo, savanas e pastagens), outros tipos de biomas, como AF, são 
sensíveis ao fogo e os incêndios florestais constituem uma grande ameaça 
(Hardesty et al., 2005). Em biomas sensíveis ao fogo, os incêndios florestais estão 
associados à perda de biodiversidade, degradação do solo, erosão e redução da 
retenção de água (Sansevero et al., 2017; Schmerbeck e Fiener, 2015). Embora 
prejudicial, a ocorrência de incêndios tem acontecido com frequência em AF. 
Somente em 2017, foram registrados 19.613 focos de calor na área de AF (INPE, 
2018). A maioria dos incêndios tem origem antrópica, geralmente associada a 
práticas de derrubada e queimada (FAO - Food and Agriculture Organization, 2007; 
Torres et al., 2018).
2.2. Dinâmica da floresta
A consecução do objetivo PRMA requer um tremendo esforço coletivo. No AF, 
o reflorestamento ativo é muito oneroso, o que inviabiliza a recuperação de grandes 
áreas. Com base em experiências anteriores (Brancalion et al., 2012) estimou um 
valor médio de restauração de US$ 5.000,00 por hectare. Como alternativa, o 
manejo da regeneração natural espontânea pode gerar bons resultados, como 
observado em alguns estudos (Molin et al., 2017; de Rezende et al., 2015; Teixeira 
et al., 2009).
Um fluxograma ilustra as etapas metodológicas da pesquisa na Fig. 2.
Machine Translated by Google
811
Fig. 1. Localização da área de estudo entre os estados de Minas Gerais (MG) e Rio de Janeiro (RJ), cobertura do solo (em 2016), perfil topográfico (a linha laranja começa no canto inferior direito) 
e dados climatológicos normais com média mensal precipitação e temperatura observadas de 1961 a 1990 (Alvares et al., 2014).
JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
(Agterberg et ai., 1993). Atualmente, a WoE tem sido aplicada de forma eficiente em
NBR ¼
arquivos vetoriais do tipo ponto que correspondem à posição central do
Os anos de 2002 e 2014 tiveram o maior índice de registros de hotspots
o diagnóstico de doenças e depois adaptado para a espacialização de áreas favoráveis com 
minerais, resultando em aplicações úteis para a geologia
estado de uma célula, considerando o estado das células vizinhas (Jacob et al.,
2008). As transições consideradas neste trabalho foram o desmatamento
Usamos um banco de dados de hotspots (INPE, 2018) para encontrar os incêndios florestais que
efeitos nas cenas ETM + e OLI.
e estãodisponíveis no Earth Explorer of the United States Geological Sur vey (USGS, http://
earthexplorer.usgs.gov). O USGS usa um
31, 2002. Fornecemos mais detalhes sobre esses sensores no material suplementar. Para 
calcular a densidade de hotspots usamos o kernel
O software Dinamica-EGO (Environment of Geoprocessing Objects) versão 3.0.17 
determinou os valores de WoE (Soares-Filho e Ro drigues, 2016). O software é um 
modelador espacial baseado em
determinar a probabilidade de um evento dado um conjunto de fatores de evidência (Bonham-
Carter, 1994).
por exemplo, varia de 4 km em GOES IM a 375 m em VIIRS. Atualmente,
índice (1) para auxiliar na identificação visual dessas cicatrizes de incêndio
valores indicam uma contribuição da variável ambiental para o
Imagens Landsat, ou seja, true colors RGB/321 para TM e RGB/432 para OLI
ð1Þ
cicatrizes). Escolhemos imagens Landsat (resolução espacial de 30 m) com baixa
diversos estudos ambientais, como o de Rezende et al. (2015),
Usamos a metodologia de pesos de evidência (WoE) para avaliar
foi detectado. Usamos dados de todos os satélites processados pela National
onde: NIR – infravermelho próximo (canais ETM+ 4 e OLI 5); SWIR2 – curto
Cenário do Mapeador Temático (TM)/Landsat 5 (caminho/linha: 217/75, 5 de agosto,
NIR þ SWIR2
(2016). Ainda assim, interpretamos uma paisagem intermediária coletada de
autômato, que, por meio de uma regra de transição, avalia a mudança de
NIR-SWIR2
ocorreu na região de 01/06/1988 a 31/12/2016. Os pontos de acesso são
interpolador de densidade.
A metodologia WoE foi inicialmente desenvolvida para aplicações em
algoritmo, descrito por Masek et al. (2006), para corrigir a atmosfera
2.4. Padrões espaciais de regeneração natural, desmatamento e cicatrizes de fogo
O NOAA-12 foi o satélite de referência entre 1º de junho de 1998 e junho
2) conter informações de refletância da superfície (ou seja, correção atmosférica)
e cores falsas RGB/421 para TM e RGB/532 para OLI. Usamos a interpretação visual 
porque a variação topográfica e a diferença na iluminação resultaram em baixa precisão 
dos classificadores automáticos rígidos.
O AQUA_pm é o satélite de referência do programa de monitoramento de incêndios do INPE.
(Chuvieco et al., 2002). As cenas do Landsat (Material Complementar
2.3. Eventos de incêndio
fenômeno observado, enquanto valores negativos indicam inibição. Para valores de WoE 
próximos a zero, não há interferência da variável
no fenômeno.
Soares-Filho et al. (2004), e Teixeira et al. (2009). WoE com positivo
como as características da paisagem influenciaram os padrões espaciais de regeneração, 
desmatamento e cicatrizes de fogo. WoE é uma estatística Bayesiana usada
Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE). Esses sensores possuem diferentes características 
que interferem na detecção de hotspots. O tamanho do pixel,
porcentagem de cobertura de nuvens e calculou a taxa de queima normalizada
1985). Usamos as composições de cores verdadeiras e falsas para interpretar o
onda infravermelha dois (canais ETM+ 7 e OLI 7).
pixel do sensor de imagem em que a temperatura característica do fogo
e, portanto, foram selecionados para estimar a área atingida pelo fogo (fogo
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http://earthexplorer.usgs.gov
uma
Mapa Topográfico Biofísico/IBGE
Conjunto de informações temáticas (arquivos raster em escala 1:50.000 e resolução espacial de 30 m) utilizado
Elevação (m)
Mapa Topográfico Biofísico/IBGE e
Distância para rios menores
Modelo de Elevação; USGS - United States Geological Survey (http://earthexplorer.usgs.gov);
Fig. 2. Fluxo de trabalho.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (http://loja.ibge.gov.br).
Mapa Topográfico Antrópico/IBGE
Biofísico ASTER DEM/USGS
812
distância de fragmentos florestais
(m)
Aspecto (grau)
distância até rodovias (m)
Biofísico ASTER DEM/USGS
Origem
distância até áreas urbanas (m)1 Mapa Topográfico Antrópico/IBGE e
Biofísico ASTER DEM/USGS
Variáveis dinâmicas.
(m)
Variável
identificar padrões espaciais de regeneração natural, desmatamento e cicatrizes de incêndio.
ASTER DEM - Radiômetro Digital de Emissão e Reflexão Térmica Avançada no Espaço
JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
tabela 1
Biofísico ASTER DEM/USGS
(m)a
Distância aos principais rios (m) Mapa Topográfico Biofísico/IBGE
(kWhÿmÿ2 )
Distância para estradas (m)
Radiação solar global
Mapa Topográfico Antrópico/IBGE
Biofísico ASTER DEM/USGS
Declive (%)
Landsat/USGS
Modelo
Índice de posição topográfica
Landsat/USGS
para as cicatrizes de incêndio identificadas nos anos de 2002 e 2014.
Para calcular o TPI, utilizamos a metodologia apresentada por Weiss
com o caminho aparente do Sol em função da latitude, estação e
As variáveis de entrada foram arquivos raster categóricos contendo informações 
biofísicas e antrópicas (Tabela 1). Esses dados foram preparados em
hora do dia. Ainda assim, o Analista Solar realiza a sobreposição do sol
mapa com a visão para estimar a radiação direta, (3) calcula
Estimamos a radiação solar global usando o algoritmo Solar Analyst (Fu e Rich, 
1999). O Analista Solar: (1) usa dados DEM para avaliar uma visão hemisférica de cada 
pixel, (2) produz um mapa solar
Calculamos o WoE para cada período. WoE também foram determinados
1985–2016 e 1996–2016 para calcular a matriz de transição de estado.
áreas planas ou de declive constante.
Consideramos como regeneração natural a expansão e o aparecimento de fragmentos 
florestais. Avaliamos a regeneração e o desmatamento ocorridos na área entre os 
períodos de 1966-1985,
do que seus arredores (vales). Valores de TPI próximos a zero representam
(floresta transformada em terra para outros usos), regeneração (outros usos para floresta) 
e incêndios florestais (áreas com marcas de fogo).
Os valores de TPI representaram locais superiores à média do bairro. Valores negativos 
representavam locais que eram mais baixos
vizinhança de 33 × 33 pixels como sugerido por Weiss (2001). Positivo
elevação de um bairro específico. Neste estudo, consideramos um
contribuição de cada um deles em função dos ângulos de zênite e azimute (centróides), 
(4) estima a radiação solar global através da soma
Software ArcGIS 10.5.
(2001), que compara a elevação de cada célula DEM com a média
a radiação difusa através de um mapa do céu, para determinar os setores e o
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http://loja.ibge.gov.br
http://loja.ibge.gov.br
813
Fig. 3. Dinâmica florestal entre 1966 e 1985 (A); entre 1985 e 2016 (B); entre 1966 e 2016 (C) e área de cobertura florestal em 1966 (D), 1985 (E) e 2016 (F).
JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
de radiação direta e radiação difusa. Como saída, o algoritmo oferece um 
arquivo de matriz em quilowatts-hora por metro quadrado (kWh.mÿ2 ). Por
os dados (1966, 1985 e 2016) foram produzidos na etapa 2.2. o
intervalo de tempo, adotamos um ano e interpretamos os dados em
A distância a fragmentos florestais e a distância a áreas urbanassão 
variáveis dinâmicas. Isso significa que no Dinamica-EGO essas variáveis são
atualizado em cada iteração do modelo (um período de um ano). A referência
kWhÿmÿ2 ÿanoÿ1 .
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JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821814
(Fig. 7F) e rodovias (Fig. 7G) favoreceram o desmatamento. É possível
(8–20%) áreas inibiram o processo de regeneração natural. Extremo
3. Resultados
No entanto, devido à alta cobertura de nuvens em algumas imagens, isso queimou
são ameaças ao objetivo de recuperação florestal, como o desmatamento
análise geral da dependência entre variáveis (Soares-Filho
1994) para analisar a correlação entre mapas no Dinamica-EGO.
aspecto, distância de estradas, distância de rodovias; distância aos rios principais e 
distâncias aos rios menores, respectivamente.
de surtos em agosto (16,14%), setembro (30,36%) e outubro
Uma das premissas da modelagem da paisagem por meio da WoE é que
não é possível identificar uma correlação muito clara.
(Fig. 3). A perda de cobertura florestal foi mais intensa entre 1966 e
e 31/12/2016 (Fig. 4). Os hotspots foram mais frequentes nas proximidades
radiação solar global recebida pela superfície, maiores são as ocorrências de 
regeneração natural (Fig. 6E). A maior proximidade com fragmentos florestais 
favoreceu a regeneração (Fig. 6F). A proximidade com as zonas urbanas
Em 2002 e 2014, observamos que as variáveis ambientais influenciaram os 
padrões espaciais dos incêndios florestais e suas cicatrizes (Fig. 8). Dentro
regeneração do que áreas inferiores (Fig. 6A). Áreas de inclinação plana ou constante
Crammers (V) e testes de incerteza de informação conjunta (U) indicados
são inteiramente dependentes. Bonham-Carter (1994) sugeriu a adoção
e dezembro (Fig. 5). Nesse mesmo ano, toda a área queimada foi
(Fig. 7B). Na variável inclinação (Fig. 7C), aspecto (Fig. 7D) e global
4. Discussão
matrizes indicam uma taxa de regeneração de 0,44% ao ano e uma taxa de 
desmatamento de 0,65% ao ano entre 1966 e 2016.
A WoE indicou as relações das variáveis analisadas com
áreas o favoreciam (Fig. 6I). As áreas mais próximas dos rios (alta ou
pastagens e 0,3% nas demais coberturas) entre julho e novembro.
O processo está ativo na região, o que representa uma oportunidade de recuperação 
de est com baixo investimento econômico. Por outro lado, há
Embora não haja consenso para limites de exclusão ou inclusão de variáveis, a 
análise global dessas características estatísticas permite uma
Crammers (V), contingência, entropia e incerteza de 
formação conjunta (U) (apresentado e discutido por Bonham-Carter,
A seqüência da contribuição das variáveis no processo de regeneração natural 
foram: altitude, radiação solar global; distâncias a fragmentos; índice de posição 
topográfica; distância para áreas urbanas; declive,
(Fig. 4). A distribuição mensal mostra uma tendência na concentração
as distâncias a rodovias, estradas e rios foram calculadas utilizando-se a distância 
euclidiana ao conteúdo temático do mapa topográfico do IBGE.
cicatrizes de fogo nestas áreas da paisagem. Para as demais variáveis, foi
e a área ocupada por formações florestais. Além dos incidentes de desmatamento, 
houve resultado positivo de 11.058 ha no mesmo período
faces mostraram WoE negativo (Fig. 6D). Quanto menor a quantidade de
Encontramos 886 hotspots no banco de dados de gravação entre 01/06/1998
3.3.3. Cicatrizes de fogo
Observamos que altitudes mais elevadas contribuíram mais para a
3.3. Entendendo a dinâmica da floresta e os padrões de incêndios florestais
A WoE também foi usada para relacionar a contribuição das variáveis ao 
desmatamento (Fig. 7). Observamos que o desmatamento ocorreu com mais 
frequência em altitudes mais baixas (Fig. 7A) e locais com TPI negativo
(zero), quando não há dependência, a 1 (um), indicando que
Em 2002, identificamos 306 áreas queimadas da NBR entre maio
1966. As florestas coincidiram com 3,0% e 3,1% das áreas desmatadas entre 1966 
e 2016.
tabulação no material complementar.
taxa de desmatamento neste período em quase cinco vezes. A transição
às estradas inibiu o processo de regeneração natural, e distantes
negativo (Fig. 8A). Os locais mais altos do que a área circundante com TPI
densidade de 4,5 hotspots por metro quadrado nessas regiões (Fig. 4).
Em termos de ordens de grandeza (variação de WoE), a diminuição
ordem inferior) teve WoE negativo (Fig. 6J e K).
regeneração natural, desmatamento e cicatrizes de fogo.
seguido por 2002 (110). Em 2008, observamos apenas uma ocorrência
(Fig. 8D), e receber a quantidade mais substancial de radiação solar global (Fig. 8E) 
contribuiu mais para a propagação do fogo, implicando maior
Entre 1966 e 2016, houve aumento de fragmentos florestais
processo (Fig. 6C). As encostas com orientação sul, sudeste e sudoeste favoreceram 
a regeneração, enquanto norte, noroeste e nordeste
áreas próximas aos rios (Fig. 7I e J).
estão entre 0,2 e 745 ha, com predomínio de áreas menores.
3.3.1. Regeneração natural
um mosaico de vegetação em regeneração com fragmentos ocorrendo 
preferencialmente em áreas mais difíceis de queimar (como refúgios de incêndio).
3.3.2. Desmatamento
índices tendem a tornar a análise menos subjetiva. Variam de 0
2002 e 89,5% em 2014). Em 2002 e 2014, os incêndios florestais afetaram 
respectivamente 16,0% e 14,9%, das áreas que estavam em regeneração após
O AQUA_pm, o sensor do satélite de referência, representou 32,17% das detecções 
e o NOAA-12 registrou 10,38%.
WoE. Os resultados da análise de independência são apresentados como
comportamento semelhante à distância das rodovias (Fig. 6H). Áreas próximas
Estado do Rio de Janeiro) e às rodovias estaduais. Eles atingem uma média
do que a área sob regeneração natural. O processo de regeneração natural foi mais 
intenso entre 1985 e 2016 (Fig. 3B), superando o
a 1000 m, e em 2014, até 700 m. Em altitudes mais elevadas, o WoE foi
(valores abaixo de 0,5). Portanto, usamos todas as variáveis para calcular o
(Fig. 6B). Quase plana (0–3%), inclinação suave (3–8%) e inclinação moderada
incerteza de informação conjunta (U).
processo de regeneração natural (Fig. 6); A proximidade das áreas urbanas
acima de zero (Fig. 8B), mais inclinado (Fig. 8C), com encostas voltadas para o norte
O ano com maior número de hotspots foi 2014 (236)
observar que o desmatamento ocorreu de forma um pouco mais intensa
declive (45–75%) e declive acentuado (N75%) favoreceram a regeneração natural
3.1. Regeneração natural e desmatamento
área pode ter sido subestimada. Os polígonos da área queimada
e os frequentes eventos de incêndios florestais. A paisagem mais recente (Fig. 1) é
e outros, 2009). Crammers, contingência e incerteza de informações conjuntas
3.2. Eventos de incêndio
,
(42,33%) (Fig. 4). Este período precede a estação das chuvas (Fig. 1). o
variáveis de entrada são independentes. Também calculamos os índices da medida 
de associação CHI2
Predominantemente, as cicatrizesdo fogo estão em áreas cobertas por pastagens (84,3% em
inibiu o processo de regeneração natural (Fig. 6G). Nós observamos
rodovias estaduais e áreas urbanas em Valença e Rio das Flores (cidades
1985 (Fig. 3A); no entanto, uma área desmatada foi inferior (2,5 vezes)
independência entre todas as variáveis ambientais usadas neste estudo
2002, o aumento da altitude beneficiou a presença de cicatrizes de queimaduras
(com TPI próximo de zero) não contribuiu para a regeneração natural
de um limite de 0,5 como critério de inclusão para Crammer (V) e
5.154 ha (15,3% em área de floresta, 84,3% em pastagem e 0,4% em outras idades 
de cobertura), o que equivale a 5,84% da área de estudo. Em 2014, foi possível 
contabilizar 4.427 ha de cicatrizes de queimadas (10,2% em área florestal, 89,5% em
radiação solar (Fig. 7E) o comportamento foi quase o inverso do
Os resultados deste estudo demonstram que a regeneração natural
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JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821 815
Fig. 4. Distribuição espacial, densidade do kernel, detecção de satélites, distribuição anual e mensal dos hotspots (de junho/1998 a dez/2016).
2011). Além disso, os casos levantados por Chazdon e Guariguata (2016)
4.1. A gestão da regeneração natural como oportunidade para a Mata Atlântica
18,55% de cobertura florestal. Mesmo com áreas de pastagem se transformando em florestas,
muitas atividades no meio rural, o que beneficia o processo de regeneração natural. 
Nas cidades de Valença e Rio das Flores, cuja região de estudo predominou, também 
tiveram redução de 49,61% e 59,62%
a regeneração natural é importante para recuperar a ligação de fragmentos e retenção 
de água. Melhores resultados podem ser alcançados se com o manejo do 
enriquecimento de espécies (Holl e Aide, 2011; Latawiec et al.,
da população rural observada naquele município no mesmo período.
reflorestamento, o manejo da regeneração natural tende a permitir
o aparecimento de espécies altamente adaptadas ao seu ambiente
No entanto, entre estes 19 anos, houve também locais onde a floresta se regenerou.
também no estado do Rio de Janeiro. Eles relacionaram esse processo ao declínio
muitas áreas de cobertura florestal (Fig. 3A), provavelmente para uso como pastagem.
de Rezende et al., (2015) também encontraram cobertura florestal aumentada em 15,3%
Nossa análise se concentrou em quantificar o aumento da cobertura florestal
cobrir. Com o declínio da economia cafeeira e a grande crise mundial de 1929, a 
pecuária tornou-se uma alternativa na região
sem conflitos.
produção) aumentou a capacidade produtiva das terras, adotando
A primeira paisagem analisada neste estudo, para o ano de 1966, mostra
a produção leiteira nesta região se intensificou (Borges et al., 2016). Recentemente, 
a fazenda leiteira perdeu alguns de seus caracteres extensos e tornou-se mais 
intensiva. Projetos como a Embrapa Balde Cheio (do leite
respectivamente da população rural entre 1960 e 2010 (IBGE,
2016).
Foi possível notar a intensificação do processo de regeneração entre 1985 e 
2016 (Fig. 3B). Em 2016, a área de estudo tinha
A diminuição da população rural está relacionada com o abandono de
(Chazdon e Guariguata, 2016; Holl e Aide, 2011). Além disso,
sem avaliar parâmetros qualitativos. Essa característica qualitativa deve ser estudada 
em trabalhos futuros. Além de reduzir os custos de
entre 1978 e 2014, a uma taxa anual de 0,4%, em Trajano de Moraes,
(Borges et al., 2016). De 1966 a 1985, o desmatamento aconteceu em
medidas mais conservacionistas, como pastejo rotacionado e confinamento (Borges 
et al., 2016). Assim como Latawiec et al. (2015), esse achado demonstra que a 
produção sustentável contribui para a restauração florestal
Restauração florestal
demonstraram que a regeneração natural é uma estratégia viável para a restauração 
florestal em larga escala nos trópicos.
que a área antes totalmente coberta por AF foi reduzida para 8,01% de floresta
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816 JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
Fig. 5. Cicatrizes de incêndio identificadas ao longo de 2002 usando o índice espectral Normalized Burn Ratio em cenas ETM+/Landsat 7.
fixação de plantas, como maior disponibilidade hídrica, presença de animais 
dispersores de sementes, deposição de matéria orgânica, além de serem legalmente 
protegidos (Código Florestal Brasileiro Lei 12.651/2012). Assim, esperava-se que 
essas áreas favorecessem a regeneração natural conforme observado por (Cabral et 
al., 2007; Molin et al., 2017; Teixeira et al., 2009). No entanto, encontramos um 
comportamento inverso (Fig. 6J e K). Uma explicação para essa situação é a 
concentração de áreas urbanas, rodovias e estradas em regiões próximas aos rios. 
Além disso, ao observar a WoE no processo de desmatamento, notamos que houve 
uma tendência de maiores taxas de desmatamento em locais próximos aos rios (Fig. 
7I e J).
A proximidade com os fragmentos florestais remanescentes foi um fator chave 
para o processo de regeneração natural, apresentando um alto peso de evidência 
nos primeiros 100 m. Quanto mais próximo dos fragmentos, maior o número de 
propágulos que atingem o solo, por diversas formas de dispersão (Bortoleto et al., 
2016; Chazdon e Guariguata, 2016).
Além das altas taxas de alteração da paisagem, incluindo a impermeabilização 
do solo, as matrizes urbanas atrapalham o fluxo de muitos dispersores (Bortoleto et 
al., 2016). A proximidade de rodovias e áreas urbanas também é um fator relacionado 
ao desmatamento em outras áreas de Mata Atlântica (Cabral et al., 2007; Freitas et 
al., 2010; Teixeira et al., 2009) e outros biomas como a Amazônia (Soares-Filho et 
al., 2004). Trabalhos futuros podem esclarecer, por exemplo, se a reformulação do 
Código Florestal Brasileiro, desde 2012, diminuirá o desmatamento e a ocupação de 
APPs. As áreas baixas e planas também atraem maior ocupação humana, seja para 
habitação ou para atividades econômicas, o que intensifica o desmatamento nessas 
áreas.
As áreas próximas aos rios apresentam condições que contribuíram para a
4.2. Padrões de regeneração natural e cicatrizes de fogo
4.3. Incêndios florestais e suas relações com a regeneração natural
Em relação ao TPI, observamos que as áreas mais altas do bairro favorecem a 
ocorrência de incêndios florestais (Fig. 8B). Essas áreas são mais expostas ao vento, 
ao sol e, portanto, tendem a ser menos úmidas do que as áreas em vales. No 
sudoeste da Tasmânia, as “ilhas” de floresta tropical ocorrem preferencialmente em 
áreas menos suscetíveis a eventos de incêndio (Wood et al., 2011). Assim como na 
região de nosso estudo, vales, depressões e encostas voltadas para o sul compostas 
por áreas denominadas refúgios de incêndio por Wood et al. (2011).
Em 2002 e 2014, a WoE para cicatrizes de queimaduras indicou que variáveis 
ambientais contribuíram para explicar os padrões deincêndio (Fig. 8). A altitude é 
uma variável que gera um gradiente no tipo de cobertura vegetal, teor de umidade, 
pressão e temperatura (Körner, 2007). A relação entre propagação do fogo e altitude 
pode ser positiva ou negativa de acordo com as características regionais (Dickson et 
al., 2006; Martínez Fernández et al., 2013). Neste estudo, tanto as altitudes mais 
baixas (abaixo de 450 m) quanto as áreas mais altas (acima de 750 m) influenciaram 
negativamente na presença de cicatrizes de queimaduras (Fig. 8A). Na região 
estudada predomina o relevo típico do mar de morros e as áreas mais baixas 
coincidem com os vales dos principais rios (Rio Preto e Rio Paraíba do Sul) e seus 
afluentes. Por outro lado, as parcelas mais altas tendem a apresentar uma inclinação 
superior a 45%, o que dificulta ou mesmo impossibilita a acomodação de moradia e 
produção agrícola. Essas áreas também são protegidas legalmente (Lei 12.651/2012).
O Capítulo IX da Lei 12.651/2012 é dedicado exclusivamente à proibição do uso 
do fogo e ao controle de incêndios florestais. De acordo com o novo
Nesta pesquisa, percebemos que as encostas mais expostas ao sol (voltadas a 
norte) e mais íngremes facilitam a propagação do fogo (Fig. 8C e D). Outros autores 
relataram esse comportamento (Carmo et al., 2011; Pyne et al., 1996; Torres et al., 
2017). Os fios mais expostos ao Sol recebem maior quantidade de radiação solar 
direta, tornando a superfície mais quente e seca. Oliveira et ai. (1995) relataram 
diferenças no teor de umidade da serapilheira em AF entre as encostas. Em áreas 
montanhosas, a intensidade do fogo aumenta porque o material combustível está 
mais próximo das chamas (Carmo et al., 2011).
A metodologia WoE possibilitou uma análise qualitativa das relações entre 
aspectos da paisagem, a dinâmica florestal e a ocorrência de incêndios. Como 
observado em outros estudos, variáveis biofísicas e antrópicas tiveram relação com 
o padrão espacial de regeneração natural, desmatamento (Molin et al., 2017; de 
Rezende et al., 2015; dos Santos et al., 2016) e propagação de incêndios florestais 
( Carmo et al., 2011; Dickson et al., 2006; Torres et al., 2017).
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Fig. 6. Pesos de Evidência (WoE) das variáveis ambientais analisadas no processo de regeneração natural. A - Elevação; B - Índice de posição topográfica; C - Inclinação; D - Aspecto; E-
Radiação solar global; F - Distância aos fragmentos florestais; G - Distância às áreas urbanas; H - Distância às rodovias; I - Distância às estradas; J - Distância aos principais rios; K - Distância a rios menores.
817
precisa de regulamentação e execução em ambiente seguro. Caso contrário, pode
impacta negativamente o banco de sementes e a estrutura do solo (Schmerbeck e
Sistema Ambiental (SISNAMA). Embora a queima controlada seja um mecanismo 
eficiente de prevenção de incêndios florestais e uma alternativa de baixo custo 
para limpeza de áreas e controle de pragas (Fernandes e Botelho, 2003) ,
O fogo, além da associação com alta mortalidade da vegetação, também
a estação seca. Durante a seca, as folhas caem e aumenta a concentração de 
material combustível com baixa umidade do solo.
aprovação do órgão ambiental estadual competente do
valores de riqueza de espécies, biomassa acima do solo e índice de área foliar
clima, é um fator que contribui para a concentração de focos
lei, o uso do fogo somente será permitido em locais ou regiões cujas 
particularidades justifiquem o uso em práticas agropastoris ou florestais, após prévia
em comparação com as florestas antigas.
Organização, 2007; Torres et al., 2018). No entanto, uma vez fora do controle, o 
fogo se propaga por áreas preferenciais, afetando grandes áreas de
terra (Fig. 5). A sazonalidade da vegetação, influenciada pela
floresta que foi afetada pelo fogo há 15 anos. A área apresentou menor
são uma indicação do uso frequente do fogo em pequenas propriedades para a 
renovação de pastagens e culturas agrícolas (FAO - Food and Agriculture
e outros, 2016). Na FA, Sansevero et al. (2017) avaliou um regenerado
prejudicou a regeneração natural e reduziu a diversidade de espécies (TesslerA detecção de pontos quentes e a predominância de pequenas cicatrizes de queimaduras
danificar fragmentos florestais e áreas de regeneração.
Fiener, 2015) Mesmo em biomas tolerantes ao fogo, como os ecossistemas 
mediterrâneos, a recorrência de incêndios em intervalos cada vez mais curtos tem
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Fig. 7. Pesos de evidência de variáveis ambientais no processo de desmatamento. A - Elevação; B - Índice de posição topográfica; C - Inclinação; D - Aspecto; E - Radiação solar global; F - Distribuição para 
áreas urbanas; G - Distância às rodovias; H - Distância às estradas; I - Distância aos principais rios; J - Distância a rios menores.
818
Em nível de bioma, este estudo associado a outros contribui para o objetivo 
do Pacto pela Restauração da Mata Atlântica (PRMA) de recuperar 15 milhões de 
ha até 2050 (Melo et al., 2013). O PRMA foi lançado em
Essas descobertas têm aplicações práticas tanto em nível local quanto em 
escalas mais baixas. Em nível local, o produtor que deseja adotar a regeneração 
natural como estratégia de recuperação florestal deve, preferencialmente, escolher 
regiões próximas a outros fragmentos e com encostas menos expostas à radiação 
solar. Por exemplo, nos casos em que esses proprietários rurais tenham que 
recompor a APP ou RL para se adequar ao novo código florestal. A manutenção 
de cercas e aceiros é um passo fundamental para o avanço da regeneração. O 
plantio de mudas de espécies tolerantes ao fogo é uma estratégia preferível para 
recuperar áreas mais suscetíveis a incêndios florestais.
As descobertas mais empolgantes deste estudo são a análise da dinâmica 
florestal e dos incêndios florestais em conjunto. Os padrões de ocorrência dos 
incêndios florestais (Fig. 8) são virtualmente opostos aos padrões de regeneração 
natural (Fig. 6).
Os resultados sugeriram uma relação entre a dinâmica florestal e os incêndios 
florestais na região estudada e contribuíram para uma hipótese levantada por dos 
Santos et al., (2016), de que o fogo é um modelador da paisagem na região. A 
floresta sazonal da região tem potencial para se regenerar. No entanto, os 
incêndios florestais comuns na área se espalharam para as áreas mais expostas 
ao sol e encostas mais íngremes porque são menos úmidas. A recorrência de 
incêndios contribui para inibir a regeneração natural.
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áreas; G - Distância às rodovias; H - Distância às estradas; I - Distância a rios de ordens superiores; J - Distância a rios de ordens menores.819
Fig. 8. Pesos de evidência de variáveis ambientais na área queimada. A - Elevação; B - Índice de posição topográfica; C - Inclinação; D - Aspecto; E - Radiação solar global; F - Distância ao urbano
O zoneamento e isolamento de áreas estratégicas, com base nos padrões de ocorrência 
observados, tendem a favorecer a recuperação espontânea da Mata Atlântica.
a paisagem e a vegetação desenvolvem-se preferencialmente em áreas de refúgios de fogo.
e campanhas educativas podem reduzir o uso indiscriminado do fogo.
que o fogo contribui para inibir a regeneração em áreas específicas do
o AF ainda é comum hoje. Acreditamos que o aumento da vigilância
manchas e as áreas mais expostas ao sol (cumeeiras e encostas íngremes voltadas para 
o norte) facilitam a propagação do fogo. Desta forma, concluímos
proximidade de áreas urbanas e rodovias favorecem a ocorrência de
07 de abril de 2009. Conforme demonstrado neste estudo, a ocorrência de incêndios em
1.780 ha em 1966, preferencialmente em áreas próximas a áreas urbanas, estradas e
rodovias e em áreas de paisagem mais expostas à radiação solar. Os incêndios florestais 
eram frequentes, principalmente nos meses mais secos do ano. o
áreas mais próximas a remanescentes florestais, distantes de rodovias e áreas urbanas,
Por outro lado, o desmatamento reduziu a área de cobertura florestal em
11.058 ha de área de cobertura florestal entre 1966 e 2016, o que equivale a uma taxa 
média de 0,44% ao ano. Esse processo ocorre principalmente em
O processo de regeneração natural foi responsável pelo aumento de
regiões estão inibindo o processo de regeneração natural. No
e em porções de terreno que recebem a menor quantidade de radiação solar global (vales 
e encostas voltadas para o sul). Como a maior parte da população está concentrada 
próximo aos cursos d'água e nas áreas mais baixas, esses
5. Conclusão
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Biol. 10, 745-764. https://doi.org/10.1111/j.1529-8817.2003.00769.x.
Masek, JG, Vermote, EF, Saleous, NE, Wolfe, R., Hall, FG, Huemmrich, KF, et al., 2006. Um conjunto de 
dados de refletância de superfície Landsat para a América do Norte, 1990–2000. IEEE Geosci. 
Remoto Sens. Lett. 3, 68-72. https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030.
Oliveira, RR, Zaú, AS, Lima, DF, Silva, MBR, MC, Vianna, Sodré, DO, et al., 1995.
Borges, MS, Guedes, CAM, Castro, MCD e, 2016. Programa de assistência técnica para o 
desenvolvimento de pequenas propriedades leiteiras em Valença-RJ e região Sul Fluminense. Cad 
EBAPEBR 14, 569-592. https://doi.org/10.1590/1679-395115513.
bdqueimadas/, Data de acesso: 22 de março de 2018.
Dean, W., 1996. A ferro e fogo: a história e a devastação da Mata Atlântica brasileira. primeira ed. Cia. 
das Letras, São Paulo, pág. 484.
Hardesty, J., Meyers, R., Fulks, W., 2005. Fogo, ecossistemas e pessoas - uma avaliação preliminar do 
fogo como uma questão de conservação global. QUADROS. Sociedade George Wright, pp. 78–87.
INPE, 2018. Banco de Dados de Queimadas. https://prodwww-queimadas.dgi.inpe.br/
Carvalho Filho, A., Lumberas, JF, Dos Santos, RD, 2000. Os solos do Estado do Rio de
2015-2016.
Cabral, D. de C., Freitas, SR, Fiszon, JT, 2007. Combinando sensores na ecologia da paisagem: análise 
baseada em imagens e em nível de fazenda no estudo da fragmentação florestal antropogênica. 
Soc. Nat. 19, 69-87. https://doi.org/10.1590/S1982-45132007000200005.
Schmerbeck, J., Fiener, P., 2015. Incêndios florestais, serviços ecossistêmicos e biodiversidade na 
floresta tropical seca na Índia. Ambiente. Gerenciar 56, 355-372. https://doi.org/10.1007/
s00267-015-0502-4 .
Sansevero, JBB, Prieto, PV, Sánchez-Tapia, A., Braga, JMA, Rodrigues, PJFP, 2017. Uso da terra 
passado e resiliência ecológica em uma Mata Atlântica brasileira de planície: implicações para a 
restauração passiva. Novo para. 48, 573-586. https://doi.org/10.1007/s11056-017-9586-4 .
Jacob, N., Krishnan, R., Parsada Raju, PVSP, Saibaba, J., 2008. Técnicas de modelagem espacial e 
dinâmica para estudo da dinâmica de mudança de uso do solo. Int Arch Photogramm Remote Sens 
Spat Inf Sci. xxxvii, pp. 37-44.
Aronson, J., Alexander, S., 2013. A restauração do ecossistema é agora uma prioridade global: hora de 
arregaçar as mangas. Restaurar. Eco 21, 293-296. https://doi.org/10.1111/rec.12011.
com SIG. Pérgamo.
Krawchuk, MA, Haire, SL, Coop, J., Parisien, M.-A., Whitman, E., Chong, G., et al., 2016. Controles 
topográficos e climáticos de incêndio em refúgios de incêndio em ecossistemas florestais de 
noroeste da América do Norte. Ecosfera 7, e01632. https://doi.org/10.1002/ecs2.1632 .
Chuvieco, E., Martín, MP, Palacios, A., 2002. Avaliação de diferentes índices espectrais no domínio 
espectral vermelho-próximo-infravermelho para discriminação de terras queimadas. Int. J. Remote 
Sens. 23, 5103-5110. https://doi.org/10.1080/01431160210153129.
Torres, FTP, Siqueira, RG, Moreira, GF, Lima, GS, Martins, SV, Valverde, SR, et al., 2017. Mapeamento 
de risco de incêndios em vegetação no Parque Estadual da Serra do Brigadeiro (MG) e entorno. 
Rev Árvore 41. https://doi.org/10.1590/1806-
IBGE-Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2011. Evolução da Divisão Territorial do Brasil 1872–
2010. , pág. 261. https://ww2.ibge.gov.br/home/geociencias/geografia/ default_evolucao.shtm, Data de acesso: 23 de abril de 2018.
Pyne, SJ, Andrews, PL, Laven, RD, 1996. Introdução ao Wildland Fire. Wiley. de Rezende, 
CL, Uezu, A., Scarano, FR, Araujo, DSD, 2015. Regeneração espontânea da Mata Atlântica em escala 
de paisagem. Biodivers. Conserv. 24, 2255-2272. https://doi.org/ 10.1007/s10531-015-0980-y.
Molin, PG, Gergel, SE, Soares-Filho, BS, Ferraz, SFB, 2017. Determinantes espaciais da perda e 
recuperação da Mata Atlântica no Brasil. Landsc. Eco 32, 857-870. https://doi.org/ 10.1007/
s10980-017-0490-2.
SOS Mata Atlântica, INPE, 2017. Atlas Dos Remanescentes Florestais Da Mata Atlântica
Marquese, RDB, 2008. Diáspora africana, escravidão e paisagem da cafeicultura no Vale do Paraíba 
oitocentista. Alm Braziliense 0, 138. https://doi.org/10.11606/issn.1808-8139.v0i7p138-152 .
FAO - Food and Agriculture Organization, 2007. Manejo do fogo: avaliação global 2006. FAO (FAO 
Forestry Paper 151), Roma, p. 136. http://www.fao.org/3/a-a0969e. pdf.
Brancalion, PHS, Viani, RAG, Strassburg, BBN, Rodrigues, RR, 2012. Encontrando o dinheiro para a 
restauração de florestas tropicais. Unasylva 239.
90882017000400009.
BIOCON.2009.02.021.
Alvares, CA, Stape, JL, Sentelhas, PC, De, L., Gonçalves, M., Sparovek, G., 2014. Mapa de classificação 
climática de Köppen para o Brasil. Meteorol. Z. 22, 711-728. https://doi.org/ 
10.1127/0941-2948/2013/0507.
Teixeira, AMG, Soares-Filho, BS, Freitas, SR, Metzger, JP, 2009. Modelagem da dinâmica da paisagem 
em uma região de Mata Atlântica: implicações para a conservação. Por. Eco
Chazdon, RL, Guariguata, MR, 2016. A regeneração natural como ferramenta para restauração florestal 
em larga escala nos trópicos: perspectivas e desafios. Biotropica 48, 716-730. https://doi.org/10.1111/btp.12381 .
Körner, C., 2007. O uso da 'altitude' na pesquisa ecológica. Tendências Eco. Evoluir 22, 569-574. https://
doi.org/10.1016/J.TREE.2007.09.006.
Bonham-Carter, G., 1994. Sistemas de Informação Geográfica para Geocientistas: Modelagem
Tessler, N., Sapir, Y., Wittenberg, L., Greenbaum, N., 2016. Recuperação da vegetação mediterrânea 
após incêndios florestais recorrentes: visão do incêndio florestal de 2010 no Monte Carmelo, Israel. 
Terra Degradada. Dev. 27, 1424-1431. https://doi.org/10.1002/ldr.2419.
Oecologia Brás 01, 523-541. https://doi.org/10.4257/oeco.1995.0101.28.
JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
Mittermeier, RA, Robles Gil, P., Hoffmann, M., Pilgrim, J., Brooks, T., Mittermeier, CG, et al., 2004. Pontos 
de acesso revisitados: as ecorregiões terrestres biologicamente mais ricas e ameaçadas da Terra. 
primeira ed. Cidade Do México, CEMEX/Agrupación Sierra Madre.
Fernandes, PM, Botelho, HS, 2003. Revisão da eficácia da queima prescrita na redução do risco de 
incêndio. Int. J. Wildland Fire 12, 117–128. https://doi.org/10.1071/WF02042 .
Latawiec, AE, Crouzeilles, R., Brancalion, PHS, Rodrigues, RR, Sansevero, JB, dos Santos, JS, et al., 
2016. Regeneração natural e biodiversidade: uma meta-análise global e implicações para o 
ordenamento do território. Biotropica 48, 844-855. https://doi.org/10.1111/btp.12386 .
Áreas potenciais para formação de corredores ecológicos entre remanescentes de Mata Atlântica. 
Rev Árvore 40, 803-813. https://doi.org/10.1590/0100-67622016000500004.
Eco Índico 60, 724-735. https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2015.08.002.
Gerenciar 261, 1558-1563. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2010.07.004.
Agterberg, F., Bonham Carter, G., QC, DW, 1993. Pesos de modelagem de evidência e regressão 
logística ponderada para mapeamento de potencial mineral. In: Davis, JC, Herzfeld, UC (Eds.), 
Comput. Geol. 25 Anos Prog., primeira ed. Oxford University Press, Oxford, p. 298
Fu, P., Rich, PM, 1999. Projeto e implementação do analista solar: uma extensão ArcView para 
modelagem da radiação solar em escalas de paisagem. 19th Annu ESRI User Conf, pp. 1–24.
Ribeiro, MC, Metzger, JP, Martensen, AC, Ponzoni, FJ, Hirota, MM, 2009. A Mata Atlântica brasileira: 
quanto resta e como é distribuída a floresta remanescente? Implicações para a conservação. Biol. 
Conserv. 142, 1141-1153. https://doi.org/10.1016/J.
Martínez-Fernández, J., Chuvieco, E., Koutsias, N., Martínez-Fernández, J., Chuvieco, E., Koutsias, N., 
2013. Modelagem de fatores de ocorrência de incêndios de longo prazo na Espanha, considerando 
variações locais com regressão geograficamente ponderada severidad y regeneración en grandes 
incendios forestales mediante teledetecção y SIG view project fire_CCI phase 2 view project 
métodos de instrumentação geocientífica e sistemas de dados modelando fatores de ocorrência de 
incêndios de longo prazo na Espanha contabilizando variações locais com regressão geograficamente 
ponderada. Nat. Perigos Terra Syst. Sci. 13, 311-327. https://doi.org/10.5194/nhess-13-311-2013.
Myers, N., Mittermeier, RA, Mittermeier, CG, da Fonseca, GAB, Kent, J., 2000. Hotspots de biodiversidade 
para prioridades de conservação. Natureza 403, 853-858. https://doi.org/ 10.1038/35002501.
Soares-Filho, B., Alencar, A., Nepstad, D., Cerqueira, G., Del Carmen Vera Diaz, M., Rivero, S., et al., 
2004. Simulando a resposta das alterações da cobertura do solo a pavimentação e governança de 
estradas ao longo de uma importante rodovia amazônica: o corredor Santarém-Cuiabá. Globo. Chang.
Gerenciar 257, 1219-1230. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.10.011.
820
Melo, FPL, Pinto, SRR, Brancalion, PHS, Castro, PS, Rodrigues, RR, Aronson, J., et al., 2013. Definição 
de prioridades para ampliação de projetos de restauração de florestas tropicais: primeiras lições do 
pacto de restauração da Mata Atlântica . Ambiente. Sci. Pol. 33, 395-404. https://doi. org/10.1016/
J.ENVSCI.2013.07.013.
Significado ecológico da orientação de encostas no Maciço da Tijuca, Rio de Janeiro.
Soares-Filho, BS, Rodrigues, HO, Costa, WLS, 2009. Modelagem de Dinâmica Ambiental com Dinâmica 
EGO. Guia prático do Dinâmica EGO. 1ª edição. Belo Horizonte, CSR/ UFMG.
Bortoleto, LA, Figueira, CJM, Dunning, JB, Rodgers, J., da Silva, AM, 2016. Índice de adequação para 
restauração em paisagens: uma proposta alternativa para projetos de restauração.
Dickson, BG, Prather, JW, Xu, Y., Hampton, HM, Aumack, EN, Sisk, TD, 2006. Mapeamento da 
probabilidade de ocorrência de grandes incêndios no norte do Arizona, EUA. Landsc. Eco 21, 
747-761. https://doi.org/10.1007/s10980-005-5475-x. dos Santos, JFC, de Mendonça, BAF, de 
Araújo, EJG, Delgado, RC, Gleriani, JM, 2016.
Latawiec, AE, Strassburg, BB, Brancalion, PH, Rodrigues, RR, Gardner, T., 2015. Criando espaço para 
restauração em larga escala em paisagens agrícolas tropicais. Frente. Eco Ambiente. 13, 211-218. 
https://doi.org/10.1890/140052.
Holl, KD, Aide, TM, 2011. Quando e onde restaurar ativamente os ecossistemas? Por. Eco
Ab'Sáber, AN, 1970. Províncias Geológicas e Domínios Morfoclimáticos no Brasil. primeira ed. volume 
20. USP, São Paulo.
Freitas, SR, Hawbaker, TJ, Metzger, JP, 2010. Efeitos de estradas, topografia e uso do solo na dinâmica 
da cobertura florestal na Mata Atlântica brasileira. Por. Eco Gerenciar 259, 410-417. https://doi.org/
10.1016/j.foreco.2009.10.036.
Janeiro. primeira ed. Brasília, CPRM.
Dados complementares a este artigo podem ser encontrados online em https://doi. org/10.1016/
j.scitotenv.2018.09.016.
Carmo, M., Moreira, F., Casimiro, P., Vaz, P., 2011. Influências do uso e topografia do solo na ocorrência 
de incêndios florestais no norte de Portugal. Landsc. Plano Urbanístico. 100, 169-176. https://doi.org/
10.1016/J.LANDURBPLAN.2010.11.017 .
Soares-Filho, BS, Rodrigues, HO, 2016. Costa WLS. Dinâmica EGO.
6. Agradecimentos
Os autores agradecem ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
(IBGE) pela disponibilização do mapa topográfico e da base cartográfica; à 
United States Geological Source (USGS) por fornecer as cenas Landsat e 
o modelo digital de elevação ASTER; ao Instituto Nacional de Pesquisas 
Espaciais (INPE) pelo fornecimento do banco de dados de incêndios, e ao 
CSR (Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas 
Gerais), pelo fornecimento do software Dinamica EGO; Agradecemos 
também a Lorena Nascimento (Portland State University) por traduzir este artigo.
Os autores agradecem o apoio financeiro concedido pela Coordenação 
de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Apêndice A. Dados Suplementares
Referências
Machine Translated by Google
https://doi.org/10.1111/j.1529-8817.2003.00769.x
https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.857030
https://doi.org/10.1590/1679-395115513
https://prodwww-queimadas.dgi.inpe.br/bdqueimadas
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0070
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0070
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0105
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0105
https://prodwww-queimadas.dgi.inpe.br/bdqueimadas
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0055http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0230
https://doi.org/10.1590/S1982-45132007000200005
https://doi.org/10.1007/s00267-015-0502-4
https://doi.org/10.1007/s11056-017-9586-4
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0125
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0125
https://doi.org/10.1111/rec.12011
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0025
https://doi.org/10.1002/ecs2.1632
https://doi.org/10.1080/01431160210153129
https://doi.org/10.1590/1806-90882017000400009
https://ww2.ibge.gov.br/home/geociencias/geografia/default_evolucao.shtm
https://ww2.ibge.gov.br/home/geociencias/geografia/default_evolucao.shtm
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0190
https://doi.org/10.1007/s10531-015-0980-y
https://doi.org/10.1007/s10531-015-0980-y
https://doi.org/10.1007/s10980-017-0490-2
https://doi.org/10.1007/s10980-017-0490-2
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0230
https://doi.org/10.11606/issn.1808-8139.v0i7p138-152
http://www.fao.org/3/a-a0969e.pdf
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0040
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0040
https://doi.org/10.1590/1806-90882017000400009
https://doi.org/10.1016/J.BIOCON.2009.02.021
https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507
https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507
https://doi.org/10.1111/btp.12381
https://doi.org/10.1016/J.TREE.2007.09.006
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0025
https://doi.org/10.1002/ldr.2419
https://doi.org/10.4257/oeco.1995.0101.28
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0170
https://doi.org/10.1071/WF02042
https://doi.org/10.1111/btp.12386
https://doi.org/10.1590/0100-67622016000500004
https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2015.08.002
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2010.07.004
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0010
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0010
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0010
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0010
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0100
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0100
https://doi.org/10.1016/J.BIOCON.2009.02.021
https://doi.org/10.5194/nhess-13-311-2013
https://doi.org/10.1038/35002501
https://doi.org/10.1038/35002501
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.10.011
https://doi.org/10.1016/J.ENVSCI.2013.07.013
https://doi.org/10.1016/J.ENVSCI.2013.07.013
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0225
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0225
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0225
https://doi.org/10.1007/s10980-005-5475-x
https://doi.org/10.1890/140052
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0005
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0005
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.10.036
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0055
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.016
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.016
https://doi.org/10.1016/J.LANDURBPLAN.2010.11.017
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0215
Diego.
Ambiente Total. 631-632, 1304-1310. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2018.03.121.
821
Wood, SW, Murphy, BP, Bowman, DMJS, 2011. Ecologia da paisagem de fogo: como a topografia determina 
a distribuição contrastante de fogo e floresta tropical no sudoeste da área de patrimônio mundial do 
deserto da Tasmânia. J. Biogeogr. 38, 1807-1820. https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2011.02524.x .
Torres, FTP, Romeiro, JMN, Santos AC de, A., de Oliveira Neto, RR, Lima, GS, Zanuncio, JC, 2018. Eficiência 
do índice de perigo de incêndio em função da umidade do combustível e comportamento ao fogo. Sci.
JFC dos Santos et al. / Ciência do Meio Ambiente Total 650 (2019) 809-821
Weiss, AD, 2001. Posição topográfica e análise do relevo. ESRI User Conf. ERSI, São
Waters, CN, Zalasiewicz, J., Summerhayes, C., Barnosky, AD, Poirier, C., Gaÿuszka, A., et al., 2016. O 
Antropoceno é funcional e estratigraficamente distinto do Ho loceno. Ciência 351, aad2622. https://
doi.org/10.1126/science.aad2622.
Machine Translated by Google
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0260
https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2018.03.121
https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2011.02524.x
http://refhub.elsevier.com/S0048-9697(18)33434-X/rf0260
https://doi.org/10.1126/science.aad2622