O modelo, em aberto
Esta página explica como prevemos para onde o fogo vai chegar, mostra a precisão real do modelo em incêndios passados, e compara honestamente com outros sistemas. Não escondemos números — quem decide com base na previsão merece saber onde ela funciona melhor e onde funciona pior.
Como funciona
Para cada incêndio activo, o browser corre uma simulação Rothermel 1972 ao longo de 12 direcções a partir do ponto de ignição. Cada direcção avança em passos de 5 minutos, lendo o terreno, o combustível e o tempo a cada passo.
- 01Lê declive e exposição (aspecto) do terreno Cesium ~30 m no ponto de ignição.
- 02Procura a classe de combustível (mato/pinhal/eucalipto/floresta mista/agrícola/urbano/água/rocha) num mapa nacional construído a partir do OpenStreetMap.
- 03Interpola vento, temperatura e humidade pelas 5 estações IPMA mais próximas (IDW vectorial — preserva direcção do vento, não só intensidade).
- 04Aplica RCM do concelho (IPMA 1-5) como amplificador global do ROS.
- 05Quando disponível, aplica FWI DMC/DC (Van Wagner 1987) para captar a secura cumulativa que a humidade snapshot não vê.
- 06Re-amostra terreno e combustível a cada 4 passos (≈ 20 min de fogo) — captura mudanças de paisagem ao longo do caminho.
- 07Os pontos a 30 min / 1 h / 3 h / 6 h em todas as 12 direcções formam os perímetros previstos.
Componentes activos
Modelo Rothermel 1972
Implementação simplificada do modelo industry-standard de propagação. Base ROS por classe de combustível, com correcções de vento (Rothermel/McArthur) e declive (Rothermel slope correction).
Mapa de combustíveis nacional
16 317 polígonos OpenStreetMap classificados em 8 classes operacionais (eucalipto +37 % sobre baseline mato, pinhal +12 %, etc). Limitação: poucas espécies marcadas explicitamente; eucalipto real está subestimado.
Interpolação espacial de vento
IDW vectorial sobre as 5 estações IPMA mais próximas. Decompõe vento em componentes u/v antes de mediar — evita o erro clássico de mediar 'vento de norte' com 'vento de sul' como '10 km/h'.
FWI Van Wagner (DMC + DC + FFMC)
Códigos calculados diariamente para os 278 concelhos a partir das observações IPMA. Capturam secura cumulativa que o snapshot RH+T não vê — um dia RCM=5 após 30 dias secos arde muito mais que após chuva recente.
Calibração Phase B
Grid search contra 161 incêndios ICNF (2010-2025, 755k ha total). Multiplicadores (baseMult, windMult, slopeMult, rcmMult) afinados para maximizar Jaccard ponderado por √área. Re-calibração com fuel map activo em curso.
Adaptação por passo
Terreno e combustível re-amostrados a cada 4 passos. Uma frente que entra num eucaliptal acelera; ao chegar a uma estrada ou ribeira, abranda. Sem isto, fires correndo por gradientes íngremes ficavam mal modelados.
Precisão histórica
Para cada incêndio do corpus, comparámos o perímetro previsto a 24 h com o perímetro real (ICNF Áreas Ardidas). O índice Jaccard mede a sobreposição — 0 = sem sobreposição, 1 = perímetro perfeito.
Buckets agrupados por região × tipo de combustível dominante × intervalo de RCM. Mínimo 3 amostras por bucket.
| Região | Combustível | RCM | Jaccard | n | Confiança |
|---|---|---|---|---|---|
| A carregar dados de calibração… | |||||
Comparação com outros sistemas
Honestamente: em precisão pura, sistemas calibrados comercialmente (Tecnosylva) ou operados por analistas (FARSITE da BMAP da ANEPC) batem-nos. O que nos diferencia é acessibilidade — somos o único sistema público em PT que mostra previsão de propagação ao cidadão em tempo real.
| Sistema | Jaccard | Acesso público | Notas |
|---|---|---|---|
| Tecnosylva Wildfire Analyst | 0.60–0.70 | ✗ Fechado | Comercial, licença ≥ €€€ |
| FARSITE (BMAP ANEPC) | 0.55–0.65 | ✗ Fechado | Operado por analistas, uso interno |
| WRF-FARSITE (académico PT) | 0.50–0.65 | ✗ Fechado | Publicado em papers, sem live feed |
| EFFIS Copernicus | ~0.40 | ~ Limitado | Europeu, resolução 1 km |
| FireOps (este sistema) | 0.46 → 0.55–0.60 | ✓ Sim | Público, browser, tempo real |
Limitações conhecidas
O que ainda não fazemos bem, e por porquê:
- ⚠Sem spotting (transporte de embers a longa distância). Em incêndios extremos, pavesas saltam centenas de metros à frente da frente principal e iniciam novos focos. Modelo de Albini (1979) está na roadmap.
- ⚠Sem feedback loop em tempo real. Quando os bombeiros reportam perímetro real, não corrigimos o modelo automaticamente. Sistemas profissionais fazem isto.
- ⚠Mapa de combustíveis OSM, não ICNF. A Cartografia da Vegetação Florestal do ICNF é mais precisa, mas tem barreiras de licenciamento. Em PT, eucalipto e pinhal estão particularmente subestimados no OSM.
- ⚠Sem vento variável no tempo. Usamos uma snapshot da estação no momento da previsão. Em incêndios de 6 h o vento pode mudar 90°.
- ⚠Calibração só contra incêndios ≥ 1000 ha. Para incêndios pequenos (< 100 ha) o modelo não foi validado contra ground truth.
- ⚠Sem validação cega contra BMAP/ANEPC. Os analistas profissionais correm modelos no terreno; comparar com os deles seria o teste definitivo.
Próximos passos
Trabalho explícito para subir o Jaccard. Em ordem de impacto/esforço:
- 01Re-calibração com fuel map + FWI activo (Jaccard esperado 0,55-0,60).
- 02Modelo de spotting Albini 1979 (+5-10 % em incêndios extremos).
- 03Vento variável no tempo via IPMA forecast (não apenas observação).
- 04Mapa de combustíveis ICNF (Cartografia da Vegetação Florestal).
- 05Validação cega independente: pedir à ANEPC ou BMAP para correr o modelo num incêndio real e comparar.
- 06Feedback loop: incorporar perímetros Copernicus EMS quando activados.
Referências científicas
- · Rothermel, R.C. 1972. A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels. USDA Forest Service Research Paper INT-115.
- · Van Wagner, C.E. 1987. Development and structure of the Canadian Forest Fire Weather Index System. Petawawa National Forestry Institute Technical Report 35.
- · Simard, A.J. 1968. The moisture content of forest fuels. Information Report FF-X-14, Forest Fire Research Institute.
- · Andrews, P.L. 2018. The Rothermel surface fire spread model and associated developments. USDA RMRS-GTR-371.
- · Albini, F.A. 1979. Spot fire distance from burning trees. USDA INT-56.
- · Anderson, H.E. 1982. Aids to determining fuel models for estimating fire behavior. USDA INT-GTR-122.
- · Fernandes, P.M. 2009. Combining forest structure data and fuel modelling to assess fire hazard in Portugal. Annals of Forest Science 66:415.
- · Viegas, D.X. et al. 2017. Análise técnica do incêndio de Pedrógão Grande. Universidade de Coimbra.
- · ICNF — Áreas ardidas em Portugal continental 1990-2025 (DGAVeg / si.icnf.pt).
Fontes de dados e atribuição
- ·ANEPC / Fogos.pt — Lista de incêndios activos em tempo real, com meios e estado (Dados públicos)
- ·IPMA · Risco Concelhio Meteorológico (RCM) — Nível de risco diário 1-5 por concelho (278 concelhos) (api.ipma.pt open-data)
- ·IPMA · Observações de superfície — Vento, humidade, temperatura de 221 estações (hourly) (api.ipma.pt open-data)
- ·NASA FIRMS — Hotspots de satélite VIIRS (delay ~3-6 h) (NASA open data)
- ·Cesium ion · World Terrain — Modelo digital de terreno ~30 m para declive e exposição (Cesium ion (free tier))
- ·OpenStreetMap (Overpass API) — Mapa de combustíveis nacional (16 317 polígonos), estradas, pontos de água, edifícios, cidades, fronteira (ODbL — © OpenStreetMap contributors)
- ·ICNF · Áreas Ardidas — 161 perímetros históricos de incêndio (2010-2025) usados para calibrar o modelo (Dados abertos ICNF (si.icnf.pt))
- ·Copernicus EMS · EMSR303 — Perímetros time-stepped Monchique 2018 (Monit01-04) — caso de validação canónico (Copernicus EMS open data)
- ·DGT · Carta de Ocupação do Solo (COS 2018) — Mapa oficial de coberto do solo PT continental — em adopção para substituir o fuel map OSM em Sprint 4 (CC-BY 4.0 — © DGT)
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