Compreendendo e Prevendo a Incidência de Queimadas na Amazônia: Uma Perspectiva de Séries Temporais

A floresta amazônica enfrenta ameaças crescentes de queimadas, impulsionadas por mudanças climáticas e intervenção humana. Este estudo aplica técnicas de séries temporais para prever a incidência de queimadas na região, utilizando dados da Coleção de Queimadas do MapBiomas (1985–2023). Foram desenvolvidos modelos estatísticos como SARIMA, simulações de Monte Carlo, bagging e séries temporais robustas. O modelo desenvolvido foi capaz de capturar corretamente os padrões sazonais do fenômeno estudado, apresentando bom desempenho preditivo. O SARIMA identificou padrões sazonais e autorregressivos; Monte Carlo introduziu estocasticidade para avaliação de riscos; e o bagging contribuiu para maior estabilidade das previsões. Modelos robustos apresentaram os menores erros no teste fora da amostra. Conclui-se que a integração de variáveis explicativas e técnicas avançadas é fundamental para aprimorar a previsão e apoiar políticas públicas de mitigação e planejamento.