Las causas de los incendios de principios del año 2022 en la provincia de Corrientes

Autores
Saucedo, Griselda Isabel; Perucca, Alba R.; Kurtz, Ditmar Bernardo
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El fuego es una herramienta de manejo del pastizal natural en la provincia de Corrientes; se utiliza regularmente para eliminar la biomasa muerta en pie, con el fin de promover un mayor crecimiento estival. Sin embargo, y aunque no existen estadísticas sobre el uso estacional del fuego, a principios de 2022, los incendios naturales o inducidos afectaron más de 10000 km2, en el pico de la temporada de crecimiento. Este trabajo cuantifica las áreas afectadas por los incendios en esa provincia durante enero y febrero de 2022, y analiza la contribución de factores naturales y antrópicos a la extensión del área que afectó el fuego. Usamos la plataforma Google Earth Engine para identificar y clasificar el área quemada usando imágenes satelitales Sentinel. Además, mediante análisis de regresión simple y múltiple evaluamos la relación entre factores naturales y antrópicos y el área afectada por los incendios. Las áreas quemadas representaron ~12% de toda la provincia. La cobertura del suelo más afectada fueron los humedales. Las evidencias indicaron que la disminución de la superficie de agua y la proporción de áreas protegidas se relacionaron directa y positivamente con la extensión de las áreas quemadas. Por otra parte, la carga animal y la red vial se relacionaron de forma inversa y negativa con el área quemada. La predicción de los patrones de fuego es esencial para desarrollar políticas de gestión para prevenir o morigerar eventos catastróficos similares.
Fire is a natural grassland management tool, often used to eliminate the standing dead biomass and promote growth before the growing season. However, while there is a lack of data on the seasonal use of fire in the province of Corrientes, natural and induced fires in early 2022 affected over 10000 km2 at the peak of the growing season. This paper quantifies the extent of the fire-affected area in Corrientes during January and February 2022 and analyzes the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. We used the Google Earth Engine platform to identify and classify burnt areas using Sentinel satellite images, and applied simple and multiple regression analysis to investigate the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. Results show that 12% of Corrientes was affected by fire during the study period, with wetlands being the most affected land cover type. This study provides evidence of the relationship between natural and anthropogenic factors and the fires that affected Corrientes at the beginning of 2022. The results show that the reduction of water area and protected areas was positively and directly related to the extent of burnt areas, while the road network and livestock density were inversely and negatively related to the burned area size. Predicting fire patterns is essential to develop management policies to prevent or reduce the impact of future catastrophic events.
Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina
Fil: Perucca, Alba R.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Materia
Correlación
Humedales
Regresiones
Sentinel
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Usamos la plataforma Google Earth Engine para identificar y clasificar el área quemada usando imágenes satelitales Sentinel. Además, mediante análisis de regresión simple y múltiple evaluamos la relación entre factores naturales y antrópicos y el área afectada por los incendios. Las áreas quemadas representaron ~12% de toda la provincia. La cobertura del suelo más afectada fueron los humedales. Las evidencias indicaron que la disminución de la superficie de agua y la proporción de áreas protegidas se relacionaron directa y positivamente con la extensión de las áreas quemadas. Por otra parte, la carga animal y la red vial se relacionaron de forma inversa y negativa con el área quemada. La predicción de los patrones de fuego es esencial para desarrollar políticas de gestión para prevenir o morigerar eventos catastróficos similares.Fire is a natural grassland management tool, often used to eliminate the standing dead biomass and promote growth before the growing season. However, while there is a lack of data on the seasonal use of fire in the province of Corrientes, natural and induced fires in early 2022 affected over 10000 km2 at the peak of the growing season. This paper quantifies the extent of the fire-affected area in Corrientes during January and February 2022 and analyzes the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. We used the Google Earth Engine platform to identify and classify burnt areas using Sentinel satellite images, and applied simple and multiple regression analysis to investigate the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. Results show that 12% of Corrientes was affected by fire during the study period, with wetlands being the most affected land cover type. This study provides evidence of the relationship between natural and anthropogenic factors and the fires that affected Corrientes at the beginning of 2022. The results show that the reduction of water area and protected areas was positively and directly related to the extent of burnt areas, while the road network and livestock density were inversely and negatively related to the burned area size. Predicting fire patterns is essential to develop management policies to prevent or reduce the impact of future catastrophic events.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Perucca, Alba R.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. 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Fire is a natural grassland management tool, often used to eliminate the standing dead biomass and promote growth before the growing season. However, while there is a lack of data on the seasonal use of fire in the province of Corrientes, natural and induced fires in early 2022 affected over 10000 km2 at the peak of the growing season. This paper quantifies the extent of the fire-affected area in Corrientes during January and February 2022 and analyzes the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. We used the Google Earth Engine platform to identify and classify burnt areas using Sentinel satellite images, and applied simple and multiple regression analysis to investigate the contribution of natural and anthropogenic factors to the extent of the fire-affected area. Results show that 12% of Corrientes was affected by fire during the study period, with wetlands being the most affected land cover type. This study provides evidence of the relationship between natural and anthropogenic factors and the fires that affected Corrientes at the beginning of 2022. The results show that the reduction of water area and protected areas was positively and directly related to the extent of burnt areas, while the road network and livestock density were inversely and negatively related to the burned area size. Predicting fire patterns is essential to develop management policies to prevent or reduce the impact of future catastrophic events.
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