A Fire Early Warning and Decision Support System for the State of

A Fire Early Warning and Decision Support System for the State of
Parana, Brazil
JAN SCHOPPENHORST
M.Sc. Thesis: 118 pages
Abstract:
Wildfires are a natural phenomenon often benefiting affected ecosystems. However, the
susceptibility of forests to fires is increasing. This is not only caused by demographic changes or
the accumulation of anthropogenic disturbances but is also due to the effects of global warming
and the shift of rain patterns during the strong ENSO events in the last years. An efficient and
cost-effective management of these fires is therefore required in order to minimise number of
casualties and economic losses. It is an advantage that unlike most geological and
meteorological hazards forest fires can be predicted, controlled and in many cases prevented.
Several GIS based decision support Systems (DSS) of varying complexity have been developed to
assist in these tasks. Holistic approaches covering the whole scope of possible applications are
expensive and often require information that is not available due to lack of equipment and cost
constraints.
The majority of fire DSSs use satellite images to detect the heat of a fire (Hot Spots), the
corresponding smoke plume and to monitor Vegetation vigour. Satellite images offer regulär coverage
of large and remote areas at comparably low cost. Drawbacks are the low spatial and temporal
resolution as well as the inability to penetrate thick cloud cover. Upcoming satellite mission will target
these problems and will greatly enhance the effectiveness of upcoming and existing fire DSSs.
The main aim of this thesis was the development of a fire DSS for the state of Parana, Brazil in
conjunction with Sistema Meteoroligico do Parana (SIMEPAR) located in Brazil. This system,
named FIRE, is based on a GIS, which has been customized to the specific needs of the fire fighting
community. By offering features like data import, data visualisation, data animation, Hot Spot
analysis, a GIS database, determination of closest facilities able to respond, Simulation of road
closures and creation of reports and problem orientated maps. FIRE facilitates fire risk assessment,
detection and response management. The use of FIRE greatly reduces response times and
makes relevant information available when and where it is needed! FIRE requires datasets that
are comparably cheap and generally available. Its application is not region specific and it can
easily be set-up to be used for a different area than the state of Parana providing a powerful fire
DSS at low cost.
Many lessons learned during the development of the FIRE DSS could also be applied to develop a
DSS for marine oil spills. A proposed oil spill DSS, named OSIRIS, would use radar satellite
images to detect possible oil spills, which would then have to be confirmed by aircraft. Expensive flight
time could thereby be minimised. Being linked to a hydrodynamic model OSIRIS would be able to
provide long-term response management Support by estimating oil spill trajectories. Additional
features would include determination of closest port based on bathymetry, a GIS database
containing information about available port equipment, oil characteristics and geomorphological,
geological ecological characteristics of the coast, animations, data import, data visualisation and a tool for
risk assessment.
JAN SCHOPPENHORST
M.Sc. Thesis: 118 Seiten
Kurzfassung:
Waldbrände sind natürliche Phänomene und erfüllen oft eine wichtige Aufgabe in den
betroffenen Ökosystemen. Unglücklicherweise werden Wälder immer anfälliger gegenüber
Feuer. Der Grund hierfür ist nicht nur in demographischen Veränderungen, störenden
anthropogenen Eingriffen und der globalen Klimaerwärmung zu suchen, sondern auch in dem
Einfluss von ENSO Ereignissen in bezug auf Niederschlagsverteilungen. Um die Zahl der Opfer
und ökonomische Verluste gering zu halten ist eine effiziente und kosteneffektive Möglichkeit
diese Feuer zu kontrollieren und zu überwachen von großer Bedeutung. Hierbei ist es von
Vorteil das im Gegensatz zu den meisten geologischen und meteorologischen Hazards,
Waldbrände vorhergesagt, kontrolliert und in vielen Fällen verhindert werden können. Mehrere
GIS basierte Decision Support Systeme (DSS) verschiedener Komplexität sind entwickelt
worden, um die Bewältigung dieser Aufgaben zu vereinfachen. Holistische Ansätze, welche das
ganze Spektrum möglicher Anwendungen abdecken sind teuer und benötigen Daten die
aufgrund von Mangel an Ausrüstung oder finanziellen Mitteln oft nicht verfügbar sind.
Die Mehrheit an Feuer DSS benutzen Satellitenbilder, um Feuer über die ausgestrahlte Hitze
(Hot Spots) oder den Rauch zu entdecken. Darüber hinaus wird auch der Zustand der
Vegetation über Satellitenbilder erfasst. Satellitenbilder ermöglichen die Abdeckung riesiger,
auch schlecht erreichbarer Areale zu einem vergleichbar niedrigen Preis. Nachteile sind die
niedrige räumliche und zeitliche Auflösung aber auch die Unfähigkeit dichte Wolkendecken zu
durchdringen. Zukünftige Satellitenmissionen werden sich mit der Lösung dieser Probleme
befassen und konsequenterweise die Effektivität von Feuer DSS drastisch erhöhen. Hauptziel
dieser Masterarbeit war die Entwicklung eines Feuer DSS in Zusammenarbeit mit Sistema
Meteorologico do Parana (SIMEPAR) in Brasilien für den brasilianischen Staat Parana. Das
DSS, genannt FIRE basiert auf einem GIS, welches an die speziellen Anforderungen der
Waldbrandbekämpfung angepasst wurde. FIRE ermöglicht den Import, die Visualisierung und
Animation von Daten; Hot Spot Analyse; Organisation der Daten in einer GIS Datenbank;
Auffinden nahgelegner Einrichtungen die geeignet sind auf das Feuer zu reagieren; Simulation
von Straßenschließungen und das Erstellen von problemorientierten Karten.
FIRE unterstützt die Bestimmung der Brandgefahr, das Entdecken eines Waldbrandes und die
Koordination von Gegenmaßnahmen. Reaktionszeiten werden minimiert und relevante
Information verfügbar gemacht wann und wo sie gebraucht wird! Dabei verwendet FIRE Daten,
welche leicht und kostengünstig verfügbar sind. Die Anwendbarkeit von FIRE ist geographisch
nicht festgelegt und das System kann bei minimalem Aufwand für andere Regionen als Parana
eingesetzt werden. Das Design eines DSS für die Bekämpfung von Ölteppichen würde viele
Gemeinsamkeiten mit dem Design von FIRE aufweisen. Es wird vorgeschlagen ein Ölteppich
DSS mit dem Namen OSIRIS zu entwickeln, welches Ölteppiche anhand von Radar
Satellitenbildem identifizieren würden. Diese könnten dann gezielt mit Hilfe von Flugzeugen
verifiziert werden wodurch kostenintensive Befliegungen größerer Areale entfallen. Indem man
OSIRIS mit einem hydrodynamischen Model verbindet wäre es möglich Vorraussagen zu treffen
wie der Ölteppich auf Wind, Strömungen, Wellen und Maßnahmen zur Bekämpfung reagiert.
Zusätzliche Funktionen würden unter anderem das Ermitteln des nächstgelegenen Hafens
basierend auf Wassertiefe; ein GIS Datenbank, welche Information über verfügbare
Ausrüstung, Eigenschaften diverser Öltypen und über die geomorphologische, geologische und
ökologische Beschaffenheit der betroffenen Küstenabschnitte enthält sowie Import,
Visualisierung und Animation von Datensätzen, beinhalten.