@PHDTHESIS{ 2025:1002827464,
 	title = {Correlações entre as séries temporais de queimadas e variáveis climáticas nos biomas brasileiros},
 	year = {2025},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9832",
 	abstract = "Os incêndios florestais são fenômenos complexos, influenciados por meio de um conjunto de fatores climáticos, além de interferência humana. No Brasil, essas queimadas afetam todos os biomas. Diante disso, o estudo dessas queimadas se faz necessário em função dos seus efeitos negativos, incluindo não só danos ambientais, como emissões de gases de efeito estufa e perdas econômicas. Nesse cenário, entender a distribuição temporal e espacial dessas queimadas é desafiador, devido à variação no comportamento da sua natureza. Este estudo busca tratar essa questão, fazendo uso de técnicas fractais para analisar as correlações temporais e espaciais de longo prazo entre as queimadas em quatro biomas brasileiros durante o período de 2002 a 2022. Os resultados para os biomas Amazônia, Caatinga, Cerrado e Mata Atlântica mostraram que nas séries diárias de anomalias de queimadas e variáveis climáticas (umidade relativa do ar, temperatura máxima, precipitação pluviométrica e velocidade do vento), existem correlações de longo alcance persistentes, em que a persistência das queimadas mais forte esteve no bioma Amazônia e mais fraca na Mata Atlântica. As variáveis climáticas são mais persistentes no bioma Caatinga e menos persistentes na Mata Atlântica. Ainda, se nota a presença de correlações cruzadas de longo alcance persistentes entre as séries de variáveis climáticas e as queimadas nos quatro biomas, em que para os biomas Amazônia, Caatinga e Cerrado, os valores do coeficiente de correlação DCCA indicaram correlações positivas entre queimadas e as variáveis temperatura máxima e velocidade do vento, e negativas entre queimadas e as variáveis umidade relativa do ar e precipitação pluviométrica. Para o bioma Mata Atlântica, as correlações entre queimadas e a variável temperatura máxima são positivas e negativas para as demais variáveis climáticas.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}