Nos últimos anos, tem-se observado aumentos de desastres naturais ligados às mudanças climáticas globais, causando perdas sociais, econômicas e ambientais. Como exemplo, pode- se mencionar os incêndios ocorrentes no Brasil, primordialmente no bioma Pantanal, o qual foi extremamente afetado com uma queima histórica no ano de 2020. Estudos indicam que os incêndios florestais recentes na bacia associam-se a redução de chuvas nos verões de 2019- 2020, em consequência da redução do transporte de ar quente e úmido de verão da Amazônia para o Pantanal. Os maiores rios que abastecem o Pantanal tem origem no planalto brasileiro, dessa maneira, a disponibilidade de água superficial no bioma está fortemente associada à dinâmica hidrológica e de uso e cobertura da terra dos biomas adjacentes. A precipitação também é influenciada pela dinâmica pluvial de outros biomas, principalmente da Amazônia. Contudo, parece faltar na literatura um estudo compreensivo que demonstre a associação dos incêndios no bioma Pantanal com as características hidrológicas dos biomas adjacentes. Dessa forma, este estudo visou analisar a série histórica de área queimada no Pantanal e identificar os impulsionadores de incêndios florestais acima da normal, explorando variáveis ambientais locais associadas à ocorrência de fogo e dos biomas adjacentes que exercem efeito sobre a dinâmica fluvial e pluvial na bacia pantaneira. Para a execução deste estudo, utilizaram-se conjuntos de dados presentes na plataforma Google Earth Engine (GEE). Área queimada, desmatamento e área de cobertura, do projeto MapBiomas, e Precipitação, Déficit Pressão de Vapor, Evapotranspiração, Temperatura do ar, Índice Seca de Palmer, Umidade do Solo, oriundos de múltiplas fontes, e proxies de estrutura (evi) e umidade (ndmi) da vegetação, obtidos a partir da série Landsat. Os dados foram coletados e computados sazonalmente de 1989-2020. A fim de observar as variáveis de importância para a ocorrência de tais desastres naturais, foram utilizadas técnicas de aprendizado de máquina como os algoritmos Random Forest e Support Vector Machine. A importância de tais variáveis foi analisada tanto no ano de ocorrência dos incêndios, quanto nos dois anos precedentes. Assim, foi possível verificar que dos 32 anos analisados 13 deles apresentaram área total queimada acima da normal e que apenas no ano de 1999 a queima foi superior ao ano de 2020. As variáveis: umidade do solo na Amazônia (t-2), o índice de seca na Mata Atlântica (t-1) e a umidade da vegetação no Pantanal (t-1) apresentaram maior importância em se tratando dos direcionadores de incêndios no Pantanal. As análises estatísticas também indicaram a seca no Cerrado e reduzida evapotranspiração no Cerrado e no Pantanal. Os resultados deste estudo demonstram a associação da dinâmica hídrica dos biomas adjacentes com o aumento de área queimada no bioma Pantanal. Além disso, a análise de tendência demonstra que a seca está aumentando em todos os biomas analisados. Espera-se, com os achados aqui, auxiliar o entendimento da dinâmica do fogo no Pantanal, bem como a correta alocação de recursos para o combate de incêndios quando eventos extremos de seca (ainda em anos anteriores) são observados não apenas in loco, mas também nos outros biomas brasileiros. Palavras-chave: Área queimada. Computação em nuvem. Aprendizado de máquina. Mudanças climáticas. Seca.