Stochastic cellular automata model for wildland fire spread dynamics

Almeida, Rodolfo Maduro; Macau, Elbert E. N.

doi:10.1088/1742-6596/285/1/012038

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“…Power of CA lies in its fundamental properties that are also found in the physical world: CA is massively parallel, homogeneous and all interactions are local [29]. Therefore a variety of physical and biological systems have successfully been modelled and simulated using CA [25], [30], [31], [32], [33].…”

Section: Operational Model Based On Cellular Automatamentioning

confidence: 99%

A Cell Biology Inspired Model for Managing Packet Broadcasts in Mobile Ad-hoc Networks

2015

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Abstract:This Paper proposes a packet delivery mechanism for Mobile Ad hoc Networks (MANETs) in which the nodes are not required to keep global routing information and where there are no key nodes that act as infrastructure. The solution proposed in this Paper is based on blindrebroadcasting with packet storm control through a mechanism inspired by the chalone mechanism found in biological cell divisions. The operation of the proposed protocol is mathematically modelled using cellular automata. The efficiency of the proposed protocol was compared with those of blindrebroadcasting and sequence number controlled flooding using an OMNET simulation with respect to the total number of copies of the same data packet received in the network against the number of nodes in the network. The results show a significant improvement in the performance. The protocol efficiency was also analysed with respect to the spreading of the data packet against time using an analytical model based on an epidemic model. The results show comparable performance.

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Section: Operational Model Based On Cellular Automatamentioning

confidence: 99%

A Cell Biology Inspired Model for Managing Packet Broadcasts in Mobile Ad-hoc Networks

2015

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“…Diversos autores, como: D' Ambrosio et al (2006); Alexandridis et al (2008); Almeida;Macau (2011); Achtemeier (2013); Adou et al (2015); Almeida et al (2015); Iudin et al (2015), apresentaram modelos de propagação de incêndio utilizando autômatos celulares, aplicados em diferentes condições de vegetação, relevo e clima, com resultados e aplicabilidade satisfatórios. Almeida et al (2015) exploraram um modelo de propagação de fogo, utilizando autômatos celulares, no qual cada célula do sistema possuía uma variável de estado S, que dispõe de um conjunto de possíveis estados: E, V, F e O. O estado E representa uma célula vazia, não contendo vegetação para queima; V representa uma célula com vegetação que pode ser consumida pelo fogo; F representa uma célula em que está ocorrendo um incêndio; e O representa uma célula na qual toda a vegetação foi consumida pelo incêndio.…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação de modelo probabilístico de propagação de incêndios florestais utilizando autômatos celulares aplicado a pequenas áreas

2019

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ResumoO Parque Municipal da Serra de São Domingos, localizado em Poços de Caldas, Minas Gerais, Brasil, apresenta ocorrências de incêndios anuais, que promovem perdas ambientais e socioeconômicas. A utilização de um modelo de propagação de incêndio que possa auxiliar no planejamento do combate, e até na prevenção desses incêndios, seria extremamente benéfico para o município e para Corpo de Bombeiros. Os objetivos deste trabalho são a apresentação dos estudos de incêndios na área e a parametrização e avaliação de um modelo probabilístico de propagação de incêndio, baseado na metodologia dos autômatos celulares, similar a modelos utilizados na região do bioma Cerrado. A caracterização dá-se a partir de utilização de ferramentas de sensoriamento remoto e dados meteorológicos, e a parametrização do modelo utilizou dados de um incêndio com área afetada bem mapeada e ponto de ignição bem conhecido, procedendose o ajuste do modelo aplicando-se o algoritmo meta-heurístico de enxame de vagalumes. A eficácia do modelo foi posteriormente testada com duas ocorrências de incêndio distintas, ambas com área atingida bem mapeada, porém, com ponto de ignição desconhecido. O modelo mostrou-se capaz de representar até 57% da área real afetada pelo incêndio, e alguns parâmetros foram considerados satisfatórios, como as probabilidades elementares de sustentabilidade e ignição do fogo. Entretanto, os estudos indicam que há a necessidade de maior refinamento nos dados utilizados no modelo, principalmente, dados de umidade e ponto de ignição dos incêndios. AbstractThe Municipal Park of Serra de São Domingos, located in Poços de Caldas, Minas Gerais state, Brazil, presents occurrences of annual fires, which promote environmental and socioeconomic losses. The use of a fire propagation model that could aid in the planning of combat, and even in the prevention of such fires, would be extremely beneficial for the municipality and for the Fire Department. The objectives of this work are the presentation of the fire studies in the area and the parameterization and evaluation of a probabilistic model of fire propagation, based on the cellular automata methodology, like the models used in the Cerrado biome region. The characterization is based on the use of remote sensing tools and meteorological data, and the parameterization of the model used data from a fire with well-defined affected area and well-known ignition point, and the model was adjusted by applying the metaheuristic algorithm of firefly swarm. The efficacy of the model was later tested with two distinct fire occurrences, both with well-struck area hit, but an unknown point of ignition. The model was able to represent up to 57% of the real area affected by the fire, and some parameters were considered satisfactory, such as the elementary probabilities of sustainability and fire ignition. However, the studies indicate that there is a need for greater refinement in the data used in the model, mainly data on the moisture and ignition point of fires.

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“…Além disto, pela complexidade do fenômeno, onde muitos fatores se relacionam em diferentes escalas de espaço e de tempo, a estocasticidade vem sendo incluída nas componentes do modelo, visando representar flutuações significativas nos seus valores. Uma alternativa que vem sendo empregada é o uso de técnicas de ensemble, onde a estocasticidade é inserida nas condições atmosféricas, de maneira sistemática ao longo do tempo, gerando projeções probabilísticas de cenários de propagação de um incêndio [3].Outra alternativa, que é a adotada neste trabalho, é o uso de modelos probabilísticos de propagação do fogo, onde a componente estocástica é introduzida implicitamente no comportamento do fogo, tanto espacialmente quanto temporalmente, em função dos fatores condicionantes [1,2].…”

Section: Introductionunclassified

Autômatos celulares probabilísticos aplicados à modelagem da propagação de incêndios de vegetação

Almeida¹,

França²,

Macau³

et al. 2015

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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IntroduçãoUm incêndio de vegetação ocorre com a presença indesejada do fogo, que se propaga descontroladamente sobre a superfície, consumindo a vegetação. Independente das causas de um incêndio de vegetação, que pode ser tanto antropogênica (acidental, intencional ou negligente) quanto natural (causada por raios), os incêndios de vegetação são considerados catástrofes naturais, não só pelos danos ambientais, mas também pelos danos econômicos e humanos, podendo destruir bens materiais, e por em risco a vida das pessoas [8]. Neste sentido, surge a importância em se estudar a dinâmica de propagação de incêndios de vegetação, onde se destaca a área da modelagem da propagação do fogo em incêndios de vegetação, que é uma área intrinsicamente experimental, que surgiu da necessidade do homem compreender, e consequentemente, desenvolver mecanismos para prever e controlar este fenômeno.Um modelo de propagação do fogo é uma ferramenta que possibilita simular cenários de propagação de um incêndio em função dos fatores que condicionam seu comportamento [7]. A integração destes modelos com dados oriundos de sistemas de informações geográficas tem propiciado um salto qualitativo no desenvolvimento de ferramentas computacionais que auxiliam na tomada de decisão em ações que envolvam o monitoramento, a prevenção e o combate a incêndios de vegetação [7]. O comportamento do fogo é conduzido pela interação de três conjuntos de fatores, que são: a vegetação, as condições atmosféricas e a topografia [8]. A vegetação fornece o combustível que alimenta as chamas e, em termos gerais, inclui os fatores: arranjo, forma, abundância, distribuição espacial e teor de umidade da vegetação. As condições atmosféricas influenciam tanto no teor de umidade da vegetação quanto na dinâmica de propagação do fogo, e pode ser descrita pelos fatores: temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e direção do vento. A topografia descreve a forma do relevo e inclui os fatores declividade 1 e orientação de vertentes 2 . Dentre os fatores 1 A declividade é a inclinação da superfície do terreno em relação à horizontal, ou seja, a relação entre a diferença de altura entre dois pontos e a distância horizontal entre esses pontos.

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Stochastic cellular automata model for wildland fire spread dynamics

Cited by 33 publications

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A Cell Biology Inspired Model for Managing Packet Broadcasts in Mobile Ad-hoc Networks

A Cell Biology Inspired Model for Managing Packet Broadcasts in Mobile Ad-hoc Networks

Avaliação de modelo probabilístico de propagação de incêndios florestais utilizando autômatos celulares aplicado a pequenas áreas

Autômatos celulares probabilísticos aplicados à modelagem da propagação de incêndios de vegetação

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