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Neste livro, fornecemos informações sobre como identificar os parâmetros biofísicos influentes responsáveis pelo risco de incêndio florestal e desenvolver um modelo de risco de incêndio utilizando o SIG e um pacote estatístico. O resultado mostra que os pinhais a baixa altitude e perto de povoações são muito afectados pelo fogo. Variáveis como a precipitação do mês mais seco, a precipitação do trimestre mais quente, a temperatura média do trimestre mais seco, a distância do chowki do guarda florestal, a densidade das copas das árvores, a distância da povoação e a altitude influenciam significativamente o regime de incêndios florestais na zona de pinheiros de Uttarakhand. A presente metodologia proporciona uma melhoria substancial em relação ao método de análise de frequências utilizado por trabalhadores anteriores para desenvolver modelos de risco de incêndio na zona dos pinheiros. Estes tipos de modelos, se forem recalibrados utilizando dados futuros, podem conduzir a um maior grau de exatidão na previsão de incêndios. A modelação baseada em SIG é útil na identificação, cartografia e quantificação de parâmetros biofísicos à escala espácio-temporal e também para a previsão futura de incêndios florestais. A modelação geoespacial pode potencialmente melhorar a gestão dos incêndios florestais, fornecendo pontos críticos de incêndio cartografados espacialmente.