根据国家空间研究所（INPE），卫星数据显示，与2018年相比，亚马逊森林火灾增加了84%。宇航局报告说，自2019年1月以来，其卫星数据已探测到超过80，000起火灾。最新的一个已经延长了两个多星期了。
根据美国宇航局的说法，”干旱的强度和频率…区域森林砍伐和人为气候变化”是造成亚马逊森林（一个贡献20%氧气的森林）火灾的原因。养牛是这场悲剧的另一个主要原因，这归结为我们对肉类的依赖。
大数据能帮助巴西避免火灾吗？在我看来，是的。那么，没有预测或紧急警报有什么不妥呢？波尔萨纳罗已经展开调查，找出问题所在。在继续他们的研究的同时，让我们了解大数据在灭火中的重要作用。大数据分析可以通过采取预防措施来保护其环境，帮助每个政府保护其森林免受火灾。
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风险估计分析
首先，分析可以帮助按位置检测死树。由于树木干燥，倒下的树木数量可以提醒林业立即移走。分析还有助于找到干杂草和灌木的补丁。它可以识别树木密度区域和相应的天气，以分析天气是否干燥到足以引起火灾。
其次，借助分析，林业可以确定大片的旱地。通过这一决定，林业可以通过从最近的水体挖掘隧道来安排浸泡这些土地。云化播种和天气改性是林业增加水分进入环境导致降雨的两种人工方法。
第三，分析可以帮助分析动物的分布。研究鸟类和动物的迁徙运动是特定陆地气候状况的良好指标，因为这些生物在人类中具有高级感觉器官。废弃的雨林地区通过专门的研究小组和基层动员进行气候调查。
第四，分析可以帮助分析分散的土著居民，他们生活在大自然附近，可以比其他人更了解特定地区的环境。在鸟类和动物之后，跟踪部落的迁移活动可能是派遣人员对废弃地区进行调查的重要指标。
第五，分析可以帮助在即将发生火灾之前收获水果和其他森林产品。即使收获过早，这样做也可以极大地节省供应链，无论是在恢复的原材料供应方面还是在财务损失方面。
分析源
第二，定期进行实地审计，有助于应对大规模火灾的爆发。这些数据并不便宜，但政府无疑可以分配其风险缓解预算的一小部分，以控制巨大的火灾爆发。科学机构应积极参与对面临大规模火灾威胁的国家发出警报。
第三，洛杉矶消防局利用Wifire通过研究风向和大气密度来预测火势的移动。它是一个基于 Web 的平台，用于处理信号、吸收数据、对空间素材进行模型和分析当前和历史数据以预测火灾。圣巴巴拉和文图拉的托马斯火是使用威火战斗。
第四，数据可以使用轻型无人机收集。为此，政府甚至不必依靠对外联络。林业可以以此为智能设备来绘制雨林中不可穿透的部分。在这方面，技术专家正在努力加强这些无人机，以携带干冰，为雨水播种云。我知道这将是消防技术的重大突破。
第五，超级计算机可以帮助雨林管理收集供应链数据。这将有助于了解导致野火的人为活动，如燃料开采和森林砍伐。采用大数据技术，如视频图像烟雾检测、鸟鸣和一氧化碳探测器、声波灭火器等，也被证明是有益的。