Queimadas/INPE - BDQueimadas¶

Visao Geral¶

Campo	Valor
Instituicao	INPE — Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Website	queimadas.dgi.inpe.br
Acesso agrobr	Direto (CSV publicos)

Origem dos Dados¶

Fonte¶

URL: https://dataserver-coids.inpe.br/queimadas/queimadas/focos/csv/
Formato: CSV (latin-1 ou UTF-8), ZIP para dados históricos
Acesso: Publico, sem autenticação
Granularidade: Diário (focos_diario_br_YYYYMMDD.csv) e mensal (fallback em cascata)

Dados Disponíveis¶

Focos de Calor¶

Deteccao por satelite de pontos de calor (hot spots) no território brasileiro:

Coordenadas geograficas (lat/lon)
Data e hora GMT da deteccao
Satelite detector (13 satelites)
Município e estado
Bioma (6 biomas brasileiros)
Indicadores: dias sem chuva, precipitação, risco de fogo, FRP

Cobertura¶

Temporal: Desde 2003 (dados anuais); mensal desde 2023; CSV direto desde 2024
Espacial: Todo o território brasileiro
Frequência: Diaria (atualização varias vezes ao dia)

Fallback em cascata (mensal)¶

O servidor INPE mudou a organizacao dos dados históricos. O client tenta em ordem:

Período	Formato	URL
2024+	`.csv` mensal	`mensal/Brasil/focos_mensal_br_YYYYMM.csv`
2023	`.zip` mensal	`mensal/Brasil/focos_mensal_br_YYYYMM.zip`
2003-2022	`.zip` anual	`anual/Brasil_todos_sats/focos_br_todos-sats_YYYY.zip`

Para dados anuais, o CSV completo do ano e baixado e filtrado pelo mes solicitado.

Uso¶

Focos Mensais¶

import asyncio
from agrobr import queimadas

async def main():
    # Todos os focos de setembro/2024
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9)
    print(f"{len(df)} focos detectados")

    # Filtrar por UF
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, uf="MT")

    # Filtrar por bioma
    df = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, bioma="Cerrado")

    # Com metadados
    df, meta = await queimadas.focos(ano=2024, mes=9, return_meta=True)
    print(meta.source, meta.records_count)

asyncio.run(main())

Focos Diários¶

from datetime import date, timedelta

# Focos de um dia específico (ontem): o INPE só mantém o arquivo diário dos últimos dias
ontem = date.today() - timedelta(days=1)
df = await queimadas.focos(ano=ontem.year, mes=ontem.month, dia=ontem.day)

Filtros Combinados¶

# Focos em Mato Grosso na Amazonia por satelite de referencia
df = await queimadas.focos(
    ano=2024, mes=9,
    uf="MT",
    bioma="Amazonia",
    satelite="AQUA_M-T",
)

Schema¶

Coluna	Tipo	Descrição
`data`	date	Data da deteccao
`hora_gmt`	str	Horario GMT (HH:MM)
`lat`	float	Latitude (-35 a 6)
`lon`	float	Longitude (-74 a -30)
`satelite`	str	Nome do satelite
`municipio`	str	Nome do município
`municipio_id`	Int64	Código IBGE
`estado`	str	Nome do estado
`uf`	str	Sigla UF (2 caracteres)
`bioma`	str	Bioma brasileiro
`numero_dias_sem_chuva`	float	Dias sem precipitação
`precipitacao`	float	Precipitação (mm)
`risco_fogo`	float	Índice de risco (0-1)
`frp`	float	Fire Radiative Power (MW)
`cod_municipio`	Int64	Código IBGE de 7 dígitos, do `municipio_id`; nulo fora de município

A fonte publica, em alguns meses, focos fora do contrato: a cópia igual sai uma vez; a chave repetida que difere só no FRP sai em 1 linha com o frp nulo; a que difere em outra coluna sai do resultado; e o FRP negativo sai nulo. Cada caso vem com aviso e a contagem. Os 7 meses de 2023–2025 em que isso acontecia e as regras estão no contrato.

Satelites¶

O INPE monitora focos de calor com 13 satelites. O satelite de referencia e o AQUA_M-T (MODIS), utilizado nas estatísticas oficiais por ter serie temporal mais longa e consistente.

Sem satelite=, focos() devolve os focos de todos os satélites, e a contagem soma as detecções de cada um: em agosto de 2025, foram 594.309 focos no total e 18.451 do AQUA_M-T. As estatísticas do INPE por estado usam só o satélite de referência; para comparar com elas, passe satelite="AQUA_M-T".

Cache¶

Não há cache local: cada chamada baixa os dados do INPE.

Atualização¶

Aspecto	Valor
Frequência	Diaria
Satelite referencia	AQUA_M-T, com passagens por volta das 13h30 e da 01h30, hora local nominal; `hora_gmt` vem em GMT

O arquivo mensal do mês corrente e o diário do dia corrente são parciais e mudam durante o período: focos() avisa e diz no source_details até qual foco o arquivo vai e o Last-Modified dele. Veja o contrato.

Arquivos históricos¶

Os CSVs legados com latitude, longitude e data_pas são normalizados para a mesma saída dos arquivos atuais. Quando não existe arquivo mensal, focos() usa o ZIP anual. Em 2020, são cerca de 81 MB de download e 584 MB de CSV descompactado; considere também a memória necessária para processar o ano completo.