Los incendios forestales en California y en todo el mundo han provocado importantes pérdidas sociales y económicas. Como respuesta, se está prestando mucha atención a la modelización del comportamiento de los incendios forestales en el monte para ayudar a desarrollar estrategias de reducción del combustible y extinción de incendios. Las observaciones posteriores a varios incendios históricos indican que, dentro de las comunidades afectadas, algunas estructuras inflamables tienden a sobrevivir aunque la mayoría de las cercanas hayan sido destruidas. Esta aparente aleatoriedad espacial en los patrones de daños plantea una pregunta importante: ¿Puede predecirse la probabilidad de supervivencia de edificios individuales en caso de incendio forestal?

Lo que hace falta es un planteamiento más holístico que integre las características del terreno salvaje con las del entorno construido para predecir mejor los daños y las pérdidas de edificios.

Para avanzar en este importante objetivo de modelización, Technosylva lideró en 2022 un estudio revisado por pares, publicado en la revista científica Scientific Reports, que utilizó conceptos integrados de la teoría de grafos para crear una métrica de vulnerabilidad relativa capaz de cuantificar la probabilidad de supervivencia de edificios individuales dentro de una zona afectada por incendios forestales. Al emular los daños observados en incendios forestales históricos, el análisis pudo poner a prueba y perfeccionar este marco, dando como resultado hallazgos que muestran que ambas formulaciones, que modelan las pérdidas en los rangos medio y extremo basadas en centralidades de grafos, fueron eficaces para evaluar la vulnerabilidad relativa de los edificios.

Conclusiones de la investigación

El estudio presenta un enfoque innovador para predecir la supervivencia de edificios individuales durante incendios forestales utilizando conceptos de la teoría de grafos. Aborda una cuestión crucial en el campo de la gestión de incendios: ¿por qué algunas estructuras dentro de comunidades afectadas por incendios consiguen sobrevivir mientras que los edificios vecinos sucumben a las llamas? Aunque los modelos tradicionales de comportamiento de los incendios forestales destacan en entornos naturales, a menudo se quedan cortos a la hora de explicar la compleja dinámica dentro de las zonas edificadas. Este estudio pretende colmar esa laguna introduciendo una metodología novedosa que aprovecha la teoría de grafos para modelizar la propagación de los incendios forestales dentro de las comunidades.

Definir el modelado en la investigación

La investigación comienza introduciendo un modelo gráfico de incendios forestales, que sirve de base al estudio. El modelo representa las intrincadas interacciones entre edificios y vegetación en zonas afectadas por incendios forestales. Para aumentar la precisión del modelo, los investigadores incluyen nodos que tienen en cuenta tanto la vegetación forestal como la urbana. Estos dos tipos de vegetación son reconocidos como factores influyentes en la determinación de la intensidad y la velocidad de propagación del fuego. Además, el modelo incorpora varias características de los edificios, como el tipo de cubierta, los aleros, el tipo de tejado, el tipo de ventilación, la valla y el cristal de la ventana, ya que estos factores afectan significativamente a la vulnerabilidad de una estructura a los incendios forestales.

Medidas de centralidad y vulnerabilidad de los edificios

El núcleo del estudio consiste en evaluar distintas medidas de centralidad de la teoría de grafos para evaluar la vulnerabilidad de los edificios individuales dentro de la comunidad afectada por el incendio forestal. Las medidas de centralidad tradicionales consideradas incluyen:

1. Centralidad de proximidad: Mide lo cerca que está un nodo de todos los demás nodos de la red.
2. Centralidad Eigenvectorial: Evalúa la influencia de un nodo en función de sus conexiones con otros nodos influyentes.
3. Coeficiente de agrupación: Evalúa en qué medida los vecinos de un nodo están conectados entre sí.
4. Centralidad de Gravedad: Determina la importancia de los nodos en función de su distribución espacial en la red.
5. Centralidad de grado: Mide el número de conexiones que tiene un nodo.
6. Centralidad de interrelación: Identifica los nodos que actúan como puentes entre distintas partes de la red.

Las medidas tradicionales de centralidad están ampliamente aceptadas en el análisis de redes, pero se ha descubierto que tienen una precisión limitada cuando se trata de predecir los daños a edificios en escenarios de incendios forestales.

Formulaciones novedosas para construir la vulnerabilidad

Para subsanar las deficiencias de las medidas de centralidad tradicionales, el documento introduce dos formulaciones novedosas para evaluar la vulnerabilidad de los edificios:

1. Formulación de grado modificada: Este enfoque se centra en la influencia de los nodos cercanos. Calcula la vulnerabilidad relativa de los edificios individuales teniendo en cuenta la media de los pesos de las aristas entrantes de los nodos vecinos. Además, introduce un mecanismo para eliminar las conexiones de bajo impacto, mejorando así la precisión.
2. Formulación de Caminata Aleatoria Modificada: Esta formulación utiliza paseos aleatorios para evaluar el poder de propagación de los nodos dentro de la red. Calcula la vulnerabilidad relativa basándose en los conceptos de paseo aleatorio y entropía de la información.

Resultados de la investigación

El estudio prueba rigurosamente estas formulaciones novedosas junto con las medidas de centralidad tradicionales en dos incendios forestales históricos, a saber, el Camp Fire de 2018 y el Glass Fire de 2020. Los resultados indican que las fórmulas de grado modificado y paseo aleatorio superan a las medidas de centralidad tradicionales en la predicción de daños en edificios. Aunque ninguna de las fórmulas alcanzó una precisión excepcionalmente alta, proporcionaron valiosas perspectivas sobre los patrones generales de daños en las distintas regiones afectadas por los incendios forestales.

Próximos pasos de la investigación

El estudio reconoce los retos inherentes a la modelización del comportamiento de los incendios forestales, incluidas las incertidumbres aleatorias (aleatoriedad) y la limitada disponibilidad de datos a nivel comunitario. Subraya la necesidad de modelos mejorados que puedan dar cuenta tanto de las incertidumbres aleatorias como de las epistémicas, que incluyen factores como los efectos meteorológicos locales y el alcance de la propagación del fuego. Aunque las formulaciones propuestas representan un avance significativo, los autores destacan la complejidad del problema de la investigación y la necesidad de seguir perfeccionándolo y recopilando datos.

El estudio ofrece una vía prometedora para comprender mejor y mitigar el impacto de los incendios forestales en las comunidades. Introduce conceptos innovadores de la teoría de grafos para mejorar nuestra capacidad de predecir la capacidad de supervivencia de los edificios en caso de incendio forestal, proporcionando herramientas valiosas para la gestión de incendios y la planificación comunitaria.

Infórmate sobre cómo se pone en práctica esta ciencia.