Los incendios forestales son una gran amenaza para las comunidades y sus efectos pueden ser devastadores. Por eso es tan importante disponer de información precisa sobre el momento y la probabilidad de que un incendio forestal alcance una zona concreta. Aquí es donde entra en juego el modelo de desencadenamiento de decisiones sobre incendios forestales. Ayuda a las agencias de bomberos a evaluar la exposición al fuego y a crear planes de evacuación con suficiente tiempo de aviso.

Pero hay un aspecto clave que no ha recibido mucha atención: la incertidumbre de los datos de entrada. Para solucionarlo, Technosylva dirigió un estudio revisado por pares de 2019, publicado en la revista académica Science of The Total Environment, en el que se muestra un nuevo método de modelización de desencadenamiento de decisiones por simulación estocástica de incendios que tiene en cuenta las posibles variaciones de los datos de entrada para evaluar la probabilidad de impacto de los incendios forestales.

Conclusiones de la investigación

Predecir con exactitud el comportamiento de los incendios forestales es un reto debido a las incertidumbres de los datos de entrada y a las limitaciones inherentes a los modelos de incendios. Las simulaciones de incendios forestales, que utilizan diversos modelos y datos para predecir su comportamiento, han sido cruciales para la gestión de los incendios forestales. Estas simulaciones ayudan a las agencias de gestión de incendios a planificar quemas controladas, evaluar los riesgos de incendio y desarrollar estrategias de extinción en tiempo real.

Se han desarrollado varios tipos de modelos de propagación del fuego, desde modelos basados en la física hasta modelos empíricos y matemáticos. Estos modelos tienen en cuenta diversos factores, como la vegetación, las condiciones meteorológicas y la humedad del combustible, para estimar parámetros críticos del comportamiento del fuego, como la velocidad de propagación y la intensidad de las llamas.

Proteger las zonas vulnerables, como las interfaces urbano-forestales (WUI), es una de las principales preocupaciones de los servicios de extinción de incendios. Necesitan predicciones precisas de cuándo y dónde podrían afectar los incendios a estas zonas para tomar decisiones informadas sobre evacuaciones o estrategias de refugio en el lugar. Sin embargo, la precisión de esas predicciones depende de la incertidumbre asociada a los datos de entrada, incluidos factores como la topografía, el tipo de combustible y las condiciones meteorológicas.

Para abordar estos retos, el estudio presenta un enfoque innovador que aprovecha la modelización del desencadenamiento de decisiones sobre incendios forestales. Para ello se utilizan modelos semiempíricos de propagación de incendios bien establecidos y se incorporan elementos estocásticos para simular topes de activación de decisiones alrededor de las zonas que deben protegerse. Estos amortiguadores representan el tiempo que tardaría un incendio en alcanzar la zona protegida en diversas condiciones de entrada, proporcionando probabilidades de impacto.

Definición del modelo en la investigación

El modelo incorpora elementos aleatorios a una simulación, lo que refleja mejor la naturaleza caótica e impredecible de los incendios forestales. Al utilizar entradas de datos aleatorias, puedes producir una serie de resultados posibles, en lugar de una única predicción determinista. Al simular distintos escenarios, produce un mapa de probabilidades de la llegada del fuego a las zonas que hay que proteger.

Para demostrar el concepto de modelización de desencadenamiento de decisiones, el estudio utilizó datos del incendio de Tubbs, uno de los incendios forestales más destructivos de California. El análisis realizó simulaciones de incendios hacia atrás en el tiempo, desde los puntos de ignición seleccionados hasta el límite de la WUI en torno a Santa Rosa. Las simulaciones estimaron el tiempo que tardaría un incendio en llegar a la WUI, y los resultados se compararon con la progresión real del incendio para validar la exactitud del método de modelización del desencadenamiento de decisiones.

El método de modelado de activación de decisiones utiliza un enfoque de conjunto, variando las condiciones de entrada, como la velocidad y dirección del viento y el contenido de humedad del combustible, para tener en cuenta las incertidumbres de los datos de entrada. Genera múltiples simulaciones de incendios en diferentes condiciones para proporcionar estimaciones probabilísticas de los tiempos de llegada de los incendios.

Resultados de la investigación

El estudio descubrió que las simulaciones de incendios realizadas con el método de modelado de desencadenamiento por decisión tenían un alto grado de precisión cuando se comparaban con la propagación real del fuego durante el incendio de Tubbs. Los topes de activación de evacuación estimados por el modelado de activación de decisiones predijeron correctamente la hora de llegada del incendio al borde de la WUI. El método de conjunto utilizado para las condiciones meteorológicas mostró que la tasa de propagación (ROS) prevista variaba significativamente en función de las condiciones de entrada. Esta variabilidad puso de relieve la importancia de considerar la incertidumbre meteorológica en la modelización del comportamiento del fuego.

El método de modelización de desencadenantes de decisiones ofrece un marco valioso para estimar la probabilidad de impacto de los incendios forestales en las zonas que hay que proteger en tiempo real, teniendo en cuenta las incertidumbres de los datos de entrada. Proporciona a los responsables de la toma de decisiones información sobre la propagación potencial del fuego y las probabilidades asociadas, ayudando en la planificación de la evacuación y el desarrollo de estrategias de extinción de incendios.

El estudio destacó la necesidad de tener en cuenta las incertidumbres más allá de las condiciones meteorológicas, incluidas las limitaciones de los modelos, las interacciones fuego-atmósfera y la calidad de los datos. Aunque el método de modelización del desencadenante de decisiones resultó prometedor, es esencial combinarlo con el conocimiento y el juicio de expertos para una toma de decisiones más precisa.

Próximos pasos de la investigación

El enfoque de modelización del desencadenamiento de decisiones sobre incendios forestales presentado en este estudio ofrece una forma novedosa de predecir los impactos de los incendios forestales en zonas vulnerables. Al incorporar las incertidumbres de los datos de entrada y proporcionar estimaciones probabilísticas, el modelado de desencadenamiento de decisiones mejora el apoyo a la toma de decisiones de las agencias de gestión de incendios.

Sin embargo, el estudio destaca la importancia de tener en cuenta diversas fuentes de incertidumbre para mejorar la precisión de las predicciones del comportamiento del fuego en entornos operativos. El modelado de desencadenamiento de decisiones tiene el potencial de convertirse en una valiosa herramienta para evaluar el riesgo de incendio y proteger a las comunidades ante la creciente amenaza de incendios forestales.

Infórmate sobre cómo se pone en práctica esta ciencia.