{"id":4250,"date":"2023-11-02T01:15:00","date_gmt":"2023-11-02T01:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/technosylva.com\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/"},"modified":"2025-11-29T18:35:53","modified_gmt":"2025-11-29T18:35:53","slug":"validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/","title":{"rendered":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego"},"content":{"rendered":"<div data-technosylva-block  class=\"py-20 rich-text-block\">\n\t<div class=\"container space-y-10\">\n\t\t<div class=\"mx-auto rich-text\">\n\t\t\t<div class=\"acf-innerblocks-container\">\n\n<p>A pesar de que California es uno de los principales focos de incendios de Am\u00e9rica, no existe un an\u00e1lisis cient\u00edfico exhaustivo de los modelos operativos de propagaci\u00f3n de incendios que permita analizar su rendimiento y los factores que provocan las imprecisiones de los modelos. Los recientes avances tecnol\u00f3gicos han permitido monitorizar la progresi\u00f3n del fuego de la mayor\u00eda de los incendios forestales cada 15 min en Estados Unidos a trav\u00e9s de la plataforma National Fireguard Detections. Estos datos, cuando est\u00e1n disponibles para su uso en un incendio, proporcionan capacidades sin precedentes para analizar los factores que influyen en el comportamiento del fuego y comparar el modelado de la tasa de propagaci\u00f3n de incendios forestales (ROS) observada y prevista en incendios distribuidos por paisajes diferentes y complejos.  <\/p>\n\n\n\n<p>Bas\u00e1ndose en otros estudios que analizaron estas t\u00e9cnicas de modelizaci\u00f3n, T<a href=\"https:\/\/www.publish.csiro.au\/wf\/Fulltext\/WF22128\">echnosylva colabor\u00f3 con CAL FIRE y lider\u00f3 un estudio revisado por pares en 2023<\/a>, publicado en el <a href=\"https:\/\/www.publish.csiro.au\/wf\">International Journal of Wildland Fir<\/a>e, que eval\u00faa el rendimiento de los modelos de propagaci\u00f3n del fuego utilizados en California comparando los datos observados de crecimiento del incendio con los datos simulados. El an\u00e1lisis examin\u00f3 configuraciones operativas bajo distintas condiciones ambientales utilizando 1.853 incendios forestales ocurridos en California entre 2019 y 2021, con el fin de determinar en qu\u00e9 condiciones los modelos actuales pueden sobreestimar o subestimar la velocidad de propagaci\u00f3n (ROS) y, en consecuencia, la superficie quemada y los impactos del incendio en edificios y otros activos.<\/p>\n\n<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n<div data-technosylva-block class=\"py-20 max-w-[2000px] mx-auto testimonial-block\">\n\t<div class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-12 bg-cream py-16 border-top-grad-lg\">\n\t\t<div class=\"col-span-1 md:col-span-10 md:col-start-2 px-8 md:px-0\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote class=\"rich-text space-y-4 \">\n\t\t\t\t\t<p>\u00abFue una gran oportunidad analizar estos incendios porque es la primera vez que disponemos de un conjunto de datos de este tipo, con su enorme n\u00famero de archivos y, adem\u00e1s, la resoluci\u00f3n temporal de esos datos en pol\u00edgonos cada 15 minutos. Por tanto, no tiene precedentes disponer tanto de esta cantidad de datos de vigilancia de incendios como de una plataforma de simulador del comportamiento del fuego con entradas de alta calidad, incluidos los tipos de combustible, las condiciones meteorol\u00f3gicas, las caracter\u00edsticas del dosel y otras piezas. <\/p>\n<p>El an\u00e1lisis nos dio la oportunidad de comparar la mejor modelizaci\u00f3n de incendios posible con la mejor monitorizaci\u00f3n de incendios posible. La principal conclusi\u00f3n del an\u00e1lisis fue que estos modelos pueden utilizarse en entornos operativos de incendios forestales\u00bb. <\/p>\n\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex items-center space-x-4 mt-6\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/adrian.png\" alt=\"\" class=\"w-20 h-20 rounded-full\" \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"font-bold text-sm\">Adri\u00e1n Cardil, Ph. D<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"text-sm\">Autor principal y especialista s\u00e9nior en investigaci\u00f3n de incendios<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n<div data-technosylva-block  class=\"py-20 rich-text-block\">\n\t<div class=\"container space-y-10\">\n\t\t<div class=\"mx-auto rich-text\">\n\t\t\t<div class=\"acf-innerblocks-container\">\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Conclusiones de la investigaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n<p>Los modelos de propagaci\u00f3n de incendios forestales desempe\u00f1an un papel crucial en la predicci\u00f3n de c\u00f3mo se propagan los incendios, pero su precisi\u00f3n se ve influida por diversos factores, como la disponibilidad de combustible, la topograf\u00eda y el clima. Entre estos modelos, el modelo semiemp\u00edrico de Rothermel se ha utilizado ampliamente por su sencillez y eficiencia computacional. Sin embargo, las limitaciones y suposiciones inherentes a estos modelos, junto con la calidad de los datos de entrada, pueden afectar a su fiabilidad.  <\/p>\n\n\n\n<p>Este estudio, realizado en California, pretend\u00eda evaluar la precisi\u00f3n predictiva de los modelos de propagaci\u00f3n de incendios forestales en diferentes condiciones ambientales. Utiliz\u00f3 datos de alta resoluci\u00f3n del producto National Fireguard Detections para comparar las Tasas de Propagaci\u00f3n (ROS) observadas y previstas de 1853 incendios forestales ocurridos entre 2019 y 2021. El an\u00e1lisis pretend\u00eda identificar las condiciones en las que los modelos sobrestimaban o subestimaban la ROS, lo que en \u00faltima instancia afectaba a la superficie quemada y al impacto del incendio en edificios y bienes.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"571\" src=\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1113\" srcset=\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg 1024w, https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-300x167.jpg 300w, https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-768x428.jpg 768w, https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering.jpg 1193w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Citar: Adri\u00e1n Cardil<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n<div data-technosylva-block  class=\"py-20 rich-text-block\">\n\t<div class=\"container space-y-10\">\n\t\t<div class=\"mx-auto rich-text\">\n\t\t\t<div class=\"acf-innerblocks-container\">\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Principales observaciones y conclusiones de la Investigaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Datos de progresi\u00f3n de incendios: El estudio utiliz\u00f3 los datos del producto National Fireguard Detections, que ofrecen una alta resoluci\u00f3n temporal para controlar la progresi\u00f3n de los incendios cada 15 minutos. Se emple\u00f3 un algoritmo de agrupaci\u00f3n de crecimiento en cuadr\u00edcula para clasificar los pol\u00edgonos en incidentes de incendios individuales, lo que permiti\u00f3 un an\u00e1lisis cuantitativo del comportamiento del fuego. <\/li>\n\n\n\n<li>Modelizaci\u00f3n de incendios con WFA-e: Se realizaron simulaciones de incendios con WFA-e, incorporando varios modelos de propagaci\u00f3n de incendios, incluidos los modelos de propagaci\u00f3n de incendios de superficie y de copas de Rothermel. Se integraron datos de tipo de combustible, topograf\u00eda y meteorolog\u00eda para realizar las simulaciones. <\/li>\n\n\n\n<li>An\u00e1lisis estad\u00edstico: La precisi\u00f3n de los modelos de propagaci\u00f3n del fuego se evalu\u00f3 utilizando m\u00e9tricas de error como los residuos ROS, el error medio absoluto (MAE), el error medio de sesgo (MBE) y el error medio porcentual absoluto (MAPE).<\/li>\n\n\n\n<li>Factores medioambientales: El estudio revel\u00f3 que la precisi\u00f3n de las predicciones de propagaci\u00f3n del fuego estaba influida por variables ambientales como la velocidad del viento y el contenido de humedad del combustible (tanto vivo como muerto). Las velocidades del viento bajas y los niveles altos de humedad del combustible tend\u00edan a llevar a subestimaciones de ROS, mientras que las velocidades del viento altas daban lugar a sobreestimaciones. <\/li>\n\n\n\n<li>Tipos de combustible: Los distintos tipos de combustible desempe\u00f1aron un papel importante en la precisi\u00f3n de las predicciones. Los modelos funcionaron relativamente bien para los tipos de combustible arbustivo, herb\u00e1ceo y herb\u00e1ceo-arbustivo, mientras que para los tipos de combustible maderero no predijeron sistem\u00e1ticamente el ROS. <\/li>\n\n\n\n<li>Precisi\u00f3n general del modelo: Los modelos tuvieron un MAPE medio del 47% en las simulaciones autom\u00e1ticas de incendios, con un mejor rendimiento en los tipos de combustible arbustivo, herb\u00e1ceo y herb\u00e1ceo-arbustivo. Los tipos de combustible le\u00f1oso mostraron el MAPE m\u00e1s alto (aproximadamente un 67%). <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>El estudio constat\u00f3 que los errores y sesgos del modelo eran razonables para las simulaciones realizadas autom\u00e1ticamente. Identific\u00f3 variables ambientales que podr\u00edan sesgar las predicciones de ROS, sobre todo en zonas madereras, donde algunos modelos de combustible podr\u00edan subestimar el ROS. En general, el rendimiento de los modelos de propagaci\u00f3n de incendios para California coincide con los estudios desarrollados en otras regiones, y se considera que los modelos son lo bastante precisos como para utilizarlos en tiempo real para evaluar los incendios de ataque inicial.  <\/p>\n\n<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n<div data-technosylva-block  class=\"py-20 rich-text-block\">\n\t<div class=\"container space-y-10\">\n\t\t<div class=\"mx-auto rich-text\">\n\t\t\t<div class=\"acf-innerblocks-container\">\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Pr\u00f3ximos pasos de la investigaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n<p>El estudio puso de relieve los retos relacionados con la piroconvecci\u00f3n, los campos de vientos locales y la estimaci\u00f3n de ROS en zonas madereras. Recomend\u00f3 el desarrollo de modelos mejorados de propagaci\u00f3n del fuego para abordar estos retos y mejorar la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n<p>El estudio concluy\u00f3 que, aunque los modelos actuales de propagaci\u00f3n de incendios tienen limitaciones y sesgos, son lo bastante precisos como para utilizarlos en entornos operativos en tiempo real, sobre todo con la capacidad de realizar ajustes y calibraciones manuales. Sin embargo, se necesitan mejoras continuas, especialmente para modelizar la propagaci\u00f3n del fuego en zonas madereras, predecir el comportamiento de los incendios de copas y considerar los efectos de la piroconvecci\u00f3n. Esta investigaci\u00f3n aporta valiosas ideas a la predicci\u00f3n y gesti\u00f3n de los incendios forestales, destacando la importancia de refinar y mejorar continuamente los modelos predictivos ante las crecientes amenazas de incendios forestales.  <\/p>\n\n\n\n<p>La investigaci\u00f3n subraya la importancia de los simuladores de incendios forestales para apoyar la planificaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de incidentes en tiempo real, a pesar de las posibles incertidumbres derivadas de la calidad de los datos de entrada y las imprecisiones del modelo. Adem\u00e1s, el estudio proporciona informaci\u00f3n sobre el rendimiento de los modelos de propagaci\u00f3n de incendios en California, ofreciendo una base para comprender y mejorar potencialmente los modelos operativos actuales en el futuro. <\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/technosylva.com\/es\/productos-no-elimines-esta-pagina\/vision-general\/\" data-type=\"page\" data-id=\"78\">Inf\u00f3rmate<\/a> sobre c\u00f3mo se pone en pr\u00e1ctica esta ciencia.<\/p>\n\n<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[50],"tags":[],"topic":[65,55,56,57],"class_list":["post-4250","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-investigacion-cientifica","topic-agencia-de-incendios-y-respuesta","topic-ciencia-modelizacion-de-riesgos-y-combustibles","topic-gestion-de-activos-y-cortes","topic-planes-de-gestion-de-incendios-forestales-wmp"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@technosylva\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@technosylva\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"dan\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\"},\"author\":{\"name\":\"dan\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/20c35e822629a6b12eb5a8ffa811c258\"},\"headline\":\"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego\",\"datePublished\":\"2023-11-02T01:15:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-11-29T18:35:53+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\"},\"wordCount\":1144,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\",\"articleSection\":[\"Investigaci\u00f3n cient\u00edfica\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\",\"url\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\",\"name\":\"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\",\"datePublished\":\"2023-11-02T01:15:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-11-29T18:35:53+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/\",\"name\":\"Technosylva\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization\",\"name\":\"Technosylva\",\"url\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/logo.svg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/logo.svg\",\"width\":1,\"height\":1,\"caption\":\"Technosylva\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/x.com\/technosylva\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/technosylva\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/20c35e822629a6b12eb5a8ffa811c258\",\"name\":\"dan\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a764b2996d5688fbb5dc1b4a0da2f27386c59b641aab3c27ae162ea79eb029ca?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a764b2996d5688fbb5dc1b4a0da2f27386c59b641aab3c27ae162ea79eb029ca?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"dan\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/technosylva.wpenginepowered.com\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva","twitter_image":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg","twitter_creator":"@technosylva","twitter_site":"@technosylva","twitter_misc":{"Written by":"dan","Est. reading time":"6 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/"},"author":{"name":"dan","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/20c35e822629a6b12eb5a8ffa811c258"},"headline":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego","datePublished":"2023-11-02T01:15:00+00:00","dateModified":"2025-11-29T18:35:53+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/"},"wordCount":1144,"publisher":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg","articleSection":["Investigaci\u00f3n cient\u00edfica"],"inLanguage":"es"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/","url":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/","name":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego - Technosylva","isPartOf":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg","datePublished":"2023-11-02T01:15:00+00:00","dateModified":"2025-11-29T18:35:53+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#primaryimage","url":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg","contentUrl":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/grid-clustering-1024x571.jpg"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/validacion-por-primera-vez-de-la-modelizacion-de-la-propagacion-del-fuego-en-la-linea-de-fuego\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/technosylva.com\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Validaci\u00f3n inicial de la modelizaci\u00f3n de la propagaci\u00f3n del fuego en la l\u00ednea de fuego"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#website","url":"https:\/\/technosylva.com\/es\/","name":"Technosylva","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/technosylva.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#organization","name":"Technosylva","url":"https:\/\/technosylva.com\/es\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/logo.svg","contentUrl":"https:\/\/technosylva.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/logo.svg","width":1,"height":1,"caption":"Technosylva"},"image":{"@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/x.com\/technosylva","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/technosylva"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/20c35e822629a6b12eb5a8ffa811c258","name":"dan","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/technosylva.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a764b2996d5688fbb5dc1b4a0da2f27386c59b641aab3c27ae162ea79eb029ca?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a764b2996d5688fbb5dc1b4a0da2f27386c59b641aab3c27ae162ea79eb029ca?s=96&d=mm&r=g","caption":"dan"},"sameAs":["https:\/\/technosylva.wpenginepowered.com"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4250","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4250"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4250\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4250"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4250"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4250"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/technosylva.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=4250"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}