La extensión de los incendios forestales, su periodicidad y su impacto en las comunidades terrestres siempre es una preocupación. Los incendios forestales juegan un papel importante en la configuración de paisajes y como fuente de CO2 y partículas. Modelar la variabilidad espacial de la extensión de los incendios forestales es un tema importante para entender y predecir las tendencias futuras en su efecto en los cambios del paisaje.
Los enfoques más comunes han sido a través del análisis de patrones puntuales o por campos aleatorios de Markov. Esos métodos han hecho posible la construcción de mapas de riesgo, pero para muchos administradores forestales saber que el tamaño del fuego además de la ubicación del incendio es muy útil. El objetivo de este trabajo es modelar el tamaño del fuego de los incendios forestales.
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Jugando con la estadística
El enfoque de modelado incorpora covariables espaciales, ya que son útiles para modelar la variabilidad espacial y para obtener información sobre los factores relacionados con la presencia de incendios forestales. Tal información puede ser de gran utilidad para predecir la propagación de incendios en curso y también para prevenir la explosión de incendios forestales mediante el control de factores de riesgo.
Los patrones del paisaje están determinados por la frecuencia, intensidad y extensión de las perturbaciones. La comprensión de la relación entre el paisaje y las características climáticas con la distribución espacial de los sitios de ignición de incendios forestales y su tamaño final o área quemada es de gran importancia para diseñar las reglas de manejo del uso de la tierra y para implementar políticas que conduzcan a una mejor gestión del paisaje.
El modelado de la incidencia espacial de los incendios forestales y el tamaño del fuego es importante debido a la necesidad de entender cómo el calentamiento global y el cambio climático pueden afectar el paisaje en los años venideros, así como comprender qué factores están relacionados con la incidencia espacial y el tamaño del incendio y del Área quemada. Estudios previos han tratado el problema de producir mapas de riesgo, considerando el riesgo como la probabilidad de que un incendio forestal se encienda en algún lugar dentro de un área de estudio usando métodos estadísticos. A pesar de su utilidad, la mayoría de los estudios no han considerado el área quemada causada por cada incendio forestal.
Una zona de estudio apropiada
En este trabajo se presenta un modelo de distribución espacial del área quemada por incendios forestales en la provincia de Castellón durante los años 2001-2006, teniendo en cuenta el tamaño del fuego asociado a incendios forestales como variable de interés (Aragó et al., 2016). El objetivo fue encontrar y ajustar modelos estadísticos, utilizando estadística bayesiana, que podrían ser útiles para analizar el tamaño del fuego y para identificar qué factores son relevantes para explicar la variación espacial del tamaño del fuego como variable de respuesta marcada en la incidencia de incendios forestales. Este enfoque permite tener en cuenta los efectos de los factores de riesgo en la distribución espacial de los patrones de incendios forestales.
La Fig. 1 muestra la ubicación de los incendios ocurridos en la provincia de Castellón durante los años 2001-2006. Los círculos de esta figura muestran la clase de tamaño en hectáreas para cada fuego. La figura muestra el comportamiento de agrupación de los incendios de tamaño pequeño y el patrón espacial más uniforme de incendios forestales debido a la interacción espacial entre ellos (Aragó et al., 2016).
La propagación de los incendios forestales a las zonas vecinas y, por lo tanto, su tamaño final suelen estar relacionados con factores como el clima local, así como con factores físicos y biológicos, probablemente relacionados con la humedad y la calidad y las condiciones del combustible. Se han utilizado covariables que varían espacialmente con el objetivo de explicar parte de la variación espacial de los tamaños finales de incendios forestales observados. En el proceso de modelado se incluyeron cuatro covariables continuas (pendiente, aspecto, elevación y distancia a la carretera más cercana) y dos covariables categóricas (uso de la tierra y año de ocurrencia).
Para cada incendio registrado, la información asociada incluía las coordenadas geográficas del centroide del incendio en su tamaño final, el año, la elevación, la pendiente, el aspecto, el uso del suelo, la distancia a la carretera más cercana al centroide del incendio forestal, la isoterma, la permeabilidad del suelo y tamaño final. Aquí sólo se considerará el tamaño final como una marca, y dado que no hay mapa digital para las otras variables disponibles para el área de estudio, se descartaron del análisis. Sin embargo, se incluyó el uso de la tierra, la elevación, la pendiente, el aspecto y la distancia a la carretera más cercana como covariables porque los mapas digitales de esas variables estaban disponibles para la provincia de Castellón.
Interpretando los resultados
La Fig. 2 muestra la distribución empírica del tamaño del fuego para todo el conjunto de datos (gráfico izquierdo) y para los incendios forestales (gráfico derecho). La forma asimétrica de la distribución es característica de la distribución de la zona quemada por los incendios forestales, con un alto número de incendios forestales con tamaño de fuego pequeño o moderado y una pequeña cantidad de grandes fuegos en el extremo de la distribución.
La Fig. 3 muestra que la distribución del tamaño del incendio se concentra en áreas donde la cobertura vegetal corresponde a campos de cultivo activos y abandonados (AC y AF), así como en áreas cubiertas de pastizales y matorrales (NG y SL), aunque una parte significativa De los incendios forestales en Castellón fueron en áreas cubiertas por bosques de coníferas (CF).
Mirando la Fig. 1, uno puede notar que los lugares de encendido muestran un comportamiento agrupado y que los miembros de tales grupos tienden a ser incendios forestales de tamaño pequeño. Esto implica que el tamaño del fuego depende más de las condiciones locales, como la humedad del combustible y la velocidad del viento, o por la facilidad de acceso a las personas en áreas donde las condiciones para provocar un incendio intencional o accidental son similares alrededor de las áreas pobladas que dan lugar a una posibilidad similar de que los incendios forestales lleguen a tamaños grandes.
El coeficiente de los medios posteriores para los términos significativos indica que siempre que el resto de las covariables se mantienen constantes, el área quemada por los incendios forestales causados por el hombre es 5,8 veces mayor que el área quemada por incendios forestales encendidos por causas naturales.
El efecto de la distancia a la carretera en el tamaño de la zona quemada es casi insignificante. Sin embargo, un aumento en la distancia a la carretera resulta en un aumento del 1% en el tamaño de fuego esperado para un incendio forestal, posiblemente porque los incendios que se encienden cerca de las carreteras son más fáciles de detectar y suprimir antes de que se extiendan por un área más amplia. Esto sugiere que los grandes incendios forestales tienden a ocurrir en áreas remotas donde las actividades de lucha contra incendios toman más tiempo para llegar a esas áreas remotas.
Finalmente, se presenta el mapa de predicción para el tamaño esperado del fuego, así como la desviación estándar asociada para las predicciones resultantes del mejor modelo (Fig. 4).
¿Qué sacamos de todo esto?
Se ha presentado el INLA-SPDE como un método computacionalmente eficiente y estadísticamente poderoso para adaptarse a los modelos bayesianos, que se considera una alternativa a los métodos informáticos exigentes como el Markov Chain Monte carlo.
El análisis indica que el tamaño de los incendios forestales está fuertemente asociado con el uso de la tierra, con áreas más altas que se esperan en áreas donde dominan los campos abandonados y los arbustos. Los modelos espaciotemporales jerárquicos Bayesianos propuestos son extremadamente potentes y flexibles, y pueden ser fácilmente mejorados por la inclusión de más covariables.
Un subproducto del modelo ajustado es el mapa de predicción, que puede usarse para planificar actividades relacionadas con la prevención y el control de incendios forestales.
Otro uso de los mapas de predicción puede ser la evaluación de la cantidad de partículas y CO2 aportados a la atmósfera por cada incendio forestal. Esta cuestión es importante para la planificación sanitaria y para el modelado del cambio climático.
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Fuente: Carlos Díaz-Avalos , Pablo Juan , Laura Serra-Saurina. Modeling fire size of wildfires in Castellon (Spain), using spatiotemporal marked point processes. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, Universidad Nacional Autónoma de México. Departamento de Matemáticas, Universidad Jaume I. Centro de Investigación en Salud Ocupacional (CiSAL), Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud, Universidad Pompeu de Fabra.
Foto principal: José Ángel Arranz Sanz, Director General del Medio Natural, Junta de Castilla y León.