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Nuevo modelo de mapas de riesgo de incendios forestales que incorpora el factor humano

Pau Aragó y Pablo JuanInvestigadores del Departamento de Matemáticas de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI) han diseñado un modelo estadístico de prevención de incendios forestales que incluye el riesgo de factores humanos como la proximidad de las masas boscosas a las carreteras. Las conclusiones de este trabajo se publican en la revista European Journal of Forest Research.

La investigación de la UJI ha utilizado los datos reales, aportados por la Generalitat Valenciana, de los 663 incendios forestales registrados en la provincia de Castelló entre 2001 y 2006. «Nuestro objetivo, en esta primera fase del estudio, era incorporar tanto variables físicas como socioeconómicas –la influencia del entorno, las características poblacionales, los conflictos urbanísticos, etc.– con el objetivo de mejorar los mapas existentes de peligrosidad ante el fuego basados en simulaciones», explican los investigadores del Departamento de Matemáticas Pau Aragó y Pablo Juan.

Las dos variables más importantes aportadas al modelo de incendios creado por la UJI son el tipo de vegetación y la proximidad a carreteras, que se añadirían a otros riesgos como, por ejemplo, la temperatura, la precipitación acumulada o la velocidad del viento. Juan y Aragó afirman que el trabajo de su equipo «demuestra el fuerte componente humano de la distribución de incendios en Castelló durante el periodo estudiado, una tendencia que, según nuestro punto de vista, se podría hacer extensiva al resto del territorio valenciano».

Pablo Juan, profesor de Estadística e Investigación Operativa, comenta que se comparó la incidencia de dos grandes tipos de incendios, los de origen natural y los provocados por actividades humanas. «Ha sido la continuación de trabajos previos donde se habían analizado los fuegos de Castelló, pero sin compararse estas dos posibles causas», indica. De hecho, los estudios previos, «nos han ayudado a conocer los patrones de comportamiento de los incendios y mostrar si son agrupados, homogéneos o con inhibición, todos ellos elementos importantes para trabajar con la estadística de procesos puntuales, añade Juan.

Peligro vinculado a la densidad de población

Los científicos de la Universitat Jaume I recomiendan que el factor humano se incorpore como variable de riesgo de incendios forestales. El peligro de fuego, en palabras de Pau Aragó, «se incrementa claramente cuando hay una alta densidad de población. De este modo, el ámbito costero, donde hay menos área forestal, presenta un riesgo de incendio más elevado». Paralelamente, «en zonas de interior con más recursos forestales y más despobladas, como es el caso de la comarca de Els Ports, despunta el riesgo de incendios por causas naturales, donde destacaría el impacto de los rayos durante los episodios de tormentas secas», apunta el investigador.

La incidencia de incendios forestales se ha incrementado en el ámbito mediterráneo europeo durante las últimas décadas. Una tendencia que se relaciona, en parte, con el incremento de las temperaturas medias, y también con los bajos niveles de humedad relativa. Además, según los investigadores de la UJI, «también han influido variables socioeconómicas que, a su vez, han favorecido el abandono del ámbito rural y, en consecuencia, un incremento de la acumulación de combustible forestal en la montaña».

El trabajo de Pau Aragón y Pablo Juan ha conjugado los conocimientos forestales y de sistemas de información geográfica (GIS) con la aplicación de la estadística espacial para poder implementar estas herramientas a los estudios de prevención de incendios forestales. Esta investigación se enmarca en un proyecto más amplio desarrollado por el grupo dirigido por el catedrático de Estadística e Investigación Operativa del Departamento de Matemáticas, Jorge Mateu. Esta línea de la Universitat Jaume I se encuentra en el contexto de la modelización matemático-estadística en temas tanto ambientales como del ámbito de la criminología. Los investigadores utilizan técnicas de procesos estocásticos espaciotemporales, caracterizados por la aleatoriedad, para la modelización y para la predicción.

Referencia bibliográfica

Aragó, P., P. Juan, C. Díaz-Avalos, P. Salvador. Spatial Point Process Modelling Applied to the Assessment of Risk Factors Associated with Forest Wildfires Incidence in Castellón, Spain. European Journal of Forest Research, 26 de febrero de 2016, doi: 10.1007/s10342-016-0945-z.

Fuente: UJI