Els mapes de risc d’incendis forestals incorpora el factor humà Els investigadors han fet servir eines estadístiques per a previndre el foc

21/12/2016 | SCP
Compartir

Compartir

Facebook
X
Linkedin
Whatsapp
Gmail
Imprimir

Investigadors del Departament de Matemàtiques de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI) han dissenyat un model estadístic de prevenció d’incendis forestals que inclou el risc de factors humans com ara la proximitat de les masses boscoses a les carreteres. Les conclusions d’aquest treball es publiquen en la revista European Journal of Forest Research.

La recerca de l’UJI ha fet servir les dades reals, aportades per la Generalitat Valenciana, dels 663 incendis forestals registrats a la província de Castelló entre 2001 i 2006. «El nostre objectiu, en aquesta primera fase de l’estudi, era incorporar tant variables físiques com socioeconòmiques –la influència de l’entorn, les característiques poblacionals, els conflictes urbanístics, etc.– a fi de millorar els mapes existents de perillositat davant el foc basats en simulacions», expliquen els investigadors del Departament de Matemàtiques Pau Aragó i Pablo Juan.

Les dues variables més importants aportades al model d’incendis creat per l’UJI són el tipus de vegetació i la proximitat a carreteres, els quals s’afegirien a altres riscos com ara la temperatura, la precipitació acumulada o la velocitat del vent. Juan i Aragó afirmen que el treball del seu equip «demostra el fort component humà de la distribució d’incendis a Castelló durant el període estudiat, una tendència que, segons el nostre punt de vista, es podria fer extensiva a la resta del territori valencià».

Pablo Juan, professor d’Estadística i Investigació Operativa, comenta que s’hi va comparar la incidència de dos grans tipus d’incendis, els d’origen natural i els provocats per activitats humanes. «Ha estat la continuació de treballs previs on s’havien analitzat els focs de Castelló, però sense comparar aquestes dues possibles causes», indica. De fet, els estudis previs «ens han ajudat a conèixer els patrons de comportament dels incendis i mostrar si són agrupats, homogenis o amb inhibició, tots elements importants per a treballar amb l’estadística de processos puntuals», afegeix Juan.

PERILL VINCULAT A LA DENSITAT DE POBLACIÓ

Els científics de la Universitat Jaume I recomanen que el factor humà s’incorpore com a variable de risc d’incendis forestals. El perill de foc, en paraules de Pau Aragó, «s’incrementa clarament quan hi ha una alta densitat de població. D’aquesta manera, l’àmbit costaner, on hi ha menys àrea forestal, presenta un risc d’incendi més elevat». Paral·lelament, «a zones d’interior amb més recursos forestals i més despoblades, com és el cas de la comarca dels Ports, sobresurt el risc d’incendis per causes naturals, on destacaria l’impacte dels rajos durant els episodis de tronades seques», apunta l’investigador.

La incidència d’incendis forestals s’ha incrementat en l’àmbit mediterrani europeu durant les últimes dècades. Aquesta tendència es relaciona, en part, amb l’increment de les temperatures mitjanes, i també amb baixos nivells d’humitat relativa. A més, segons els investigadors de l’UJI, també hi influeixen variables socioeconòmiques que «han afavorit l’abandonament de l’àmbit rural i, en conseqüència, un increment de l’acumulació de combustible forestal a la muntanya».

El treball de Pau Aragó i Pablo Juan ha conjuminat els coneixements forestals i de sistemes d’informació geogràfica (GIS) amb l'aplicació de l'estadística espacial per tal de poder implementar aquestes eines als estudis de prevenció d’incendis forestals. Aquesta investigació s’emmarca en un projecte més ampli desenvolupat pel grup dirigit pel catedràtic d’Estadística i Investigació Operativa del Departament de Matemàtiques, Jorge Mateu. Aquesta línia de la Universitat Jaume I es troba en el context de la modelització matematicoestadística en temes tant ambientals com de l’àmbit de la criminologia. Els investigadors fan servir tècniques de processos estocàstics espaciotemporals, caracteritzats per l’aleatorietat, per a la modelització i per a la predicció.

Vídeonotícia a Ciència UJI TV

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 febrer de 2016, doi: 10.1007/s10342-016-0945-z.

 

 

Informació proporcionada per: Servei de Comunicació i Publicacions