Los incendios forestales continúan marcando California más allá de la temporada normal de incendios en lo que ha sido un año particularmente catastrófico para los desastres naturales en los EE. UU. Pero una nueva solución de big data para predecir la propagación de incendios forestales también se está calentando. y puede convertirse en una herramienta útil en el arsenal de los bomberos, según los investigadores de incendios forestales que asistieron a la reunión de otoño de la Unión Geofísica Estadounidense de 2017.

Las actualizaciones más fácilmente disponibles sobre el comportamiento de los incendios forestales son, Cuanto más informadas sean las decisiones de los administradores de incendios, según los investigadores. Los administradores de incendios deben saber cómo se propagará un incendio forestal a medida que afecte las evacuaciones, estrategias para combatir el fuego y seguridad de los bomberos. El conjunto de datos Active Fire de la NASA proporciona una imagen de alta resolución de la propagación de incendios forestales, pero esa información solo está disponible en instantáneas de aproximadamente 12 horas.

Un equipo de investigación de geógrafos en Wyoming reconoció que el comportamiento de un incendio forestal puede cambiar drásticamente según las condiciones durante ese largo intervalo de tiempo. por lo que se propusieron cerrar la brecha de información sobre incendios forestales en los EE. UU. Desarrollaron un modelo informático para simular la propagación futura de incendios en cuestión de minutos, y compartieron los resultados preliminares de su modelo la semana pasada en la reunión de otoño de AGU en Nueva Orleans.

"Lo interesante es que la mayoría de los incendios en EE. UU. Son provocados por el viento, "dijo Bishrant Adhikari, un geógrafo de la Universidad de Wyoming que presentó la nueva investigación. "Entonces, si puede modelar con precisión hacia dónde va a ir el viento y qué tan lejos va a soplar, entonces podría explicar a dónde irá el fuego ".

Para tener esa percepción de hacia dónde podría ir un incendio, Adhikari y sus coautores incorporaron información meteorológica en tiempo real, datos de humedad del combustible y topografía de la tierra, entre otras variables, en un portal del sistema de información geográfica basado en la web. Luego, ejecutaron simulaciones por computadora para predecir la propagación del incendio forestal. Al ejecutar múltiples simulaciones, podrían abordar las incertidumbres en los datos meteorológicos pronosticados, todo en cuestión de minutos.

Los investigadores probaron el rendimiento de su modelo en tres incendios forestales con diferentes terrenos que ocurrieron en Wyoming y Montana en 2017. El Satélite Radiómetro de Imágenes Infrarrojas Visibles (VIIRS) de la NASA proporcionó instantáneas de 12 horas de los perímetros del fuego. Cuando compararon los resultados de su simulación con los perímetros reales, el modelo lo hizo bien. Predijo que más del 86 por ciento del área realmente golpeó y subestimó el perímetro del fuego en no más del 25 por ciento.

El modelo tendía a predecir en exceso el área dentro del perímetro del incendio, pero Adhikari dijo que su enfoque basado en el aprendizaje para entrenar el modelo con observaciones VIIRS reales mejorará las predicciones futuras. También dijo que el modelo actualmente no considera los esfuerzos locales de extinción de incendios, conocimiento que tendrán los administradores de incendios.

El modelo sacrifica cierto nivel de precisión por velocidad, Dijo Adhikari. Las herramientas actuales que utilizan los gestores de incendios tardan dos horas en ejecutar las simulaciones. Estos modelos se desarrollaron en la década de 1990 y no cuentan con los avances en computación desde entonces, según Adhikari. En lugar de intentar actualizar los modelos antiguos, decidió "impulsarlo con nuevas soluciones".

"Está en las primeras etapas, pero parece prometedor, "dijo Maria Hatzaki, un climatólogo de la Universidad de Atenas en Grecia que no estaba relacionado con la nueva investigación. Hatzaki trabaja en el problema a largo plazo de los incendios, pero conoce los desafíos de predecir la propagación de los incendios forestales. Ella ve valor en la herramienta para los servicios de incendios forestales, pero menos para la investigación académica. Viniendo de un país propenso a los incendios, dijo que espera que los investigadores logren obtener resultados precisos en el futuro.

Adhikari planea continuar probando y calibrando su modelo. Lo siguiente en su plan es ver cómo se comporta el modelo en los recientes incendios forestales en California. Espera que la herramienta fácil de usar esté disponible para el público a principios del verano de 2018.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de AGU Blogs (http://blogs.agu.org), una comunidad de blogs de ciencia de la Tierra y el espacio, alojado por la American Geophysical Union. Lea la historia original aquí.