Inteligencia artificial contra los incendios forestales

Investigadores españoles desarrollan un programa que mide el peligro potencial y evalúa su impacto económico en un territorio.

GRANDES INCENDIOS forestales especialmente agresivos, como los que quemaron más de 12.000 hectáreas en Gran Canaria entre el 10 y el 23 de agosto, son cada vez más frecuentes en el mundo, debido al aumento de las temperaturas, los inviernos más cortos y la sequía, entre otras causas. En los Estados Unidos, los Grandes Incendios Forestales (GIF) han aumentado un 400% desde 1970, según descubre un artículo de Westerling, Hidalgo y otros autores en la revista Science. Un estudio de 2016 de Abatzoglou y Williams para la Academia Nacional de las Ciencias encontró que el cambio climático ha multiplicado por dos el número de hectáreas quemadas en los Estados Unidos desde mediados de la década de los 80 del siglo XX. Los bosques de Canadá, la región de Escandinavia y Rusia sufren grandes incendios con una frecuencia e intensidad que ahora es mayor que en los 10.000 años anteriores, según otra investigación cuyas conclusiones se publicaron en 2013. En los Estados Unidos, la estación de los incendios es ahora dos meses más larga que en los años 70 del pasado siglo, según estos datos de WX Shift. En California, de hecho, la estación de los incendios forestales comprende ahora casi todo el año, según anotó el New York Times.


El impacto económico de los grandes incendios forestales es un campo de estudio relativamente nuevo. Se está poniendo de moda en la Academia la evaluación de los daños de los GIF en los recursos y servicios medioambientales, y en el tejido económico de una comunidad. En 2018, Dixon, Lloyd, Tsang y otros aportaron una aproximación significativa, observando la variación de las primas de seguro en las propiedades establecidas en zonas de California que han sufrido grandes incendios forestales. “Las primas en áreas de alto riesgo han estado creciendo más rápidamente en los años recientes que las primas en las zonas de bajo riesgo”, según comprobaron.

El análisis económico de los grandes incendios forestales tiene en España una de las escuelas más avanzadas del mundo: el departamento de Ingeniería Forestal de la Universidad de Córdoba. Han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para medir el peligro potencial y evaluar los daños económicos de un gran incendio en un territorio. El profesor Francisco Rodríguez y Silva es uno de sus creadores. Ha accedido a responder por email a una consulta de Europa Rup, durante la búsqueda de información para escribir este artículo.

El doctor Rodríguez y Silva es ingeniero de Montes, Máster en Economía Aplicada, Máster en Investigación en Economía, y especialización en incendios forestales en la Escuela de Tecnología Forestal de Canadá. Ha sido Jefe del Departamento de Incendios Forestales de la Agencia de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía, y jefe del Servicio de Prevención y Extinción de Incendios de la Consejería de Agricultura, entre otros puestos dentro de la Administración autonómica. Sus líneas de investigación se centran en “la modelización preventiva contra incendios foestales, el desarrollo de modelos de evaluación del peligro de incendios forestales, la modelización de combustibles y comportamiento del fuego, el análisis económico de los programas de defensa contra incendios forestales, la modelización estratégica de los procedimientos de extinción y selvicultura preventiva”, según se detalla en la nota biográfica publicada en su sitio web.

Su equipo ha desarrollado un programa informático que indica el peligro potencial de un gran incendio forestal en un territorio y evalúa el impacto económico para la comunidad. El modelo se denomina Visual-SEVEIF (acrónimo de “Sistema de Evaluación Económica de Incendios Forestales”). En esencia, integra dos tipos de algoritmos diseñados previamente por el profesor Rodríguez y Silva y su equipo: un algoritmo que determina el índice de peligro potencial de incendios forestales en un territorio dado, y otro algoritmo que proporciona una evaluación de los daños económicos en el tejido local.

El programa hace un cálculo algorítmico organizado en distintas fases, según explica el equipo de la Universidad de Córdoba en la presentación del modelo al VII Congreso Forestal Español, celebrado en 2017 en Extremadura, a la que ha Europa Rup ha accedido gracias a la orientación del profesor Rodríguez y Silva.

En una primera fase, el algoritmo determina “el comportamiento del fuego” en un territorio dado y el “peligro potencial derivado de este” [comportamiento]. En la siguiente fase, determina “la proporción de cada uno de los recursos naturales” que hay “en cada pixel” de la representación gráfica del territorio estudiado. En la siguiente fase, la inteligencia artificial introduce “los inputs incluidos en cada uno de los algoritmos de evaluación económica”. La siguiente fase consiste en seleccionar el porcentaje de devaluación de cada recurso a consecuencia del incendio, de acuerdo con “una matriz de depreciación”. Lo siguiente que hace es calcular el valor económico de cada uno de los recursos naturales afectados por el incendio. Finalmente, la máquina presenta unos “resultados finales de cálculo de la vulnerabilidad económica de los recursos de un territorio”, expresada en “valores monetarios de pérdidas” y su “representatividad con relación a la superficie total afectada por el incendio”.

La utilidad del programa comprende tanto los incendios en tiempo real como el análisis post-incendio. En esta segunda aplicación –señalan sus desarrolladores– el programa “permite visualizar el perímetro final del incendio y con ello se abren interesantes opciones”, derivadas del aprendizaje de la experiencia de la extinción. La inteligencia artificial usa esos datos para proponer modelos que mejoran las estrategias de prevención y ataque de otros incendios en el futuro. “Ello permite disponer de un archivo de consultas de aquellos incendios que puedan ocurrir en un futuro y evolucionen bajo condiciones ambientales similares”, según sostienen los investigadores del proyecto Visual-SEVEIF en la presentación al VII Congreso Forestal.

Rodríguez y Silva, Molina Martínez y Rodríguez Leal han desarrollado una inteligencia artificial que “permite la determinación inmediata del impacto económico que ocasionan los incendios forestales” y califica con un índice de peligrosidad potencial las distintas zonas de un territorio dado. Como en toda inteligencia artificial, el volumen de los datos recogidos importa. A mayor volumen de datos, mayor potencia de la máquina: “El beneficio de las utilidades que aporta esta herramienta combinada, capaz de evaluar la peligrosidad potencial y la depreciación económica de los recursos naturales y servicios ambientales afectados es tanto mayor cuanto mayor es la dimensión de la superficie afectada”, apuntan sus autores.

El sistema ha sido testado con éxito en la Comuna Viña del Mar y en la Comuna de Valparaíso, en Chile, “en donde los incendios forestales” –observa el equipo de investigadores de la Universidad de Córdoba– “provocan permanentemente severas pérdidas en los ecosistemas naturales, la producción silvoagropecuaria y, especialmente, a los sectores habitacionales de la interfaz urbano-rural”.

Los resultados comprobaron “niveles extremadamente altos de pérdidas” económicas para los incendios registrados entre 1998 y 2008, unos daños “significativamente superiores a las estimaciones de estudios previos”. La explicación a esta diferencia es que el algoritmo desarrollado por el equipo español incluye en la evaluación los daños, no solo a los bosques, la ganadería y la agricultura, sino también el impacto en “la interfaz urbano-rural”, es decir, en el tejido económico de las comunidades comprendidas en las zonas afectada por los incendios.

Fuentes consultadas para este artículo

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