Los modelos predictivos que se utilizan para mitigar la propagación de incendios forestales

Tras la llegada del verano, la cifra de incendios forestales ha ido en aumento, fenómeno que registra un progresivo aumento en el último tiempo debido a causas como el calentamiento global, la escasez hídrica y la acción humana. Así lo advierte Andrés Weintraub, académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile y miembro del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería, quien precisa que en Chile “un incendio generalmente es causado por seres humanos. Por ejemplo, puede ser por un pirómano, un asado o un cigarrillo mal apagado”.

Esta situación ha vuelto cada vez más necesario la utilización de modelos predictivos que permitan mitigar la propagación de los incendios y evitar que estos se conviertan en catástrofes como las que se vivieron en el 2017. “Un avión cuesta 10 millones de dólares. Con prevención puedes hacer un efecto igual a cinco aviones, previniendo con mucho menos los recursos y con mucho menos daño”, destaca Weintraub respecto a la eficacia de estas herramientas en la prevención y combate de los incendios.

Es así como aparecen tecnologías como Kitral, herramienta desarrollada por la Facultad de Ciencias Forestales y de la Conservación de la Naturaleza de la Universidad de Chile a mediados de la década de los noventa, y cuyo algoritmo original se sigue usando en modelos de predicción más modernos utilizados por organizaciones como Conaf. Así lo indica Miguel Castillo, académico del Laboratorio de Incendios Forestales de la Universidad de Chile y uno de los que trabajó en las primeras versiones de Kitral. “Su propósito fue integrar varias herramientas de gestión en manejo del fuego. Ya entre ellas, se ejecutó el diseño e implementación de un modelo de propagación de incendios forestales. Su nombre proviene del mapudungun que significa fuego o quema”, relata.

El sistema toma en cuenta principalmente cuatro factores: inclinación del terreno, el viento de la zona, la humedad de la vegetación y el tipo de combustible por el cual se propaga el fuego. En este caso, el algoritmo cuenta actualmente con 41 modelos de combustible para estimar.

A partir de sistemas como Kitral, se han desarrollado otros modelos de predicción. Uno de ellos es “Cell2Fire”, sistema elaborado recientemente por el Departamento de Ingeniería Industrial de la FCFM. Andrés Weintraub, quien se encuentra a cargo de este proyecto en estrecha colaboración con la Facultad de Ciencias Forestales y de la Conservación de la Naturaleza, explica que “estas simulaciones son planillas de celdas de 100 metros por 100 metros. Si las mil veces que se simula un incendio, este pasó 700 veces por una celda, es una zona de alto riesgo, pero si pasó diez veces no representa peligro. Entonces, eso te permite tomar las medidas necesarias”.

Es gracias a modelos como Cell2Fire o Kitral que se pueden instalar de manera estratégica distintos cortafuegos en zonas de riesgo, como el reciente proyecto impulsado por la Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias, quienes están desarrollado cortafuegos a través del pastoreo de ganado pequeño, como ovejas.

Si quieres saber más sobre este interesante tema, puedes escuchar el episodio de esta semana en Tantaku.cl y en Spotify.