[en] Forest fire prediction is one of the big challenges of the scientific community, for their environmental, human and economic impact on society. The course of this phenomenon is hard to be modeled because of the great amount of variables involved in it and the difficulty when it comes to measure them properly. Fire simulators are very useful tools, but the results that they can currently offer us are very imprecise. Our team has been working on the forest fire prediction in two stages in which, before any prediction, we included a stage of adjustment of parameters in order to get more detailed predictions. Although the improvement that this new paradigm of predicting means, real fire simulations offer a high rate of error due to weather conditions, which usually vary in a significant way during the simulation process. One of the main determinants in the course of a fire, along with terrain features, is the wind. Prediction models are extremely sensitive to wind direction and velocity changes. That is the reason why any improvement of the quality of the analysis of these two variables has a direct influence on the quality of the prediction. Current predicting systems use wind direction and velocity in a global way through all the terrain. What we aim to do with this project is to introduce a model of wind with which we could generate local winds in each cell in which the terrain is divided. These local winds will depend on general wind and on terrain features of such cells. We consider that using general wind is not enough to obtain an accurate prediction of the course of a fire. We have confirmed that including a wind field simulator in our system can improve our predictions in a significant way. We are very optimistic with the results that we have obtained from the synthetic experiments we have carried out, for we consider that including local wind variables will enable us to improve our predictions in real cases of fires.

[es] La predicción de incendios forestales es uno de los grandes retos de la comunidad científica debido al impacto medioambiental, humano y económico que tienen en la sociedad. El comportamiento de este fenómeno es difícil de modelar debido a la gran cantidad de variables que intervienen y la dificultad que implica su correcta medición. Los simuladores de fuego son herramientas muy útiles pero, actualmente, los resultados que obtenemos tienen un alto grado de imprecisión. Desde nuestro grupo se ha trabajado en la predicción en dos etapas, donde antes de realizar cualquier predicción, se incorpora una etapa de ajuste de los parámetros de entrada para obtener mejores predicciones. Pese a la mejora que supone este nuevo paradigma de predicción, las simulaciones sobre incendios reales tienen un alto grado de error por el efecto de las condiciones meteorológicas que, usualmente, varían de manera notable durante el transcurso de la simulación. Uno de los factores más determinantes en el comportamiento de un incendio, junto con las características del terreno, es el viento. Los modelos de predicción son extremadamente sensibles al cambio en los componentes de dirección y velocidad del viento por lo que cualquier mejora que podamos introducir para mejorar la calidad de estas componentes influye directamente en la calidad de la predicción. Nuestro sistema de predicción utiliza la dirección y velocidad del viento de forma global en todo el terreno, y lo que proponemos con este trabajo es introducir un modelo de vientos que nos permita generar vientos locales en todas las celdas en las que se divide el terreno. Este viento local dependerá del viento general y de las características del terreno de dichas celdas. Consideramos que la utilización de un viento general no es suficiente para realizar una buena predicción del comportamiento de un incendio y hemos comprobado que la inclusión de un simulador de campo de vientos en nuestro sistema puede llegar a mejorar nuestras predicciones considerablemente. Los resultados obtenidos en los experimentos sintéticos que hemos realizado nos hacen ser optimistas, puesto que consideramos que la inclusión de componentes de viento locales permitirá mejorar nuestras predicciones en incendios reales.