[ca] En aquesta tesi doctoral es descriu una metodologia per a l'evaluació del temps de resposta i la qualitat en la predicció de l'evolució d'emergències mediambientals. El treball s'ha centrat en el cas específic dels incendis forestals, com un dels desastres naturals més importants i devastadors, però és facilment extrapol·lable a altre tipus d'emèrgencies mediambientals. Existeixen molts entorns de predicció que es basen en l'ús de simuladors de l'evolució del fenòmen catastròfic. Donat el creixent poder quant a capacitat de cómput que ens ofereixen els nous progressos computacionals, com les arquitectures multicore i manycore, i inclús els paradigmes de cómput distribuit, com Grid o Cloud Computing, sorgeix la necessitat d'explotar encertadament el poder computacional que aquests ens ofereixen. Aquest objectiu s'assoleix proporcionant la capacitat d'avaluar, per endavant, com les restriccions existents en el moment d'atendre un incendi forestal actiu afectaran als resultats que s'obtindran, en termes de qualitat (precisió) obtinguda, i temps necessari per prendre una decisió, i en conseqüència, tenir la capacitat de escollir la configuració més adient tant de l'estratègia de predicció, com dels recursos computacionals. Com a conseqüència, el sistema que deriva de l'aplicació d'aquesta metodologia no està dissenyat per ser un Sistema de Suport a les Decisions (DSS), però sí una eina de la que la majoria de DSSs per incendis forestals es poden beneficiar notablement. El problema s'ha tractat per mitjà de la caracterització del comportament d'aquests dos factors durant el procés de predicció. Per això, es presenta un mètode de predicció de dues etapes i s'utilitza com a base de treball, donat el notable augment de qualitat que proporciona en les prediccions. Aquesta metodologia implica haver de treballar amb tècniques pròpies del camp de la Intel.ligència Artificial, com són els Algorismes Genètics i els Arbres de Decisió, i també es recolza en un intens estudi estadístic de les bases de dades d'entrenament, compostes pels resultats de milers de simulacions. Els resultats obtinguts en aquest treball d'investigació de llarga durada són completament satisfactoris, i obren camí a nous reptes. A més, la flexibilitat que ofereix aquesta metodologia permet aplicar-la en qualsevol altre context d'emergència, el qual la converteix en una destacable i molt útil eina per lluitar contra aquestes catàstrofes.

[en] This thesis describes a methodology for time response and quality assessment in natural hazards evolution prediction. This work has been focused on the specific case of forest fires as an important and worrisome catastrophe, but it can easily be extrapolated to all other kinds of natural hazards. There exist many prediction frameworks based on the use of simulators of the evolution of the hazard. Given the increasing computing capabilities allowed by new computing advances such as multicore and manycore architectures, and even distributed-computing paradigms, such as Grid and Cloud Computing, the need arises to be able to properly exploit the computational power they offer. This goal is fulfilled by introducing the capability to assess in advance how the present constraints at the time of attending to an ongoing forest fire will affect the results obtained from them, both in terms of quality (accuracy) obtained and time needed to make a decision, and therefore being able to select the most suitable configuration of both the prediction strategy and computational resources to be used. As a consequence, the framework derived from the application of this methodology is not supposed to be a new Decision Support System (DSS) for fire departments and Civil Protection agencies, but a tool from which most of forest fire (and other kinds of natural hazards) DSSs could benefit notably. The problem has been tackled by means of characterizing the behavior of these two factors during the prediction process. For this purpose, a two-stage prediction framework is presented and considered as a suitable and powerful strategy to enhance the quality of the predictions. This methodology involves dealing with Artificial Intelligence techniques, such as Genetic Algorithms and Decision Trees and also relies on a strong statistical study from training databases, composed of the results of thousands of different simulations. The results obtained in this long-term research work are fully satisfactory, and give rise to several new challenges. Moreover, the flexibility offered by the methodology allows it to be applied to other kinds of emergency contexts, which turns it into an outstanding and very useful tool in fighting against these catastrophes.