[en] Large scale forest fires suppose a great challenge due to their impact on society on many levels. This physical phenomenon is an interdisciplinary problem that requires the efforts of researchers across various fields. Therefore, predicting the behavior of forest fires and minimizing the effects of this hazard is the main goal of this work. One of the major problems with this kind of hazard is the uncertainty and imprecision of the input parameters. We rely on a prediction strategy based on calibration techniques that try to tune these parameters to produce a more accurate prediction and reduce the uncertainty of the parameters. In this work, we propose strategies to solve some of the restrictions associated with this technique. The spatial distribution of the parameters has been considered uniform along the terrain, and we introduce a complementary model to simulate the wind behavior over complex terrains, due to the leading role of wind in fire spreading. We also suggest coupling a meteorological model to enrich the knowledge of the system of the temporal evolution of the weather variables. All these components are integrated in a simulation and prediction framework, and a methodology to simulate real forest fire scenarios is defined in which the steps, processes, models and tools to build an effective real-time forest fire assessment system are specified. This system relies on High Performance Computing resources and paradigms to provide a response in an acceptable time due to the high computational cost of evaluating several scenarios and integrating complementary models.

[es] Los incendios a gran escala suponen un gran reto debido al impacto que tienen en la sociedad a múltiples niveles. Este fenómeno físico es un problema multidisciplinar que requiere del esfuerzo de investigadores de campos diversos. Por lo tanto, predecir el comportamiento de los incendios forestales y minimizar sus efectos son las principales metas de este trabajo. Uno de los problemas principales de este tipo de fenómenos es la incertidumbre e imprecisión de los parámetros de entrada. Para abordar este problema, nos basamos en una estrategia de predicción basada en técnicas de calibración, que trata de sintonizar estos parámetros para proporcionar una predicción más certera, y reducir la incertidumbre sobre los parámetros. En este trabajo, proponemos estrategias para resolver ciertas restricciones asociadas a esta técnica. La distribución espacial de los parámetros ha sido considerada uniforme a lo largo del terreno, por lo que introducimos un modelo complementario para simular el efecto del viento sobre terrenos complejos, debido al papel fundamental del viento en la propagación del fuego. Además, se sugiere acoplar un modelo meteorológico para enriquecer el conocimiento del sistema sobre la evolución temporal de las variables meteorológicas. Todos estos componentes se integran en un entorno de simulación y predicción, y se define una metodología para simular incendios forestales reales donde se especifican los pasos, procedimientos, modelos, y herramientas necesarias para construir un sistema de evaluación del riesgo de incendios forestales en tiempo real. Este sistema se sirve de recursos y paradigmas propios de la Computación de Altas Prestaciones para proporcionar una respuesta en un tiempo aceptable debido al alto coste computacional de evaluar múltiples escenarios, e integrar modelos complementarios.