[en] In many different scientific areas, the use of models to represent the physical system has become a common strategy. These models receive some input parameters representing the particular conditions and provide an output representing the evolution of the system. Usually, these models are integrated in simulation tools that can be executed on a computer. A particular case where models are very useful is the prediction of Forest Fire propagation. Forest fire is a very significant hazard that every year provokes huge looses from the environmental, economical, social and human point of view. Particularly dry and hot seasons seriously increase the risk of forest fires in the Mediterranean area. Therefore, the use of models is very relevant to estimate fire risk, and predict fire behavior. However, in many cases models present a series of limitations. Usually, such limitations are due to the need of a large number of input parameters. In many cases such parameters present some uncertainty due to the impossibility to measure all of them in real time and must be estimated from indirect measurements. Moreover, in most cases these models cannot be solved analytically and must be solved applying numerical methods that are only an approach to reality (still without considering the limitations that present the translations of these solutions when they are carried out by means of computers). Several methods based on data assimilation have been developed to optimize the input parameters. In general, these methods operate over a large number of input parameters, and, by mean of some kind of optimization, they focus on finding a unique parameter set that would describe the previous behavior in the best form. Therefore, it is hoped that the same set of values could be used to describe the immediate future. However, this kind of prediction is based on a single value of parameters and, as it has been said above, for those parameters that present a dynamic behavior the new optimized values cannot be adequate for the next step. The objective of this work is to propose an alternative method. Our method, called Statistical System for Forest Fire Management, is based on statistical concepts. Its goal is to find a pattern of the forest fire behavior, independently of the parameters values. In this method, each parameter is represented by a range of values with a particular cardinality for each one of them. All possible scenarios considering all possible combinations of input parameters values are generated and the propagation for each scenario is evaluated. All results are statically aggregated to determine the burning probability of each area. This aggregation is used to predict the burned area in the next step. To validate our method, we use a set of real prescribed burnings. Furthermore, we compare our method against two other methods. One of these methods was implemented by us for this work: GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation). It corresponds to an adaptation of a hydrological method. The other method (Evolutionary method) is a genetic algorithm previously developed and implemented by our research team. The proposed system requires a large number of simulations, a reason why we decide to use a parallel-scheme to implement them. This way of working is different from traditional scheme of theory and experiment, which is the common form of science and engineering. The scientific computing approach is in continuous expansion, mainly through the analysis of mathematical models implemented on computers. Scientists and engineers develop computer programs that model the systems under study. This methodology is creating a new branch of science based on computational methods that is growing very fast. This approach is called Computational Science.

[es] En diferentes áreas científicas, el uso de modelos para representar sistemas físicos se ha tornado una tarea habitual. Estos modelos reciben parámetros de entradas representando condiciones particulares y proveen una salida que representa la evolución del sistema. Usualmente, dichos modelos están integrados en herramientas de simulación que pueden ser ejecutadas en una computadora. Un caso particular donde los modelos resultan muy útiles es la predicción de la propagación de Incendios Forestales. Los incendios se han vuelto un gran peligro que cada año provoca grandes pérdidas desde el punto de vista ambiental, económico, social y humano. En particular, las estaciones secas y calurosas incrementan seriamente el riesgo de incendios en el área Mediterránea. Por lo tanto, el uso de modelos es relevante para estimar el riesgo de incendios y predecir el comportamiento de los mismos. Sin embargo, en muchos casos, los modelos presentan una serie de limitaciones. Estas se relacionan con la necesidad de un gran número de parámetros de entrada. En muchos casos, tales parámetros presentan cierto grado de incertidumbre debido a la imposibilidad de medirlos en tiempo real, y deben ser estimados a partir de datos indirectas. Además, en muchos casos estos modelos no se pueden resolver analíticamente y deben ser calculados aplicando métodos numéricos que son una aproximación de la realidad. Se han desarrollado diversos métodos basados en asimilación de datos para optimizar los parámetros de entrada. Comúnmente, estos métodos operan sobre un gran número de parámetros de entrada y, a través de optimización, se enfocan en hallar un único conjunto de parámetros que describa de la mejor forma posible el comportamiento previo. Por lo tanto, es de esperar que el mismo conjunto de valores pueda ser usado para describir el futuro inmediato. Sin embargo, esta clase de predicción se basa en un solo conjunto de parámetros y, por lo que se explicó, debido a aquellos parámetros que presentan un comportamiento dinámico, los valores optimizados pueden no resultar adecuados para el siguiente paso. El presente trabajo propone un método alternativo. Nuestro sistema, llamado Sistema Estadístico para la Gestión de Incendios Forestales, se basa en conceptos estadísticos. Su objetivo es hallar un patrón del comportamiento del incendio, independientemente de los valores de los parámetros. En este método, cada parámetro es representado mediante un rango de valores y una cardinalidad. Se generan todos los posibles escenarios considerando todas las posibles combinaciones de los valores de los parámetros de entrada, y entonces se evalúa la propagación para cada caso. Los resultados son agregados estadísticamente para determinar la probabilidad de que cada área se queme. Esta agregación se utiliza para predecir el área quemada en el siguiente paso. Para validar nuestro método, usamos un conjunto de quemas reales prescritas. Además, comparamos nuestro método contra otros dos. Uno de estos dos métodos fue implementado para este trabajo: GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation). Dicho método corresponde a una adaptación de un sistema hidrológico. El otro caso (Método Evolutivo) es un algoritmo genético previamente desarrollado e implementado también por nuestro equipo de investigación. Los sistemas propuestos requieren un gran número de simulaciones, razón por la cual decidimos usar un esquema paralelo para implementarlos. Esta forma de trabajo difiere del esquema tradicional de teoría y experimentación, lo cual es la forma común de la ciencia y la ingeniería. El cómputo científico está en continua expansión, principalmente a través del análisis de modelos matemáticos implementados en computadores. Los científicos e ingenieros desarrollan programas de computador que modelan los sistemas bajo estudio. Esta metodología está creando una nueva rama de la ciencia basada en métodos computacionales, la cual crece de forma acelerada. Esta aproximación es llamada Ciencia Computacional.