[en] Forest fires are influenced by climatic and natural factors, but human activities are responsible for 90% of current ignitions in European forests. Pyrogeography emerges as a fundamental tool for developing fire management strategies adapted to the specific characteristics of each region. This study explores the evolution of the covariation structure between agricultural and socioeconomic variables from 1982 to 2020, using multivariate statistical methods such as STATIS-Dual, Co-inertia analysis, and the PLS regression model. The STATIS-Dual analysis revealed notable stability in agricultural variables across the periods of 1982, 1989, 1999, and 2009. However, a significant change was detected in 2020, attributed to the disruptive effects of the COVID-19 pandemic. The Co-inertia analysis between the agricultural and socioeconomic variables from 2009 and 2020 showed a moderate correlation, with a significant concentration of variability in a single axis, indicating a limited association between agricultural and socioeconomic data during this period. These analyses were complemented by cluster analyses, which allowed the cartographic characterization of municipal trajectories over the studied periods. The PLSR model highlighted that variables associated with small and medium-sized agricultural areas are essential for predicting fire regimes, although the predictive capacity of the model was moderate. These results underscore the importance of analyzing specific agricultural characteristics to gain a more detailed and efficient understanding of fire risk in different local and regional contexts.

[es] Los incendios forestales est?n condicionados por factores clim?ticos y naturales, pero las actividades humanas son responsables del 90% de las igniciones actuales en los bosques europeos. La pirogeograf?a emerge como una herramienta fundamental para el desarrollo de estrategias de gesti?n del fuego adaptadas a las caracter?sticas espec?ficas de cada regi?n. Este estudio explora la evoluci?n de la estructura de covariaci?n entre variables agrarias y socioecon?micas desde 1982 hasta 2020, utilizando m?todos estad?sticos multivariantes como STATIS-Dual, an?lisis de Co-inercia y el modelo de Regresi?n PLS. El an?lisis STATIS-Dual revel? una notable estabilidad en las variables agrarias a lo largo de los periodos 1982, 1989, 1999 y 2009. Sin embargo, se detect? un cambio significativo en 2020, atribuido a los efectos disruptivos de la pandemia de COVID-19. El an?lisis de Co-inercia entre las variables agrarias y socioecon?micas de los a?nos 2009 y 2020, mostr? una correlaci?n moderada, con una concentraci?n significativa de variabilidad en un ??nico eje, indicando una asociaci?n limitada entre los datos agrarios y socio-econ?micos durante este periodo. Estos an?lisis se complementaron mediante sendos an?lisis de clusters, que permitieron caracterizar cartogr?ficamente las trayectorias de los municipios durante en los periodos estudiados. El modelo PLSR destac? que las variables asociadas con superficies agr?colas peque??as y medianas son esenciales para la predicci?n del r?gimen de incendios, aunque la capacidad predictiva del modelo fue moderada. Estos resultados resaltan la relevancia de analizar las particularidades agrarias para obtener una comprensi?n m?s detallada y eficiente del riesgo de incendios en distintos contextos locales y regionales.