Valencià:
Investigadors del Departament de Matemàtiques de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI) han dissenyat un model estadístic de prevenció d’incendis forestals que inclou el risc de factors humans com ara la proximitat de les masses boscoses a les carreteres. Les conclusions d’aquest treball es publiquen en la revista European Journal of Forest Research.
La recerca de l’UJI ha fet servir les dades reals, aportades per la Generalitat Valenciana, dels 663 incendis forestals registrats a la província de Castelló entre 2001 i 2006. «El nostre objectiu, en aquesta primera fase de l’estudi, era incorporar tant variables físiques com socioeconòmiques –la influència de l’entorn, les característiques poblacionals, els conflictes urbanístics, etc.– a fi de millorar els mapes existents de perillositat davant el foc basats en simulacions», expliquen els investigadors del Departament de Matemàtiques Pau Aragó i Pablo Juan.
Les dues variables més importants aportades al model d’incendis creat per l’UJI són el tipus de vegetació i la proximitat a carreteres, els quals s’afegirien a altres riscos com ara la temperatura, la precipitació acumulada o la velocitat del vent. Juan i Aragó afirmen que el treball del seu equip «demostra el fort component humà de la distribució d’incendis a Castelló durant el període estudiat, una tendència que, segons el nostre punt de vista, es podria fer extensiva a la resta del territori valencià».
Pablo Juan, professor d’Estadística i Investigació Operativa, comenta que s’hi va comparar la incidència de dos grans tipus d’incendis, els d’origen natural i els provocats per activitats humanes. «Ha estat la continuació de treballs previs on s’havien analitzat els focs de Castelló, però sense comparar aquestes dues possibles causes», indica. De fet, els estudis previs «ens han ajudat a conèixer els patrons de comportament dels incendis i mostrar si són agrupats, homogenis o amb inhibició, tots elements importants per a treballar amb l’estadística de processos puntuals», afegeix Juan.
PERILL VINCULAT A LA DENSITAT DE POBLACIÓ
Els científics de la Universitat Jaume I recomanen que el factor humà s’incorpore com a variable de risc d’incendis forestals. El perill de foc, en paraules de Pau Aragó, «s’incrementa clarament quan hi ha una alta densitat de població. D’aquesta manera, l’àmbit costaner, on hi ha menys àrea forestal, presenta un risc d’incendi més elevat». Paral·lelament, «a zones d’interior amb més recursos forestals i més despoblades, com és el cas de la comarca dels Ports, sobresurt el risc d’incendis per causes naturals, on destacaria l’impacte dels rajos durant els episodis de tronades seques», apunta l’investigador.
La incidència d’incendis forestals s’ha incrementat en l’àmbit mediterrani europeu durant les últimes dècades. Aquesta tendència es relaciona, en part, amb l’increment de les temperatures mitjanes, i també amb baixos nivells d’humitat relativa. A més, segons els investigadors de l’UJI, també hi influeixen variables socioeconòmiques que «han afavorit l’abandonament de l’àmbit rural i, en conseqüència, un increment de l’acumulació de combustible forestal a la muntanya».
El treball de Pau Aragó i Pablo Juan ha conjuminat els coneixements forestals i de sistemes d’informació geogràfica (GIS) amb l'aplicació de l'estadística espacial per tal de poder implementar aquestes eines als estudis de prevenció d’incendis forestals. Aquesta investigació s’emmarca en un projecte més ampli desenvolupat pel grup dirigit pel catedràtic d’Estadística i Investigació Operativa del Departament de Matemàtiques, Jorge Mateu. Aquesta línia de la Universitat Jaume I es troba en el context de la modelització matematicoestadística en temes tant ambientals com de l’àmbit de la criminologia. Els investigadors fan servir tècniques de processos estocàstics espaciotemporals, caracteritzats per l’aleatorietat, per a la modelització i per a la predicció.
Vídeonotícia a Ciència UJI TV
Aragó, P., P. Juan, C. Díaz-Avalos, P. Salvador. «Spatial point process modelling applied to the assessment of risk factors associated with forest wildfires incidence in Castellón, Spain». European Journal of Forest Research, 26 de febrer de 2016, doi: 10.1007/s10342-016-0945-z.

Español:
Investigadores del Departamento de Matemáticas de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI) han diseñado un modelo estadístico de prevención de incendios forestales que incluye el riesgo de factores humanos como la proximidad de las masas boscosas a las carreteras. Las conclusiones de este trabajo se publican en la revista European Journal of Forest Research.
La investigación de la UJI ha utilizado los datos reales, aportados por la Generalitat Valenciana, de los 663 incendios forestales registrados en la provincia de Castelló entre 2001 y 2006. «Nuestro objetivo, en esta primera fase del estudio, era incorporar tanto variables físicas como socioeconómicas –la influencia del entorno, las características poblacionales, los conflictos urbanísticos, etc.– con el objetivo de mejorar los mapas existentes de peligrosidad ante el fuego basados en simulaciones», explican los investigadores del Departamento de Matemáticas Pau Aragó y Pablo Juan.
Las dos variables más importantes aportadas al modelo de incendios creado por la UJI son el tipo de vegetación y la proximidad a carreteras, que se añadirían a otros riesgos como, por ejemplo, la temperatura, la precipitación acumulada o la velocidad del viento. Juan y Aragó afirman que el trabajo de su equipo «demuestra el fuerte componente humano de la distribución de incendios en Castelló durante el periodo estudiado, una tendencia que, según nuestro punto de vista, se podría hacer extensiva al resto del territorio valenciano».
Pablo Juan, profesor de Estadística e Investigación Operativa, comenta que se comparó la incidencia de dos grandes tipos de incendios, los de origen natural y los provocados por actividades humanas. «Ha sido la continuación de trabajos previos donde se habían analizado los fuegos de Castelló, pero sin compararse estas dos posibles causas», indica. De hecho, los estudios previos «nos han ayudado a conocer los patrones de comportamiento de los incendios y mostrar si son agrupados, homogéneos o con inhibición, todos ellos elementos importantes para trabajar con la estadística de procesos puntuales, añade Juan.
PELIGRO VINCULADO A LA DENSIDAD DE POBLACIÓN
Los científicos de la Universitat Jaume I recomiendan que el factor humano se incorpore como variable de riesgo de incendios forestales. El peligro de fuego, en palabras de Pau Aragó, «se incrementa claramente cuando hay una alta densidad de población. De este modo, el ámbito costero, donde hay menos área forestal, presenta un riesgo de incendio más elevado». Paralelamente, «en zonas de interior con más recursos forestales y más despobladas, como es el caso de la comarca de Els Ports, despunta el riesgo de incendios por causas naturales, donde destacaría el impacto de los rayos durante los episodios de tormentas secas», apunta el investigador.
La incidencia de incendios forestales se ha incrementado en el ámbito mediterráneo europeo durante las últimas décadas. Una tendencia que se relaciona, en parte, con el incremento de las temperaturas medias, y también con los bajos niveles de humedad relativa. Además, según los investigadores de la UJI, «también han influido variables socioeconómicas que, a su vez, han favorecido el abandono del ámbito rural y, en consecuencia, un incremento de la acumulación de combustible forestal en la montaña».
El trabajo de Pau Aragón y Pablo Juan ha conjugado los conocimientos forestales y de sistemas de información geográfica (GIS) con la aplicación de la estadística espacial para poder implementar estas herramientas a los estudios de prevención de incendios forestales. Esta investigación se enmarca en un proyecto más amplio desarrollado por el grupo dirigido por el catedrático de Estadística e Investigación Operativa del Departamento de Matemáticas, Jorge Mateu. Esta línea de la Universitat Jaume I se encuentra en el contexto de la modelización matemático-estadística en temas tanto ambientales como del ámbito de la criminología. Los investigadores utilizan técnicas de procesos estocásticos espaciotemporales, caracterizados por la aleatoriedad, para la modelización y para la predicción.
Videonoticia en Ciència UJI TV (con subtítulos para personas con discapacidad auditiva).
Aragó, P., P. Juan, C. Díaz-Avalos, P. Salvador. «Spatial point process modelling applied to the assessment of risk factors associated with forest wildfires incidence in Castellón, Spain». European Journal of Forest Research, 26 de febrero de 2016, doi: 10.1007/s10342-016-0945-z.