Predicción del comportamiento, clasificación semántica y ponderación de riesgos de incendios rurales

Abstract

La tesis doctoral surge de una preocupación creciente por el efecto de los incendios rurales en la biodiversidad y el medioambiente, un problema que se agudiza ante el cambio climático y la actividad antropogénica. La motivación principal es la necesidad apremiante de contar con herramientas tecnológicas para mejorar la detección de incendios, apoyar la toma de decisiones, disminuir el tiempo de respuesta y optimizar la gestión de los recursos para prevenir y mitigar el impacto de los incendios rurales, que presentan un aumento en la cantidad de incidentes y su consecuente efecto en el medio ambiente. Los modelos matemáticos tradicionales usados comúnmente, como el Índice Meteorológico de Peligro de Incendios Forestales (FWI) presentan limitaciones, especialmente en regiones con vegetación diversa. Este índice, desarrollado en Canadá, no considera las características específicas de la combustibilidad de la vegetación heterogénea, lo que puede llevar a una subestimación del riesgo real de incendios en zonas rurales con transición de diferentes tipos de uso del suelo. Es imperioso disponer de algoritmos computacionales más precisos, adaptados a las condiciones específicas de distintos ámbitos geográficos para aplicarlos en la gestión de incendios rurales,con el fin de proteger la biodiversidad, el patrimonio cultural y la seguridad de las personas. Se pretende superar las limitaciones de los modelos tradicionales existentes, como el FWI, y ofrecer una solución innovadora integral para la evaluación del riesgo y la predicción del comportamiento del fuego, integrando herramientas computacionales y tecnologías emergentes para la gestión eficiente de los recursos en la lucha contra los incendios rurales.