Modelización del riesgo de incendios mediante redes bayesianas basadas en datos georreferenciados del terreno

Abstract

Los incendios forestales constituyen una de las principales amenazas ambientales en el área mediterránea, debido a la combinación de factores climáticos, topográficos y antrópicos. Este trabajo aplica una metodología de evaluación y modelización del riesgo en la Sierra de los Filabres (Almería) mediante redes bayesianas basadas en indicadores de riesgo fundamentados en datos georreferenciados, integrando información topográfica derivada de datos LiDAR, usos del suelo a partir del Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España, índices del estado de sequedad de la vegetación obtenidos con imágenes Landsat, así como la proximidad a carreteras y núcleos urbanos. El área de estudio se sectorizó en cuencas hidrográficas, sobre las que se calcularon los indicadores de riesgo y se integraron mediante el método multicriterio AHP. Finalmente, el modelo se resolvió bajo distintos escenarios de viento, generando mapas de probabilidad de ignición y propagación que identifican las zonas más vulnerables y aportan una herramienta de apoyo para la prevención y gestión de emergencias.

Forest fires are one of the main environmental threats in the Mediterranean area, due to a combination of climatic, topographical and anthropogenic factors. This study applies a risk assessment and modelling methodology in the Sierra de los Filabres (Almería) using Bayesian networks based on risk indicators derived from georeferenced data, integrating topographical information derived from LiDAR data, land use from the Spanish Land Use Information System, vegetation dryness indices obtained from Landsat images, and proximity to roads and urban centres. The study area was divided into river basins, for which risk indicators were calculated and integrated using the AHP multi-criteria method. Finally, the model was solved under different wind scenarios, generating ignition and spread probability maps that identify the most vulnerable areas and provide a support tool for emergency prevention and management.