Modeling Forest Wildfires at regional scales
Este artículo tiene por objetivos: (i) presentar, (ii) probar y (iii) validar un conjunto de técnicas matemáticas para predecir el número de incendios (No), la superficie incendiada (A), y la superficie promedio incendiada (AM), en bases anuales a escalas regionales. Una fuente de datos extensa prov...
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica
2023-07-01
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| Series: | Geofísica Internacional |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistagi.geofisica.unam.mx/index.php/RGI/article/view/1713 |
| Summary: | Este artículo tiene por objetivos: (i) presentar, (ii) probar y (iii) validar un conjunto de técnicas matemáticas para predecir el número de incendios (No), la superficie incendiada (A), y la superficie promedio incendiada (AM), en bases anuales a escalas regionales. Una fuente de datos extensa proveniente de los bosques de coníferas de Durango se usó para ajustar (1970-2011) y validar (2012-2016) las técnicas de modelaje. La mayoría de los modelos probabilísticos y estocásticos explican menos del 70% de la varianza de los incendios. Sin embargo, el método de teleconecciones que emplea variables a escala oceánica y a escala local del hidroclima aumentó el nivel de precisión hasta cerca del 80% de la varianza total para ambas bases de datos. Los resultados muestran la complejidad de los factores que interactúan, incluyendo los procesos estocásticos y los físicos que hacen que las técnicas de predicción sean modificadas substancialmente. Por estas razones, se propone un modelo más físicamente basado y también un modelo conceptual más comprensivo. El modelo conceptual requiere del uso de todas las técnicas presentadas en este reporte, incluyendo los modelos probabilísticos, estocásticos y físicos en la parameterización de los diferentes submodelos. El uso del modelo conceptual además de sus técnicas de simulación Monte Carlo extraerían los escenarios futuros mas probables en la predicción del riesgo de incendios forestales severos en bosques templados del mundo. |
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| ISSN: | 0016-7169 2954-436X |