CONCEPTO CONDICIONAL DE CARGAS COMBUSTIBLES -C4- PARA LA SELECCIÓN DE MODELOS DE COMBUSTIBLES FORESTALES
La cantidad y calidad de los combustibles definen el nivel de riesgo y peligro de incendios forestales, por lo que para facilitar su descripción se usa el concepto de modelos de combustibles (caracterización matemática que se asocia a cierto comportamiento del fuego). En general, el mapeo de estos modelos de combustibles (MC) ha seguido dos tendencias: 1) inferencias indirectas, en las que algunos factores ambientales (vegetación densidad, altura, etc.), asociados con la producción de combustible, se relacionan con un MC determinado; y 2) consultas a expertos, para clasificar, con base a su criterio y experiencia, los MC que corresponden a cierta área. Sin embargo, en ambos casos se tiende a enfoques subjetivos, que pueden favorecer un nivel de sesgo importante. Como alternativa, se propone la integración del concepto condicional de cargas de combustible (C4) con técnicas geoestadísticas, para definir una perspectiva más objetiva en la cartografía de MCs. La información utilizada en este estudio se recopiló en un bosque de Chihuahua, México, donde se inventariaron los combustibles en 554 sitios de muestreo (1000 m²), cada uno de los cuales se clasifico, con apoyo del C4, en su correspondiente MC. Posteriormente se utilizó la metodología de interpolación de kriging ordinario para determinar la distribución espacial continua de los MCs. Para el ajuste de los variogramas, se probaron los modelos esférico, gausiano y exponencial y, con base al criterio de información de Akaike, el modelo esférico fue el que mejor funcionó. La metodología mostro ser útil para determinar la distribución y limitación de MCs en forma precisa y e insesgada. Se concluye que las ventajas de la implementación del C4 son: 1) se basa en las cargas reales de combustibles, y no solo en la estructura y composición de la vegetación; 2) es objetivo y evita el sesgo de los diferentes clasificadores (expertos); y 3) evita la necesidad del asesoramiento de expertos. Lo anterior puede apoyar en la definición de áreas prioritarias en la implementación de estrategias de manejo del fuego.
CONCEPTO CONDICIONAL DE CARGAS COMBUSTIBLES -C4- PARA LA SELECCIÓN DE MODELOS DE COMBUSTIBLES FORESTALES
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DOI: 10.37572/EdArt_0912257654
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Palavras-chave: Mapeo de combustibles; kriging ordinario; análisis de variogramas.
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Keywords: Fuel mapping; ordinary kriging; variogram analysis.
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Abstract:
The quantity and quality of fuels define the level of risk and danger of forest fires, therefore to facilitate their description, the concept of fuel models (mathematical characterization associated with certain fire behavior) is used. In general, the mapping of these fuel models (FM) has followed two trends: 1) indirect inferences, in which certain environmental factors (vegetation density, height, etc.) associated with fuel production are related to a specific FM; and 2) consultations with experts to classify, based on their criteria and experience, the FMs that correspond to a certain area. However, in both cases, there is a tendency toward subjective approaches, which can lead to a significant level of bias. As an alternative, we propose integrating the conditional concept of fuel loads (C4) with geostatistical techniques to define a more objective perspective in FM mapping. The information used in this study was collected in a forest in Chihuahua, Mexico, where fuels were inventoried at 554 sampling sites (1000 m²), each of which was classified, with the support of C4, into its corresponding FM. Subsequently, the ordinary kriging interpolation methodology was used to determine the continuous spatial distribution of the FMs. To adjust the variograms, spherical, Gaussian, and exponential models were tested, and based on Akaike's information criterion, the spherical model performed best. The methodology resulted useful for determining the distribution and limitation of FMs accurately and without bias. It is concluded that the advantages of implementing C4 are: 1) it is based on actual fuel loads, not just on the structure and composition of vegetation; 2) it is objective and avoids the bias of different classifiers (experts); and 3) it avoids the need for expert advice. This can support the definition of priority areas in the implementation of fire management strategies.
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Número de páginas: 14
- José Germán Flores Garnica