España vive una ola de incendios forestales nunca antes vista. Desde el 7 de agosto han ardido más de 400.000 hectáreas y han sido desalojados muchos vecinos de sus casas. Algunos pueblos han ardido prácticamente por completo, como es el caso de Lusio, en León.
La triste realidad es que el origen de un incendio no se puede predecir, explicaba Ignacio Pérez-Soba, decano del Colegio Oficial de Ingenieros de Montes de Aragón. "No se puede saber cuándo va a ocurrir una ignición".
Pero lo que se puede conocer es el peligro que existe en cada zona de que pueda desencadenarse un incendio forestal. Un equipo de la Universidad de Murcia (UMU) ha desarrollado un sistema que predice este riesgo con hasta cuatro meses de antelación.
De momento es solo un prototipo que emplea el machine learning, uno de los mecanismos de la Inteligencia Artificial, pero ya ha demostrado una tasa de éxito de hasta el 70%. El pasado abril publicaron sus resultados en la revista npj Nature Hazards, del grupo editorial Nature.
Para hacer estas predicciones emplean datos de pluviometría y de sequía de los territorios integrados en un modelo de aprendizaje automático, explica Miguel Ángel Torres, uno de sus artífices, aunque es investigador en la Universidad de Alcalá de Henares (UAH). Su información permite conocer el riesgo en cualquier parte del mundo.
El geógrafo cuenta que el sistema trabaja con lo que ellos llaman anomalías. Estas pueden ser positivas o negativas, según si en una zona se espera que haya área quemada por encima o por debajo de la mediana.
En ese sentido, en junio ya vieron que la situación este agosto en España podía ser crítica. "Había muchas probabilidades de que se produjeran más incendios de lo normal", destaca el experto. Así lo vieron utilizando este sistema que desarrolla el grupo de investigación de Modelización Atmosférica Regional de la UMU.
Miguel Ángel Torres (dcha) y Marco Turio (izq), los investigadores que han desarrollado el sistema de predicción de riesgo.
Para Torres tiene sentido. La primavera este año ha sido más húmeda de lo normal en muchas partes del país y ha hecho que haya más vegetación. A eso hay que añadir las altas temperaturas desde el inicio del verano, que la han secado.
Por otra parte, la mayor parte de los incendios se están produciendo en el noroeste peninsular, donde no hubo tantas lluvias entre marzo y junio, por lo que la zona está en situación de sequía extrema. "Es combustible listo para arder", lamenta el geógrafo.
En la misma línea lo explica Pérez-Soba, decano del Colegio Oficial de Ingenieros de Montes de Aragón. La vegetación y su estado "es lo que determinará que un conato [el inicio de un fuego] se convierta en un incendio forestal".
Un modelo en desarrollo
El investigador de la UAH recalca que el modelo todavía no está listo para usarse de forma global. Actualizaron hace unos meses las predicciones para la presentación del artículo, pero el sistema no dispone todavía de toda la información necesaria para poder realizar estimaciones con los últimos datos.
Para poder tener el modelo completamente operativo y que ofrezca la información adecuada para cada región, el equipo necesita "tiempo y recursos", comenta el geógrafo. Una vez que esté acabado, se podrán consultar sus estimaciones a través de la web, elaboradas cada mes a partir de los datos nuevos.
Torres destaca que una ventaja del modelo desarrollado por la UMU es que es sencillo de implementar y desarrollar. Gracias al aprendizaje automático, implica un coste computacional muy bajo. Ni siquiera necesitan un superordenador para gestionar los datos. "Lo desarrollé con un portátil", cuenta.
Esto también es una ventaja porque permite actualizar los datos más rápido. Según el investigador, podrían renovarse los datos en un par de días. "[Las estimaciones] estarían disponibles en la primera semana de cada mes".
Una herramienta para mejorar la gestión
Torres defiende que un sistema como este puede ser un gran aliado para prevenir y gestionar situaciones como la que se está viviendo en España. Por ejemplo, ahora los últimos datos disponibles son de julio, por lo que se podría disponer de esta predicción hasta octubre.
Esto permitiría a las autoridades y los ciudadanos conocer el riesgo "con meses de antelación", según el geógrafo. Por lo tanto, permitiría a los responsables hacer los planes adecuados para centrar los recursos en las zonas donde haya más peligro.
Pérez-Soba, del Colegio Oficial de Ingenieros de Montes de Aragón, está de acuerdo con el investigador de la UAH. No obstante, hace hincapié en que la predicción no sirve de nada si el país no cuenta con un sector forestal "fuerte, bien organizado y nutrido de recursos".
El experto recuerda que se debe trabajar todo el año para prevenir este tipo de catástrofes, no solo cuando las temperaturas son altas y el riesgo extremo. Para ello hace falta una silvicultura multifuncional que permita a los ecosistemas desarrollarse "de manera óptima".
Si no se cuenta con trabajadores forestales suficientes que desarrollen las labores necesarias en los montes durante todo el año y no se modifica la vegetación para reducir al máximo el combustible, "nos encontraremos unos escenarios de extinción muy difíciles", concluye Pérez-Soba.