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Introducción
Un modelo de combustibles es una descripción estandarizada de las propiedades de los combustibles forestales (Karouni et al. 2014). Es importante tomar en cuenta que los modelos se apoyan con información de varios factores, como el material combustible (vegetación), topografía y clima (Fujioka et al. 2008). Las ventajas de determinar el comportamiento potencial del fuego, antes de la implementación de una quema prescrita se concretan en: a) valorar los riesgos y control que se pueda tener y b) determinar la severidad del fuego en los ecosistemas forestales.
La practicidad de los modelos de combustible implica estimar con cierta precisión si el fuego en un incendio forestal o quema prescrita tiene un comportamiento moderado y es factible promover su uso (Flores-Garnica 2021) en los ecosistemas forestales. Algunos estudios han evaluado el efecto de las quemas prescritas en la regeneración natural (Díaz-Hernández et al. 2020), supervivencia y mortalidad de los árboles (López-Moctezuma et al. 2015, Vera-Vilchis y Rodríguez-Trejo 2007) y la reducción de cargas de combustible (Rodríguez-Trejo et al. 2018, Rodríguez-Trejo et al. 2020), entre otros.
En México las quemas prescritas y quemas controladas están consideradas dentro de la NOM-015-SEMARNAT/SAGARPA-2007 que establece los lineamientos técnicos de métodos de uso del fuego en terrenos forestales (SEMARNAT 2009). A nivel nacional el uso de quemas prescritas es muy heterogéneo con zonas donde su uso es más extendido y regiones donde no se practican (Pérez-Salicrup et al. 2018). Se han realizado esfuerzos interinstitucionales para evaluar y documentar el comportamiento del fuego en diferentes ecosistemas del país. Para bosque de pino con resto de aprovechamiento se confieren VP de 2.4 km h-1 y ALL de 2.9 m (Pérez-Salicrup et al. 2018), en bosque de encino Rodríguez-Trejo et al. (2018) registraron VP de 0.59 y 3.63 m min-1 para quemas en contra y a favor de la pendiente, mientras López-Moctezuma et al. (2015) indicaron VP = 20 m min-1 y ALL = 3 m en quemas a favor de la pendiente y viento.
Se ha documentado el efecto de las quemas prescritas en plantaciones de Pinus pinaster Aiton (Fernandes 2009), P. elliottii Engelm. (Batista et al. 2013) y Tectona grandis L. (Ramos-Rodríguez et al. 2018, Ramos-Rodríguez et al. 2019). En México Flores-Garnica (2023) simuló la velocidad de propagación del fuego con los modelos 2, 8 y 9 de Anderson (1982) para bosque de pino-encino, los resultados obtenidos indicaron que dichos modelos no fueron adecuados para las condiciones de quema prescrita realizada (r = 0.31 a 0.61; p > 0.05).
La información sobre esta temática aún es insuficiente para descartar la practicidad de los modelos de combustible a las condiciones de clima y tipo de vegetación en México, incluido el bosque de encino-pino. Ante tal panorama el objetivo del presente trabajo fue comparar las simulaciones del comportamiento del fuego con el resultado de una quema prescrita en un bosque de encino-pino en Guerrero, México.
Materiales Y Métodos
Área de estudio
La quema prescrita se llevó a cabo en una parcela de 700 m2 en la comunidad Plan de Guadalupe, Atlamajalcingo del Monte, Guerrero, en las coordenadas 17° 17' 46" LN y 98° 34' 36" LW (Figura 1).
Figura 1 Ubicación del área de quema prescrita en la comunidad Plan de Guadalupe, Atlamajalcingo del Monte en Guerrero, México.
El clima del área corresponde a templado subhúmedo C(w2)(w), con temperatura media anual de 12 a 18 °C y precipitación media anual de 1 200 mm (INEGI 2006, 2007 y 2008).
Medición de variables dasométricas y cicatriz del fuste
En toda la parcela de 700 m2 se midió el diámetro de los árboles con una cinta diamétrica 283D/5m y altura con un clinómetro Haglöf EC IID en árboles con diámetro mayor o igual a 2.5 cm. La cicatriz del fuste se midió inmediatamente después de la liquidación total del fuego con un flexómetro Truper T-3ME. Las especies dominantes en el área de quema fueron Quercus crassifolia Humbodlt, Q. magnoliifolia Née y Pinus teocote Schltdl. et. Cham.
Evaluación de combustibles forestales
La evaluación de combustibles leñosos se realizó acorde a la técnica de intercepciones planares (Brown 1974), la cual clasifica los combustibles por tiempo de retardo, es decir, el tiempo que tardan los combustibles en perder dos terceras partes de su contenido de humedad y alcanzar el equilibrio con la humedad del ambiente. De esta forma, se establecieron sitios de muestreo estructurados en tres líneas de 10 m orientados a 0, 120 y 240° de azimut entre líneas, los materiales de 1 h se contabilizaron a 2 m, 10 h a 4 m y 100 h a 10 m. El peso total de los combustibles de 1 h se integró con los siguientes elementos: ramillas de hasta 0.6 cm, hojarasca, zacates y herbáceas (NWCG 2023). Para estimar el peso de los componentes leñosos por tiempo de retardo se retomó la fórmula ajustada de Bonilla-Padilla et al. (2012) para encinos, dada la mayor presencia de especies pertenecientes al género Quercus (Tabla 1).
Tabla 1. Fórmulas para calcular el peso de combustibles leñosos (Brown, 1974) de un área quema prescrita en bosque de encino-pino en la comunidad Plan de Guadalupe, Atlamajalcingo del Monte en Guerrero, México.
| Tiempo de retardo (h) | Tamaño (cm) | Fórmula ajustada para encinos |
|---|---|---|
| 1 | 0-0.6 |
|
| 10 | 0.61-2.5 |
|
| 100 | 2.51-7.5 |
|
P: Peso de los combustibles (t ha-1). F: Frecuencia o número de intersecciones. c: Factor de corrección por pendiente del terreno. N: Número de líneas. l: Longitud de las líneas de muestreo (dada en pies lineales [ft]: 1 m = 3.28 ft).
Para estimar el peso de la hojarasca (Ho) y mantillo ([Ma] capa de hojarasca en proceso de descomposición), se colectaron muestras al final de cada línea de intersección planar (0.09 m2), que fueron secados en estufa a 70 °C para obtener su peso seco. El peso seco se extrapoló a t ha-1 con la siguiente fórmula (Calleja-Peláez et al. 2020):
Donde: C = Carga de hojarasca y mantillo (t ha-1); PS = Peso seco hojarasca y mantillo (g) en 0.09 m2 (30 x 30 cm); y 0.1111 = Factor de conversión de (g) en 0.09 m2 a t ha-1.
Selección de modelos de combustible
Con base en las evaluaciones de campo, se seleccionaron los modelos de combustible similares a las condiciones del rodal, considerando cambios temporales de la humedad del combustible (%) y la velocidad del viento (km h-1). Los resultados del comportamiento del fuego se analizaron y compararon para definir el mejor ajuste; los modelos de combustibles seleccionados fueron los propuestos por Anderson (1982); la elección se hizo a través de fotografías con condiciones forestales similares a las del área de trabajo.
El uso de fotografías para designar modelos de combustible ha sido ampliamente aplicado, lo cual ha derivado en el concepto de fotoseries, que consta de un catálogo de fotografías para clasificar visualmente un área forestal con los modelos de combustible pertinente (Scholl y Waldrop 1999, Flores-Garnica et al. 2010, Labenski et al. 2022); bajo dicha premisa se seleccionó el modelo 8 = residuos de bosque cerrado y modelo 9 = residuos de arbolado de madera dura (Figura 2).
Humedad de combustibles
La simulación de comportamiento del fuego requiere que se conozca el contenido de humedad (CH) de los combustibles forestales, para los combustibles de 1 y 10 h se determinó con base a la humedad relativa (HR), usando los siguientes modelos (Flores-Garnica y Gómez-Murillo 2011):
Figura 2 a) Condición forestal del área de estudio. Modelos de combustible seleccionados: b) modelo 8 y c) modelo 9.
A partir del resultado de los modelos anteriores se estimó el contenido de humedad para el combustible de 100 h con la siguiente ecuación (Flores-Garnica y Gómez-Murillo 2011):
El calor de combustión (CC) se determinó con base al contenido de humedad de los combustibles donde a mayor humedad se requiere mayor calor de combustión y se determinó con la siguiente formula:
Donde: M= Humedad de los combustibles (%).
Procesos de simulación
Las simulaciones del comportamiento del fuego se enfocaron en la estimación de la VP y ALL utilizando el sistema FUEGO (Flores-Garnica 2023), la propagación de incendios superficiales se estimó con base a la siguiente fórmula (Andrews 2018):
Donde: ROS = Tasa de propagación (chains h-1), RI = Intensidad de reacción, PFR = Relación de flujo de propagación, WC = Coeficiente del viento, SF = Factor de pendiente (factor de pendiente y/o viento), BD = Densidad aparente (lbs ft3), EQIG = Número de calentamiento efectivo, QIG = Calor de pre-encendido (BTU lb-1).
Las simulaciones se hicieron en contra de la pendiente (30%) y constante de contenido de calor a las partículas de combustible H = 8000 BTU lb-1 (Scott y Burgan 2005), con lo que se desarrollaron una serie de gráficas que muestran la tendencia del comportamiento del fuego bajo diferentes modelos y condiciones ambientales. Las simulaciones se hicieron bajo dos perspectivas: a) con valores de carga de combustible estándar que corresponden a cada uno de los modelos de combustible M8 y M9; y b) con los mismos modelos, pero sustituyendo las cargas de combustible evaluadas en campo en los modelos 8 y 9 (Tabla 2). Se calculó el promedio de VP y ALL con los valores resultantes de la simulación bajo diferentes cargas de combustible, la selección de la mejor opción se definió con base a menor CME.
Tabla 2 Comparación de medias de cargas de combustible (t ha-1) registradas en campo según la prueba de Tukey y valor de los modelos de combustible 8 y 9 de Anderson (1982).
| Combustible | Estadístico de valores en campo | Modelos | |||
|---|---|---|---|---|---|
| n |
|
CV (%) | 8 | 9 | |
| 1 h | 6 | 9.07 b | 32.52 | 3.71 | 7.21 |
| 10 h | 6 | 1.30 a | 68.46 | 2.47 | 1.01 |
| 100 h | 6 | 0.63 a | 158.73 | 6.17 | 0.37 |
| Total | 18 | 11.0 | 32.18 | 12.35 | 8.59 |
n: Tamaño de muestra. 𝑥 : Media. CV: Coeficiente de variación.
Implementación de la quema prescrita
La quema se llevó a cabo el 7 de diciembre de 2018 en una parcela de 20 x 35 m (700 m2), orientada en dirección noroeste y perpendicular a la pendiente del terreno. El fuego se implementó bajo la técnica de quema en retroceso, el cual consistió en hacer que el fuego se propague en dirección opuesta a la pendiente (SEMARNAT 2009), es una técnica de ignición segura y fácil de dominar. Durante la quema se registró la temperatura (T [°C]), Humedad relativa (HR [%]) y VV (km h-1) cada 10 minutos, con una estación meteorológica portátil Kestrel 3000 (Tabla 3). La quema inició a las 9:27 y concluyó a las 10:07 h con una duración de 40 minutos; durante ese tiempo se monitorearon las siguientes variables: a) la velocidad de propagación (VP [m min-1]), la cual se evaluó como el tiempo que tardo el fuego en recorrer cinco m de distancia (Rodríguez-Trejo et al. 2020); b) altura de llama (ALL [m]), se midió con una vara graduada cada 10 cm con altura de 1 m, las marcas se instalaron a cada 5 m al frente de la quema.
Tabla 3 Variación de las condiciones ambientales, contenido de humedad de combustibles y pendiente durante el desarrollo de una quema prescrita en la comunidad Plan de Guadalupe, Atlamajalcingo del Monte en Guerrero, México.
| Hora | HR (%) | T (°C) | VV (km h-1) | 1 h (%) | 10 h (%) | 100 h (%) | P (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 09:24 | 62.1 | 17.3 | 6.48 | 9.60 | 12.01 | 15.03 | 30 |
| 09:34 | 64.8 | 18.9 | 9.36 | 9.96 | 12.49 | 15.66 | 30 |
| 09:44 | 61.2 | 17.4 | 10.08 | 9.48 | 11.85 | 14.83 | 30 |
| 09:54 | 80.5 | 26.8 | 3.6 | 12.05 | 15.24 | 19.28 | 30 |
| 10:04 | 72.8 | 21.7 | 5.76 | 11.02 | 13.89 | 17.50 | 30 |
| 10:14 | 73.6 | 22.9 | 9.36 | 11.13 | 14.03 | 17.68 | 30 |
|
|
70.6 | 20.8 | 7.44 | 10.54 | 13.25 | 16.66 | 30 |
𝑥 : Media. HR: Humedad relativa, T: Temperatura. VV: Velocidad del viento. P: Pendiente
Análisis estadístico
Una vez asumido el supuesto de normalidad de los datos con la prueba de Shapiro-Wilk (Shapiro y Wilk 1965), se procedió a realizar el análisis de varianza (ANOVA, p < 0.05) para detectar diferencias entre las cargas de combustibles por tiempo de retardo (1, 10 y 100 h) y la comparación de media de las simulaciones con ALL (ALL-real, ALL-8, ALL-9, ALL-M8 y ALL-M9) y VP (VP-real, VP-8, VP-9, VP-M8 y VP-M9). Con la prueba de Tukey (α = 0.05) se confirmaron las diferencias para un tratamiento dado. Todos los análisis se realizaron en el software IBM SPSS statistics versión 20 (SPSS, 2011).
Resultados
Caracterización dasométrica y cargas de combustible
Las características del arbolado del área de estudio corresponden a un diámetro de 10.56 ± 10.35 cm, altura de 8.97 ± 7.44 m, densidad de 1 286 y 71 árboles ha-1 de Quercus y Pinus respectivamente, el fuego de la quema prescrita dejó una cicatriz en el fuste de 0.35 m. El ANOVA mostro diferencia entre cargas de combustible por componente (F = 38.31, p < 0.001), la mayor carga corresponde a los combustibles de 1 h (9.07 t ha-1) según la prueba de Tukey (Tabla 2). La carga total de combustibles con 11 t ha-1 está en el rango de 8.59 y 12.35 t ha-1 considerada en los modelos 8 y 9 (Tabla 2).
Variables ambientales y comportamiento del fuego
Se registró una temperatura media de 20.8 °C, humedad relativa de 70.6% y velocidad del viento de 7.44 km h-1; la temperatura máxima (26.8 °C) se registró a las 9:24 h, coincidiendo con una velocidad del viento bajo de 3.6 km h-1 y humedad relativa alta de 80.5% (Tabla 3).
La pendiente media del terreno en el área de quema fue del 30%, con valores de altura de llama moderada de 0.65 m y velocidad de propagación del fuego bajo de 1.07 m min-1 (Tabla 4).
Tabla 4 Comparación de medias según la prueba de Tukey de las variables de comportamiento del fuego y valores del criterio del cuadrado medio del error resultante de los modelos de simulación.
| Modelos | VP (m min-1) | ALL (m) |
|
CME |
|
CME | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| real | 1.07 ± 0.48 ab | - | 0.65 ± 0.2 b | - | ||||
| M8 | 0.40 ± 20 a | 0.68 | 0.24 ± 0.1 a | 0.22 | ||||
| M9 | 1.78 ± 1.02 b | 1.56 | 0.64 ± 0.2 b | 0.11 | ||||
| 8 | 1.20 ± 0.63 ab | 0.54 | 0.55 ± 0.2 ab | 0.11 | ||||
| 9 | 1.61 ± 0.91 b | 1.18 | 0.54 ± 0.2 ab | 0.11 | ||||
𝑥 : Media. CME: Cuadrado medio del error. VP: Velocidad de propagación del fuego. ALL: Altura de llama
Simulación de la velocidad de propagación
La VP-real de 1.07 m resultó estadísticamente igual a los cuatro modelos de simulación, aunque el modelo VP-8 con una media de VP = 1.20 m evidencio el CME más bajo de 0.54 (Figura 3 y Tabla 4). Los modelos de simulación VP-9 y VP-M9 con valores de 1.61 y 1.78 m resultaron estadísticamente diferente a la VP-M8 con una media de 0.40 m (Figura 3 y Tabla 4). A excepción del modelo VP-M8 que subestimo la ALL en todo el proceso de simulación, el resto de los modelos tendieron a sobreestimar el comportamiento del fuego al inicio de la quema, sin embargo a las 9.54 h los modelos subestimaron el comportamiento del fuego en respuesta a un incremento de la T y HR junto con un decremento de la VV (Figura 3 y Tabla 4).
Simulación de altura de llama
Los modelos de ALL-8, ALL-9 y ALL-M9 demostraron un comportamiento similar en todo el proceso de simulación, con un CME = 0.11 para valores de ALL 0.54 a 0.64 m, y resultaron estadísticamente iguales a la ALL-real de 0.65 m (Figura 4 y Tabla 4). El modelo ALL-M8 subestimo la ALL en todo el proceso de simulación, con una media de 0.24 m (CME = 0.22) y resultó estadísticamente diferente a la ALL-real (Figura 4 y Tabla 4). Las simulaciones de ALL evidenciaron un comportamiento muy similar a la VP donde el modelo ALL-M8 subestimo la ALL en todo el proceso de simulación. El resto de los modelos tendieron a sobreestimar el comportamiento del fuego al inicio de la quema, aunque a las 9:54 y 10:04 h los modelos subestimaron el comportamiento del fuego en respuesta a un incremento de la HR y decremento de la VV (Figura 4 y Tabla 4).
Discusión
El rodal del área de quema se ubicó en la categoría de latizal con diámetros de 5 a 20 cm y altura menor a los 20 m (Grosse 2009), la densidad de 1 357 árboles ha-1 fue superior a los 838 árboles ha-1 registrado en bosque de pino-encino por Flores-Garnica et al. (2011). La cicatriz del fuste fue similar a los 0.36 m en quemas a favor de la pendiente (Rodríguez-Trejo et al. 2018) y resultó menor a los 0.5 y 9 m reportado por López-Moctezuma et al. (2015) y en ninguno de los casos representó un riesgo de mortalidad al arbolado. El combustible de 1 h presentó mayor carga con 9.07 t ha-1 (82.46%), mientras los de 10 y 100 h solamente aportaron 1.93 t ha-1 (17.54%), dichas cargas de combustible propiciaron la ocurrencia de una quema superficial que de acuerdo a Anaya-Morales y Rodríguez-Sosa (2017) es de cargas de combustible menor o igual a 30 t ha-1 implican un índice de peligro de incendios muy bajo.
La T fue similar a los 21.8 °C en quema para plantaciones de Pinus elliottii (Batista et al. 2013) y menor a los 29.9 °C registrado en plantaciones de Tectona grandis L. F. (Ramos-Rodríguez et al. 2019). La HR fue menor en época de estiaje con valores de 24 y 33% (López-Moctezuma et al. 2015), mientras Ramos-Rodríguez et al. (2019) documentaron 63.75% que está dentro del rango de 61.2 a 80.8% registrado en la presente investigación. La VV estuvo en el rango de 7 a 8 km h-1 (López-Moctezuma et al. 2015, Rodríguez-Trejo et al. 2018) y por arriba de los 0.9 a 6 km h-1 registrado en otras investigaciones (Fernández 2009, Flores-Garnica et al. 2010, Batista et al. 2013). Es importante considerar que cada quema es diferente, incluso cuando ocurre en el mismo lugar, por ello se esperan diferentes comportamientos del fuego, debido a variaciones espaciales y temporales en las variables ambientales durante el desarrollo de una quema (Ruíz-González 2009).
La ALL fue similar a los 0.72 y 0.75 m reportados por Rodríguez-Trejo et al. 2018 y Urrutia-Hernández et al. 2020 en quemas contra la pendiente y viento. La variación de ALL fue baja respecto a los 0.5 a 3 m registrado por López-Moctezuma et al. (2015) en quemas a favor de la pendiente y viento para bosque de encino y 1.8 m para quema controlada en bosque de miombo (Quissindo 2018).
Los resultados confirman que a mayor pendiente se reduce significativamente la VP y operativamente se alcanza un mejor control en quemas contra la pendiente. La VP no sobrepaso los 3.12 m min-1 registrado en bosques de Pinus tropicalis Morelet y P. hartwegii Lindl., para quemas de baja intensidad (Martínez-Becerra et al. 2004, Islas-Madrid et al. 2013), la quema se consideró segura y sin riesgo de que se saliera de control. El avance del fuego no lo determinan las condiciones promedio del combustible, sino que avanza hacia donde se tiene menos resistencia a la combustión, lo que implica que se propague donde se tienen los combustibles más finos y secos (Cruz y Fernández 2008).
El resultado de los modelos coinciden con White et al. (2014) quienes registraron VP (0.1 y 1.4 m min-1) y ALL (0.1 y 1.2 m) al simular con cargas de combustible (11.31 t ha-1) y VV (4.5 km h-1) en una plantación de Eucaliptus. Otros estudios evidenciaron diferente respuesta de comportamiento del fuego en campo con las simulaciones en el sistema BehavePlus (Fernandes 2009) y los modelos 2, 8 y 9 de Anderson (Flores-Garnica 2023). Los modelos de combustible representan una aproximación de la condición de los combustibles en campo (Scott y Burgan 2005, Cruz y Fernández 2008) y asumen condiciones uniformes de tiempo y espacio (Andrews 2014), lo que puede conllevar a una representación deficiente del comportamiento del fuego (Tricone y Anderson 2018).
Conclusiones
Los modelos de combustible seleccionados fueron apropiados para simular el comportamiento del fuego al comparar los resultados con valores registrados en campo. Los modelos VP-8 y ALL-M9 evidenciaron mejor respuesta a las simulaciones, por consiguiente se recomienda su uso en condiciones similares de cargas de combustible para quemas en contra de la pendiente. El comportamiento del fuego respondió a los cambios de HR y VV durante el desarrollo de la quema prescrita.
