Nota de investigación

 

Modelo conceptual del potencial de incendios forestales en Durango: avances preliminares

 

Conceptual model of wildfires in Durango: preliminary progress

 

Marín Pompa-García¹, Lemir Vázquez-Vázquez¹, Maico Zapata-Molina¹ y Raúl Solís-Moreno²

 

¹ Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Juárez del Estado de Durango. Correo-e: mpgarcia@ujed.mx

² Instituto de Silvicultura e Industria de la Madera. Universidad Juárez del Estado de Durango.

 

Fecha de recepción: 1 de mayo de 2012;
Fecha de aceptación: 20 de agosto de 2012

 

RESUMEN

En la actualidad, detectar y dar seguimiento a un incendio forestal es relativamente sencillo. Sin embargo, anticipar su presencia en términos espaciales y temporales constituye una tarea aún pendiente. Los incendios forestales han ocasionado grandes afectaciones a los ecosistemas duranguenses; en consecuencia, el estudio de su vulnerabilidad al fuego resulta de gran importancia. Así, el objetivo de este trabajo fue generar un modelo conceptual del potencial de los incendios forestales en Durango. El modelo se construyó mediante técnicas geoestadísticas, a partir de variables físicas, ecológicas y antropogénicas asociadas con patrones espaciales de recurrencia de áreas incendiadas. Los resultados para el modelo ajustado indicaron que las variables explicativas guardaron una estrecha relación con la variable dependiente, lo cual expone de manera satisfactoria la susceptibilidad del fuego de cada unidad cartográfica del área de investigación. Aunado a ello, se dispuso de una plataforma en internet que permitió el modelado dinámico para cualquier área geográfica del estado, a través de la inclusión de datos por parte del usuario. De tal forma que, la simulación permite crear escenarios probables, pesimistas y optimistas, en función del peso específico de aquellas variables definidas por el usuario. Se concluye que el modelo generado representa una alternativa útil para detectar la vulnerabilidad del entorno natural a los incendios forestales, lo que significa un aporte tecnológico y vanguardista en el modelado del fuego.

Palabras clave: Durango, fuego, GWR, peligro, regresión, riesgo.

 

ABSTRACT

Nowadays, detecting and tracking down wildfires has been relatively simplified. However, predicting their occurrence in spatial and temporary scales is still an unfinished task. Wildfires cause great damages to Durango's ecosystems. To study their vulnerability to fire is of great importance. The aim of this study was to generate a conceptual model of potential forest fires in Durango. This model was constructed by using geo-statistical techniques based on physical, ecological, and anthropogenic variables, associated with spatial patterns of recurrence of burned patches. For the fitted model, results indicate that the explanatory variables are closely related to the dependent variable, successfully explaining fire susceptibility in each cartography unit of study area. In addition, we use an available Internet platform that enables dynamic modeling for any geographic area of the state, through the inclusion of predictive variables from the user. This simulation allows the generation of probable, optimistic and pessimistic scenarios, depending on the specific weight of those user-defined variables. It is concluded that the conceptual model generated is a useful tool for determining the vulnerability of fires by their integration from the above components, constituting a cutting edge technological contribution in fire modeling.

Key words: Durango, fire, GWR, hazard, regression, risk.

 

Durango es un estado que presenta alta incidencia de incendios forestales, los cuales constituyen uno de los principales orígenes del deterioro de los ecosistemas, ya que alteran el equilibrio de la naturaleza y representan una de las causas más importantes de la pérdida de vegetación nativa; así como de, cambios sustanciales en el paisaje (Rodríguez et al., 2008). La Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) en Durango registra a la entidad en el segundo lugar, a nivel nacional, en superficie afectada por incendios forestales con aproximadamente 5,084 ha, de ahí que resulte de gran importancia el estudio de las condiciones asociadas con su ocurrencia, para así modelar su potencial y definir estrategias para su control y combate. Aunque son diversas las investigaciones sobre la influencia de factores vinculados con la presencia de incendios (Ávila-Flores et al., 2010a; Ávila-Flores et al., 2010b; Muñoz et al., 2005; Rodríguez et al., 2008; Meza y Sepúlveda, 2009; Maeda et al., 2011), el reto actual en Durango es la construcción de una herramienta que modele la conjunción de variables relacionadas con la presencia de incendios, y que sea eficiente en la representación de la vulnerabilidad real de cualquier territorio específico. Esta perspectiva geoespacial debe permitir al usuario simular escenarios a partir de diversas variables del ecosistema.

El objetivo del presente trabajo fue mostrar los avances actuales del modelo conceptual del potencial de los incendios forestales en Durango, cuya construcción se realizó mediante variables físicas, ecológicas y antropogénicas, para ello, se consideró como hipótesis que su aparición estaba ligada, de manera muy estrecha, con la diversidad espacial de dichas variables.

 

Descripción del área de estudio

Se ubica al suroeste del estado de Durango, entre 23° 07' y 23° 39' latitud norte y los 105° 12' y 105° 46' de longitud oeste, y posee una superficie total de 240,739 ha; con una topografía accidentada, en un sistema topomórfico de mesetas asociadas con cañadas, y una altitud comprendida entre 500 y 2,800 m. Los suelos se originan en el intemperismo de rocas ígneas y sus principales usos son el agrícola, pecuario y forestal (Meraz, 1998). Los climas corresponden a C(w₂): templado, subhúmedo, con lluvias de verano de 5 a 10.2% anual; (A)C(w₂): semicálido, templado subhúmedo, con lluvias de verano de 5 a 10.2% anual; Cb'(w₂): templado, semifrío, con verano fresco largo, subhúmedo, con lluvias de verano de 5 a 10.2% anual; y Aw₁, cálido subhúmedo, con lluvias de verano de 5 a 10.2% anual (Pompa, 2012). En la Figura 1 se muestra la distribución de la incidencia de los incendios forestales reconocidos en una década para el área de estudio, de acuerdo a la información proporcionada por la delegación estatal de la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR, 2010).

 

Proceso secuencial

El modelo conceptual del potencial para incendios se desarrolló para un área representativa de los ecosistemas del estado, en la que se ubicaron los rodales donde se llevó a cabo la toma de datos. Cada uno se caracterizó por su diversidad de condiciones ambientales, fisiográficas y antropogénicas, por la presencia recurrente de incendios forestales; así como, por facilitar la gestión del manejo forestal a través del rodal, unidad básica administrativa utilizada de forma tradicional por los manejadores de bosques, que bajo esta perspectiva fue necesario definir como unidad mínima susceptible de cartografiarse que concentraba las variaciones en sus diferentes combinaciones específicas. La generación del modelo comprendió tres fases: 1) exploración, 2) modelado y 3) validación.

 

Fase exploración

Sobre el área de estudio se definieron 2,264 rodales, en los que se obtuvo información dasométrica y ecológica, con el formato clásico de los inventarios forestales (Meraz, 1998). Esta estructura sirvió de base para la integración del modelo; además, cuenta con la ventaja de poder replicarlo en cualquier otra superficie forestal, en la que se disponga de datos del inventario forestal, condición común en los bosques sometidos a manejo forestal en la entidad.

En un principio, se definió como variable dependiente el índice de recurrencia de incendios forestales ocurridos de manera histórica del año 2001 al 2010, cuyo establecimiento se determinó a partir del estadístico G, desarrollado por Getis y Ord (1992). Las variables independientes consideradas fueron las existencias reales totales (m³), profundidad de hojarasca (cm), cobertura de copa (m²), temperatura (°C), precipitación (mm), altura sobre el nivel del mar (m), pendiente (%), exposición (azimut), densidad de caminos (m ha^-1) y probabilidad de cambio de uso de suelo (%), este último también se generó por medio del estadístico G, mediante la densidad de población demográfica. La selección obedeció a las recomendaciones consignadas en la literatura (Ávila-Flores et al., 2010a; Ávila-Flores et al., 2010b; Muñoz et al., 2005; Rodríguez et al., 2008), interpretaciones técnicas en campo, y al buen ajuste que se logró mediante la regresión geográficamente ponderada; aunque, en algunos casos, no se descartan problemas de multicolinealidad local (temperatura - precipitación, existencias reales totales - coberturas de copa - profundidad de hojarasca). Para todas las variables se hizo un mapeo, con la finalidad de observar tendencias, relaciones espaciales o, en su caso, detectar datos aberrantes a simple vista.

 

Fase modelación

Para la conformación del modelo cartográfico correspondiente al potencial de incendios forestales fue necesario determinar cuatro subíndices espaciales: 1) complejo de combustibles, construido a partir de las existencias reales totales (m³), la profundidad de hojarasca (cm) y la cobertura de copa (m²), con valores asignados a cada polígono de las unidades de manejo consideradas; 2) componente meteorológico, definido por la precipitación mínima acumulada (mm) y la temperatura máxima (°C); 3) componente topográfico, constituido por la exposición (azimut), la pendiente (%) y la altitud (msnm); y 4) causalidad, integrado por la densidad de caminos (m ha^-1), la probabilidad de cambio de uso de suelo (%) y la frecuencia de recurrencia de incendios (%). Su integración esquemática se muestra en la Figura 2. Todas las variables generadas se correlacionaron mediante regresión geográficamente ponderada, para determinar su aporte dentro del modelo. Dicha regresión se realizó en Arcgis^® versión 9.3, a través del estimador de mínimos cuadrados ordinarios (ESRI, 2008).

Estos criterios se incorporaron, en su totalidad, a un sistema de información geográfica por medio de la unión de los datos tabulares que acompañan a cada capa de información, para generar una sola base de datos, la cual se integró de tal manera que las hileras constituyeron las unidades cartográficas, y las columnas cada una de las variables antes mencionadas. El modelo conceptual del potencial de incendios forestales se construyó a partir de los valores de importancia dados a los componentes de combustibles, meteorológico, topográfico y de causa; es decir, fue una sumatoria lineal estandarizada en función de dichos componentes ponderados por su ubicación geográfica, de acuerdo a la siguiente expresión:

y_i(u) = β_0i (u) + β_1i (u)x_1i + β_2i(u)x_2i + … + β_mi(u)x_mi

Donde y y x corresponden a las variables dependiente e independiente, respectivamente; mientras que, β_0i(u) indica que el parámetro que describe la relación alrededor de la ubicación (u) es especifico de ese lugar. Una predicción podrá realizarse para la variable dependiente, si las mediciones de las variables independientes también están disponibles en el lugar de (u).

 

Modelado dinámico

El procedimiento anterior arroja un modelo de potencial de incendios estático, dado que los datos incluidos se obtuvieron para una temporalidad puntual. Por ello, se desarrolló un modelo dinámico que mostrara la vulnerabilidad de incendios por unidad de manejo, bajo un enfoque de variación espacial y multitemporal. De manera complementaria, debía permitir la inclusión directa de las variables independientes, por parte del usuario, en una interfaz amigable, sencilla y automatizada, para generar diversos escenarios en cualquier superficie de la entidad duranguense. Una limitante fue la falta de cartografía a nivel unidad de manejo; por lo que se requirió generar pixeles de 100 x 100 m con cobertura estatal, mismos que se convirtieron a formato vectorial, para facilitar su operatividad. Con este propósito se desarrolló la aplicación para internet.

 

Fase modelación

Los estadísticos generados mediante el ajuste de mínimos cuadrados ordinarios se consignan en los cuadros 1 y 2.

Los resultados para el modelo ajustado demostraron que las variables explicativas tuvieron una estrecha relación con la variable dependiente, ya que se registró una R² ajustada mayor a 0.9 y un valor de -122998 para el criterio de información de Akaike (AIC), para este caso, los valores bajos indicaron que el modelo explicó de forma satisfactoria la relación entre variables.

Los estadísticos F-Static y Wald Static señalaron la relevancia total del modelo, el cual es estadísticamente significativa; mientras que, el estadístico Jarque-Bera muestra la distribución normal de los residuales. Se utilizó la metodología GWR (Regresión Geográficamente Ponderada) con Kernels adaptativos, para estimar la influencia local de las características de cada unidad cartográfica sobre la concentración de incendios por unidad.

 

Modelado dinámico

A través de la modelación dinámica, en el sitio 192.168.10.38:8080/apps/editor, perteneciente a la intranet de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad de Juárez del Estado de Durango (UJED), se presenta el resultado mediante una interfaz amigable y sencilla; donde el usuario puede ingresar de forma interactiva los componentes evaluados con anterioridad bajo una variación espacial y temporal.

Así mismo, de manera preliminar, en la Figura 3 se observa una comparación de la bondad de ajuste entre el índice de causalidad y el relativo al historial de incendios.

Estos resultados son congruentes con los obtenidos en diversos estudios, particularmente, en lo referido a las causales de la ocurrencia del fuego (Ávila-Flores et al., 2010b; Muñoz et al., 2005; Rodríguez et al., 2008; Meza y Sepúlveda, 2009). No obstante, ninguno incluye una plataforma tecnológica que integre las variables en un modelo global de índole espacial y temporal.

Si bien, los hallazgos aquí documentados son incipientes y todavía se requiere una mayor investigación, ya se distingue la pertinencia de simular escenarios probables, pesimistas y optimistas, en función del peso específico de cada variable. Las aplicaciones pueden ser trascendentales en la dinámica del fuego sobre los ecosistemas (cambio climático global) y representan información valiosa, que en el campo no es obvia, ni detectada a simple vista. Por lo demás, esto brinda apoyo a los manejadores del bosque para definir dónde podrían ocurrir los incendios forestales, y con ello alistar los planes de prevención y supresión. En cuanto al impacto económico, se acortan de manera significativa las inversiones de tiempo y dinero para los organismos encargados del manejo del fuego.

El modelo conceptual generado presenta una solidez estadística para determinar la vulnerabilidad de los incendios, mediante su integración a partir de componentes topográficos, causales, meteorológicos y de combustibles. Su implementación a través de la plataforma desarrollada, constituye un aporte tecnológico relevante y vanguardista en el modelaje de los incendios forestales para Durango.

Este esfuerzo debe complementarse con investigaciones subsecuentes, que configuren modelos específicos de acuerdo a las adaptaciones locales. Así mismo, es necesaria su validación sobre unidades de manejo no consideradas en el área piloto, pues dicha comparación permitirá observar coincidencias y discrepancias para hacerlo extensivo al resto de los ecosistemas del estado.

 

AGRADECIMIENTOS

El presente trabajo se realizó dentro del marco de movilidad internacional para docentes apoyado por el CUMEX y la UJED. También se agradece a CONAFOR y al Ejido Pueblo Nuevo por la disposición de datos, así como al COCYTED por el financiamiento del proyecto DGO-2010-C02-144340. Adicionalmente se reconoce el apoyo del ISIMA en el proceso de publicación y el aporte técnico de Sergio Daniel Martínez T. y Alfredo Hernández G.

 

REFERENCIAS

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