Asimilación de datos en un modelo de incendios forestales e integración en GIS

Trabajo de Fin de Máster del Máster en Geotecnologías cartográficas en ingeniería y arquitectura, curso 2012-2013.Este trabajo se ha desarrollado dentro del contexto de la simulación numérica de incendios forestales llevada a cabo dentro del grupo de Simulación Numérica y Cálculo Científico de la Universidad de Salamanca. Con su realización se ha pretendido dar respuesta a las líneas de investigación abiertas en la actividad del grupo tratando de aportar los conocimientos adquiridos a lo largo del máster. De esta forma, este proyecto se divide en dos subproyectos. Durante el primero se lleva a cabo una etapa de investigación sobre la aplicación de técnicas de asimilación de datos basadas en el empleo del Filtro de Kalman para la identificación de parámetros. En concreto, se valida el uso de estas técnicas para el ajuste de parámetros en un modelo de propagación de incendios unidimensional. En una segunda parte se pretende investigar sobre los diferentes recursos de información geográfica disponibles y como pueden aprovecharse para construir un servicio de valor añadido. A continuación, se seleccionan aquellos recursos que proporcionan la información que puede servir, directamente o mediante adaptación, como datos de entrada a un modelo de propagación de incendios forestales, y se lleva a cabo la integración de este modelo en el entorno ArcGIS Desktop. El objetivo final de este subproyecto es desarrollar una herramienta que permita automatizar la adquisición y el procesamiento de la información geográfica de forma que se obtengan los datos necesarios para lanzar el modelo de propagación de incendios y llevar a cabo la simulación. Una vez procesados los datos de entrada, se deben representar los resultados sobre un mapa base fácilmente entendible por el usuario

Asimilación de datos, validación e integración en GIS de un modelo de simulación de incendios forestales

[ES]Esta tesis doctoral se ha desarrollado dentro del contexto de la investigación de la simulación numérica de incendios forestales llevada a cabo dentro del grupo de investigación reconocido SINUMCC (Simulación Numérica y Cálculo Científico) de la Universidad de Salamanca. En términos generales, el trabajo aquí recogido tiene por objeto continuar el desarrollo del modelo de simulación de incendios forestales PhyFire (Physical Forest Fire Spread) elaborado por el grupo de investigación mediante la integración de nuevas herramientas que mejoren su eficiencia, aplicabilidad y utilidad, a través de los siguientes objetivos: 1. Incorporación de técnicas de asimilación de datos basadas en el empleo del Filtro de Kalman. La asimilación de datos permite mejorar las predicciones obtenidas por el modelo mediante la incorporación de datos observados durante la evolución real del incendio, proporcionando de este modo predicciones más probables en los instantes siguientes. 2. Validación del modelo PhyFire mediante la simulación de fuegos experimentales llevados a cabo bajo condiciones controladas y el uso de técnicas de análisis de sensibilidad global. Estas técnicas permiten determinar los parámetros y variables de entrada del modelo que más influencia tienen en las variables de salida, validando el modelo y facilitando el diseño del procedimiento de ajuste de sus parámetros. 3. Ajuste de parámetros del modelo, mediante el uso de algoritmos de optimización iterativos en los que la función de coste compara la salida del modelo con medidas realizadas sobre fuegos experimentales. 4. Integración en SIG (Sistemas de Información Geográfica) de los modelos PhyFire y HDWind para mejorar su usabilidad y eficiencia al disminuir el tiempo necesario para llevar a cabo la simulación de un incendio real. Se ha creado una herramienta apta para la utilización por los potenciales usuarios, que incorpora toda la información espacial necesaria para llevar a cabo las simulaciones. 5. Simulación de incendios forestales reales, con el objetivo de validar el trabajo realizado

Parallel implementation of a simplified semi-physical wildland re spread model using OpenMP

[EN]We present a parallel 2D version of a simplified semi-physical wildland fire spread model based on conservation equations, with convection and radiation as the main heat transfer mechanisms. This version includes some 3D effects. The OpenMP framework allows distributing the prediction operations among the available threads in a multicore architecture, thereby reducing the computational time and obtaining the prediction results much more quickly. The results from the experiments using data from a real fire in Galicia (Spain) confirm the benefits of using the parallel version.Junta of Castilla y Leó

PhyFire & HDWind: from the initial ideas to the current tool

[EN]We present a historical review of PhyFire and HDWind, both models developed by the research group on Numerical Simula- tion and Scientific Computation founded by L. Ferragut at the University of Salamanca.Junta de Castilla y León; Fondos FEDE

Neptuno ++: An Adaptive Finite Element Toolbox for Numerical Simulation of Environmental Problems

[EN]In this talk, we show some of the main features of Neptuno++, through several examples. Neptuno++ is a finite element toolbox mainly developed by L. Ferragut at SINUMCC (Group of Numerical Simulation and Scientific Computation) and implemented in C++.Junta de Castilla y León; Fondos FEDE

GIS-integrated environmental models

[EN]In this paper, we present the integration of the mathematical models Physical Forest Fire Spread (PhFFS) and High Definition Wind Model (HDWF), developed by the authors, into a GIS-based interface in order to supply to the end-user a func- tional and efficient tool. The resulting tool automates data acquisition, pre-processes spatial data, launches the aforementioned models, and displays the corresponding results in a unique environment. Our implementation uses the Python language and Esri’s ArcPy library to extend the functionality of ArcMap 10.4. The PhFFS is a simplified 2D physical wildland fire spread model based on conservation equations, with convection and radiation as heat transfer mechanisms. It also includes some 3D effects. The HDWF arises from an asymptotic approximation of the Navier-Stokes equations, and provides a 3D wind velocity field in an air layer above the terrain surface. Both models can be run in standalone or coupled mode. Finally, we confirm that the developed tool is efficient and fully operational presenting some examples of its successful application.Departamento de Educación de la Junta de Castilla y León; Fondos FEDER; Fundación General de la Universidad de Salamanc

Local wind speed forecasting based on WRF-HDWind coupling

[EN] Wind speed forecasts obtained by Numerical Weather Prediction models are limited for fine interpretation in heterogeneous terrain, in which different roughnesses and orographies occur. This limitation is derived from the use of low-resolution and grid-box averaged data. In this paper a dynamical downscaling method is presented to increase the local accuracy of wind speed forecasts. The proposed method divides the wind speed forecasting into two steps. In the first one, the mesoscale model WRF (Weather Research and Forecasting) is used for getting wind speed forecasts at specific points of the study domain. On a second stage, these values are used for feeding the HDWind microscale model. HDWind is a local model that provides both a high-resolution wind field that covers the entire study domain and values of wind speed and direction at very located points. As an example of use of the proposed method, we calculate a high-resolution wind field in an urban-interface area from Badajoz, a South-West Spanish city located near the Portugal border. The results obtained are compared with the values read by a weathervane tower of the Spanish State Meteorological Agency (AEMET) in order to prove that the microscale model improves the forecasts obtained by the mesoscale model

An Historical Review of the Simplified Physical Fire Spread Model PhyFire: Model and Numerical Methods

A historical review is conducted of PhyFire, a simplified physical forest fire spread model developed by the research group on Numerical Simulation and Scientific Computation (SINUMCC) at the University of Salamanca. The review ranges from the first version of the model to the current one now integrated into GIS, considering all the mathematical problems and numerical methods involved throughout its development: finite differences, mixed, classical and adaptive finite elements, data assimilation, sensitivity analysis, parameter adjustment, and parallel computation, among others. The simulation of processes as complex as forest fires involves a multidisciplinary effort that is constantly being enhanced, while posing interesting challenges from a mathematical, numerical, and computational perspective, without losing sight of the overriding aim of developing an efficient, effective, and useful simulation tool

An Historical Review of the Simplified Physical Fire Spread Model PhyFire: Model and Numerical Methods

A historical review is conducted of PhyFire, a simplified physical forest fire spread model developed by the research group on Numerical Simulation and Scientific Computation (SINUMCC) at the University of Salamanca. The review ranges from the first version of the model to the current one now integrated into GIS, considering all the mathematical problems and numerical methods involved throughout its development: finite differences, mixed, classical and adaptive finite elements, data assimilation, sensitivity analysis, parameter adjustment, and parallel computation, among others. The simulation of processes as complex as forest fires involves a multidisciplinary effort that is constantly being enhanced, while posing interesting challenges from a mathematical, numerical, and computational perspective, without losing sight of the overriding aim of developing an efficient, effective, and useful simulation tool