Elaboración de modelos espaciales predictivos de ocurrencia de incendios forestales asociada a la actividad humana

Los incendios forestales son un fenómeno de gran importancia a nivel global, con importantes consecuencias a todos los niveles (ecológico, económico, social, etc.). En los ambientes mediterráneos han estado ligados a lo largo de la historia al manejo del territorio, aunque el equilibrio se ha roto en las últimas décadas. En estas áreas, la mayor parte de los incendios obedecen a causas humanas. Para llevar a cabo unas buenas labores de prevención resulta de utilidad contar con sistemas de predicción de riesgo de incendio. Es necesario, para ello, contar con información adecuada acerca del fenómeno. El objetivo principal desarrollado en esta tesis ha sido la elaboración de modelos predictivos de ocurrencia de incendios asociada a la actividad humana, los cuales han formado parte de un índice integrado de riesgo de incendio forestal a disposición de gestores en materia de incendios, en el marco del proyecto Firemap. Las áreas de estudio han sido la C. de Madrid, Aragón, C. Valenciana y provincia de Huelva en España. Los modelos se han elaborado a partir de variables de tipo socioeconómico y de ocurrencia de incendios por causa humana, mediante el empleo de regresión logística y a una resolución de 1km2. Para la elaboración y manejo de la información espacial requerida se han empleado Sistemas de Información Geográfica. Estos modelos se han comparado con otros obtenidos a partir de otras técnicas estadísticas (Árboles de Clasificación y Redes Neuronales). A continuación, se ha procedido al empleo de información de ocurrencia de incendios espacialmente más precisa para la obtención de nuevos resultados en la C. de Madrid. Los nuevos modelos se ajustaban mejor a la realidad territorial del fenómeno. A continuación, en dicha área (en la que se contaba con más información disponible), se han elaborado modelos que incluyen la componente temporal y física para la predicción de incendios por causa humana. Para ello, se han empleado Generalized Additive Models, extensión de los modelos lineales generales a los que pertenece la regresión logística, y variables socioeconómicas y meteorológicas junto con la elevación del terreno. Los resultados obtenidos muestran un grado de ajuste satisfactorio a partir del empleo de una variable de ocurrencia de incendios más precisa espacialmente y la inclusión de variables de tipo dinámico. Finalmente, los modelos de ocurrencia por causa humana se han integrado con los de causa rayo, comparando dos áreas de estudio de diferente causalidad de incendio, C. de Madrid y Aragón. Los resultados obtenidos señalan la necesidad de contar con información precisa de la localización del origen de los incendios pero señalan la importancia en el desarrollo metodológico para integrar ambos modelos predictivos. La elaboración de modelos predictivos de incendios forestales resulta de gran interés debido a que es la causa principal de incendios, siendo difícil debido a que el comportamiento humano es difícil de predecir y modelizar. El empleo de Sistemas de Información Geográfica constituye una herramienta fundamental para el manejo de la información espacial

Elaboración de modelos espaciales predictivos de ocurrencia de incendios forestales asociada a la actividad humana

Los incendios forestales son un fenómeno de gran importancia a nivel global, con importantes consecuencias a todos los niveles (ecológico, económico, social, etc.). En los ambientes mediterráneos han estado ligados a lo largo de la historia al manejo del territorio, aunque el equilibrio se ha roto en las últimas décadas. En estas áreas, la mayor parte de los incendios obedecen a causas humanas. Para llevar a cabo unas buenas labores de prevención resulta de utilidad contar con sistemas de predicción de riesgo de incendio. Es necesario, para ello, contar con información adecuada acerca del fenómeno. El objetivo principal desarrollado en esta tesis ha sido la elaboración de modelos predictivos de ocurrencia de incendios asociada a la actividad humana, los cuales han formado parte de un índice integrado de riesgo de incendio forestal a disposición de gestores en materia de incendios, en el marco del proyecto Firemap. Las áreas de estudio han sido la C. de Madrid, Aragón, C. Valenciana y provincia de Huelva en España. Los modelos se han elaborado a partir de variables de tipo socioeconómico y de ocurrencia de incendios por causa humana, mediante el empleo de regresión logística y a una resolución de 1km2. Para la elaboración y manejo de la información espacial requerida se han empleado Sistemas de Información Geográfica. Estos modelos se han comparado con otros obtenidos a partir de otras técnicas estadísticas (Árboles de Clasificación y Redes Neuronales). A continuación, se ha procedido al empleo de información de ocurrencia de incendios espacialmente más precisa para la obtención de nuevos resultados en la C. de Madrid. Los nuevos modelos se ajustaban mejor a la realidad territorial del fenómeno. A continuación, en dicha área (en la que se contaba con más información disponible), se han elaborado modelos que incluyen la componente temporal y física para la predicción de incendios por causa humana. Para ello, se han empleado Generalized Additive Models, extensión de los modelos lineales generales a los que pertenece la regresión logística, y variables socioeconómicas y meteorológicas junto con la elevación del terreno. Los resultados obtenidos muestran un grado de ajuste satisfactorio a partir del empleo de una variable de ocurrencia de incendios más precisa espacialmente y la inclusión de variables de tipo dinámico. Finalmente, los modelos de ocurrencia por causa humana se han integrado con los de causa rayo, comparando dos áreas de estudio de diferente causalidad de incendio, C. de Madrid y Aragón. Los resultados obtenidos señalan la necesidad de contar con información precisa de la localización del origen de los incendios pero señalan la importancia en el desarrollo metodológico para integrar ambos modelos predictivos. La elaboración de modelos predictivos de incendios forestales resulta de gran interés debido a que es la causa principal de incendios, siendo difícil debido a que el comportamiento humano es difícil de predecir y modelizar. El empleo de Sistemas de Información Geográfica constituye una herramienta fundamental para el manejo de la información espacial

Propuesta de un sistema espacialmente explícito para evaluar el peligro de incendios

Los incendios forestales suponen un factor muy destacado en la transformación ambiental de buena parte de los ecosistemas terrestres. Tienen impactos globales, afectando a la superficie forestal y a las emisiones de gases de efecto invernadero, y efectos locales, relacionados con la degradación de suelos, erosión, modificación de la dinámica de la vegetación y pérdida de recursos y de vidas humanas. La prevención de incendios resulta cada vez más crítica, para paliar los efectos negativos de los mismos. Se presentan en este trabajo las variables de entrada y el esquema de integración para estimar el peligro de ocurrencia de incendios que se desarrolló en el marco del proyecto Firemap. Se generó información de diversas fuentes, que hacen referencia a variables socio-económicas, así como al estado de los combustibles y las características del territorio, utilizando sistemas de información geográfica (SIG) e imágenes de satélite. Todas las variables se cartografiaron a una resolución espacial de un 1 km2 y se integraron en un servidor web, que estuvo operativo para su evaluación durante el verano de 2007. Se presenta la comparación entre la variación temporal de los índices generados y la ocurrencia observada en la Comunidad de Madrid, una de las regiones del estudio.Forest fires are a major factor of environmental transformation in several ecosystems. Fires have global impacts, affecting forested areas and having an important impact in greenhouse gas emissions. Additionally, fires have local impacts, associated to soil degradation, soil erosion, vegetation dynamics, and lost of lives and properties. Fire prevention is critical to reduce the negative impacts of fire. This paper presents the input variables and the integration scheme developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire occurrence probability. The project first generated fire risk variables related to several factors of fire ignition or propagation. They were generated from a wide variety of sources using geographic information systems and remote sensing technologies. All variables were mapped at 1 sq km spatial resolution, and were integrated into single indices. The risk system included the development of a dedicated web-mapping server to facilitate the access to the end-users. This service was tested in the summer of 2007 for semi-operational use. The paper presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of the different danger components to the fire occurrence in the Madrid region, one of the test sites

Challenge 8: Digital Citizenship

Digital relations are deeply transforming our lives : from the nature of political participation to the relationship between digital and non-digital environments ; from the reorganization of the public sphere to the ethics of responsibility, transparency or inclusiveness. We are witnessing fundamental changes in the infrastructures of democracy and the emergence of new forms of digital citizenship.Peer reviewe

Propuesta de un sistema espacialmente explícito para evaluar el peligro de incendios

Los incendios forestales suponen un factor muy destacado en la transformación ambiental de buena parte de los ecosistemas terrestres. Tienen impactos globales, afectando a la superficie forestal y a las emisiones de gases de efecto invernadero, y efectos locales, relacionados con la degradación de suelos, erosión, modificación de la dinámica de la vegetación y pérdida de recursos y de vidas humanas. La prevención de incendios resulta cada vez más crítica, para paliar los efectos negativos de los mismos. Se presentan en este trabajo las variables de entrada y el esquema de integración para estimar el peligro de ocurrencia de incendios que se desarrolló en el marco del proyecto Firemap. Se generó información de diversas fuentes, que hacen referencia a variables socio-económicas, así como al estado de los combustibles y las características del territorio, utilizando sistemas de información geográfica (SIG) e imágenes de satélite. Todas las variables se cartografiaron a una resolución espacial de un 1 km2 y se integraron en un servidor web, que estuvo operativo para su evaluación durante el verano de 2007. Se presenta la comparación entre la variación temporal de los índices generados y la ocurrencia observada en la Comunidad de Madrid, una de las regiones del estudio.Forest fires are a major factor of environmental transformation in several ecosystems. Fires have global impacts, affecting forested areas and having an important impact in greenhouse gas emissions. Additionally, fires have local impacts, associated to soil degradation, soil erosion, vegetation dynamics, and lost of lives and properties. Fire prevention is critical to reduce the negative impacts of fire. This paper presents the input variables and the integration scheme developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire occurrence probability. The project first generated fire risk variables related to several factors of fire ignition or propagation. They were generated from a wide variety of sources using geographic information systems and remote sensing technologies. All variables were mapped at 1 sq km spatial resolution, and were integrated into single indices. The risk system included the development of a dedicated web-mapping server to facilitate the access to the end-users. This service was tested in the summer of 2007 for semi-operational use. The paper presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of the different danger components to the fire occurrence in the Madrid region, one of the test sites

Development of a framework for fire risk assessment using remote sensing and geographic information system technologies

Forest fires play a critical role in landscape transformation, vegetation succession, soil degradation and air quality. Improvements in fire risk estimation are vital to reduce the negative impacts of fire, either by lessen burn severity or intensity through fuel management, or by aiding the natural vegetation recovery using post-fire treatments. This paper presents the methods to generate the input variables and the risk integration developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire risk for several regions of Spain. After defining the conceptual scheme for fire risk assessment, the paper describes the methods used to generate the risk parameters, and presents proposals for their integration into synthetic risk indices. The generation of the input variables was based on an extensive use of geographic information system and remote sensing technologies, since the project was intended to provide a spatial and temporal assessment of risk conditions. All variables were mapped at 1 km2 spatial resolution, and were integrated into a web-mapping service system. This service was active in the summer of 2007 for semi-operational testing of end-users. The paper also presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of different danger components and fire occurrence in the different study regions.The Firemap project was funded by the Spanish Ministry of Science and Education (CGL2004-060490C04-01/CLI) through the Environment and Climate programPeer reviewe

Analysis of Human-Caused Wildfire Occurrence and Land Use Changes in France, Spain and Portugal

n Southern European countries, where anthropogenic activity plays an important role in altering natural dynamics of ecosystems, wildfire is a dominant feature of the landscape. This paper explores the relationship between human caused fires and land use changes in France, Spain and Portugal. The Fisher exact test has been applied to examine the significance of this association at provincial level (NUTS level 3). The increase in urban use between 1990 and 2000 was found to be associated with the decrease of negligent fires in France and Spain. The preliminary regional view provided in this work can contribute to the understanding of main driving factors of biomass burning at continental and global scales.JRC.H.7-Land management and natural hazard

Estimación del contenido de humedad de la vegetacion herbácea en una zona de dehesa a partir de imágenes hiperespectrales adquiridas por el sensor aeroportado CASI

[EN] In this study we analyzed the potential of airborne hyperspectral images acquired by the CASI sensor (Compact Airborne Spectrographic Imager) to estimate water content in the grass layer of a dehesa ecosystem. It was estimated by means of biophysical variables as Canopy Water Content (CWC), Fuel Moisture Content (FMC) and Equivalent Water Thickness (EWT) calculated from vegetation samples collected simultaneously to image acquisition. Two different field sampling strategies have been tested. First method collects all plants in 25x25cm quadrants and selects a fraction of the sample to be processed in the laboratory. In the second method the worker selects a small sample in the field. This subsample should be representative of the main one and will be completely processed in the laboratory. Afterwards linear relationships between the biophysical variables and twenty spectral indices from literature and from Normalized Difference Indices (NDIs-combination all sensor bands) are analyzed. The results show that the combination of specific bands in the form of NDI performs better than the spectral indices proposed in the literature. The regression models showed maximum correlation values (R2max) of 0.78 in the estimation of water content from NDIs. This value decrease to 0.53 for indices proposed in the literature. Clear differences were found in the correlation values when comparing the different sampling strategies. In general, lower correlation values were found when sampling methods require subjective decision on the selection in the field of plants that composes the sample. Despite of the limited outreach of the method used, the results suggest that this could be successfully applied in circumstances when information is limited and variables are not physically related.[ES] En este trabajo se analiza el potencial del sensor aeroportado CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager) para estimar el contenido en humedad de la cubierta herbácea de un área de dehesa. Éste fue cuantificado mediante las variables Canopy Water Content (CWC), Fuel Moisture Content (FMC) y Equivalent Water Thickness (EWT), calculadas a partir de muestras de vegetación recolectadas en campo de forma simultánea a la adquisición de datos por parte del sensor. Se comparan dos protocolos diferentes para la estimación de estas variables mediante muestreos destructivos: en el primero se muestrea toda la vegetación en un cuadrante de 25x25 cm y posteriormente se selecciona una parte de la muestra para su procesado en laboratorio; en el segundo el operador selecciona en campo una muestra más pequeña que considera representativa de la muestra anterior y que es procesada en su totalidad. Posteriormente se analizan las relaciones lineales entre estas variables y veinte índices espectrales extraídos de la literatura así como todos los índices de diferencia normalizados (NDIs) posibles resultantes de combinar pares de bandas del sensor CASI. Los resultados indican que la exploración de todas las posibles combinaciones de bandas en forma de NDI permite obtener coeficientes de correlación más elevados con las variables biofísicas medidas en terreno (R2máx= 0.78) que los índices extraídos de la literatura (R2máx= 0.53). Los valores de ajuste obtenidos fueron diferentes en función del tipo de muestreo realizado; siendo por lo general inferiores cuando el muestreo incluye decisiones subjetivas por parte del operador respecto a la selección en campo de los individuos que integran la muestra. A pesar de la limitación del enfoque empleado, los resultados sugieren su aplicabilidad a estudios con información limitada y no relacionada mediante procesos físicos.Peer reviewe

Empleo de técnicas de regresión logística para la obtención de modelos de riesgo humano de incendio forestal a escala regional

Se aborda la realización de modelos de riesgo humano de incendio forestal mediante el empleo de técnicas de regresión logística, estimando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno a partir de variables de tipo socio-económico relacionadas con la ocurrencia de incendios forestales en las Comunidades Autónomas de Madrid y Valencia. Las variables independientes de riesgo se generan a partir de herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG), a una resolución de 1 km2.Este trabajo forma parte de la investigación desarrollada por el grupo de Tecnologías de la Información Geográfica del Instituto de Economía y Geografía (IEG) del CSIC en el marco del Proyecto Firemap, “Análisis Integrado de Incendios Forestales mediante Teledetección y Sistemas de Información Geográfica” (CGL2004-06049-C04-02/CLI) y ha sido parcialmente financiada por el programa de Formación de Personal Investigador FPI BES-2005- 7712 del Ministerio de Educación y CienciaPeer reviewe

A comparison of remote sensing products and forest fire statistics for improving fire information in mediterranean Europe

The impact of forest fires in Europe is assessed in the European Forest Fire Information System (EFFIS) from two independent information sources: field data collected at national level and remote sensing. This study analyzes the agreement between both data sources for all fires between 2000 and 2009 in five European Mediterranean countries. Remote sensing products allow the enrichment of the field data reported by countries as they provide detailed spatial positioning and temporal information of the fires. Also the relationship between the number of active fires detected from remote sensing (MODIS hotspots) and burnt area mapped in EFFIS was analyzed by means of linear and quantile regressions. For fires larger than 500ha our results show a general agreement of 56% (~70% in Spain and Greece, ~60% in France, ~55% in Italy and ~45% in Portugal). The estimation of burnt area from MODIS hotspots had a 68% fi