En busca del indicador de riesgo de incendios perfecto

Miércoles, Octubre 4, 2023

Imagen de cabecera en la que se muestran restos de humo tras un incendio


En Grecia, en Canadá o en Tenerife, este verano hemos asistido a numerosos ejemplos de lo devastadores y peligrosos que resultan los incendios. Se trata de un fenómeno que, si bien se suele asociar a los meses estivales por el aumento de la temperatura y, con él, de la sequedad, está presente durante todo el año en el planeta dada la diversidad de regiones ecológicas y zonas climáticas.

En esta ocasión hemos querido indagar en la capacidad de seguimiento de los índices de riesgo de incendio y los hemos comparado con los datos observados de superficie quemada para presentar aquí la correlación entre ambos. Es decir, en este visor de datos (figura 1) puedes observar una suerte de validación de los índices de incendios: ¿cuánta superficie se quemó en una región ecológica equis respecto a lo alertado por un determinado índice de riesgo de incendio?


Imagen de la pantalla principal del visor de datos

Figura 1: Pantalla principal del visor de datos, con la mejor correlación y la variable media seleccionada.

Veamos el corro señalado con el puntero, una región ecológica de bosque montano mixto de la zona sur de los Apeninos, en Italia:


Mapa que muestra una región del sur de Italia, con el cursor sobre una determinada zona de estudio

En la figura 2, obtenida al pinchar en la región en sí, puedes observar cómo en este segmento los distintos índices estudiados (el Fire Weather Index -FWI- del Canadian Forest Service Fire Weather Index Rating System, el Fire Danger Index -FDI- del Australian McArthur Mark 5 Rating System y el Burning Index -BI- del US Forest Service National Fire-Danger Rating System) alertaron del riesgo y de la extensión de este con bastante precisión.

 


Gráfica mostrando la correlación entre los índices de riesgo de incendio y la superficie quemada
Figura 2: Gráfica mostrando la serie temporal de superficie quemada (en color crema, procedente de datos observados) y lo que marcaban los distintos índices (líneas rosa, azul y verde) en cada uno de esos momentos en los bosques montanos mixtos del sur de los Apeninos, en Italia. La técnica de agregación seleccionada es la media.

El nivel de correlación se puede comprobar en el apartado de información sobre la región, como muestra la figura 3:


Imagen que muestra la información de la región ecológica seleccionada del sur de Italia
Figura 3: Ejemplo de información de región ecológica. Esta información contiene la correlación de los diferentes índices mencionados con anterioridad (FWI, FDI, BI) agregados por un método particular (la metodología está explicada más adelante en esta entrada), la duración de la temporada de mayor riesgo de incendios, la superficie de la región y la superficie quemada. En el caso de los índices, un valor más cercano a 1 supone una mayor precisión, por lo que en la presente figura, el indicador BI sería el más certero.

¿Significa esto que el Burning Index es el mejor indicador, el más fiable y el más certero? La respuesta es que, para esta región en particular, sí, pero no en general, sino que depende de la zona y del método de agregación utilizado. En este caso se ha utilizado la media de los datos, mientras que nuestro visor de datos también proporciona información para otros métodos de agregación como el percentil 90 y el percentil 95, que permiten informar de eventos más extremos. Si seguimos utilizando la variable media, el mapa nos muestra por colores cuál es el índice de riesgo de incendio que ofrece una mayor correlación para cada región ecológica:


Mapa mostrando las distintas regionales ecológicas del mundo coloreadas sobre el mapa
Figura 4: Imagen de inicio del visor, con la media (mean) de los datos seleccionada y mostrando la opción de mejor correlación (Best correlation). En las zonas sombreadas en morado, el Fire Weather Index canadiense es el más certero. Si está sombreado en verde, el Fire Danger Index australiano es el que más se ajusta, mientras que si el sombreado es azul, el Burning Index estadounidense es el más fiable.

Temporada de incendios

En el panel de la derecha del visor puedes seleccionar también “Fire season”: temporada de incendios. Al pinchar, el mapa mostrará en morado más oscuro aquellas zonas donde las temporadas de riesgo de incendios sean más largas (figura 5).


Mapa mostrando la duración de las distintas temporadas de incendios, según su región ecológica
Figura 5: Mapa mostrando las distintas duraciones de la temporada de incendios en cada región ecológica del planeta. Un mayor sombreado significa una temporada de riesgo de incendios más larga.

En este caso, nos llamó la atención una temporada de incendios particularmente prolongada, de diez meses. Se trata de una región de bosques perennifolios en las llanuras de Changjiang, una zona de clima húmedo subtropical que abarca la desembocadura del río Yangtsé, en el este de China, y donde se asientan ciudades importantes como Shanghái, Ningbó, Hangzhou o Nankín.


Detalle de la temporada de incendios en Asia oriental, y en China en particular

Al pinchar en esa zona, se puede ver en la información de la región ecológica que su temporada de incendios se prolonga desde junio hasta abril, una de las más largas del planeta. Pero lo que nos hizo arquear la ceja más aún fue la reducción drástica de la superficie quemada en los últimos años: como se puede apreciar en el diagrama que mostramos a continuación, desde el año 2015 el terreno quemado es prácticamente inexistente… ¿A qué se debe? ¿Una mejora del dispositivo de protección de la naturaleza? ¿A un incremento de la actividad maderera? ¿A cambios en el uso del suelo?


Gráfica mostrando una reducción drástica de la superficie quemada en la citada región ecológica de China a partir del año 2015

Parte de la respuesta la hallamos, entre otros, en este artículo publicado en Nature, en el que se puede leer que hubo “un destacado aumento de las plantaciones en el sureste de China para satisfacer la demanda de productos forestales”. “Los incendios forestales en la región suroriental suponían un 84% de los fuegos de China, que eran en su mayoría antropogénicos [...] Sin embargo, hubo una tendencia descendente generalizada en las zonas boscosas afectadas por los incendios entre 1986 y 2020, que sugiere un aumento de la intensidad de las operaciones [...]”.

También, en parte, por la puesta en marcha de políticas de protección forestal y por la progresiva urbanización de la zona, como se advierte en estas imágenes de un punto de esa región ecológica escogido al azar, observado a través del Timeline del Google Earth Engine, que permite ver la evolución a lo largo de los años de una fotografía satelital de un determinado punto de la Tierra.


Comparativa de imágenes satalitales entre 2015 y 2020 en la citada región ecológica china


Superficie quemada

Asimismo, puedes seleccionar en el panel de la derecha del visor la opción de “Total burned area”: superficie quemada total. El mapa cambia aquí a tonos ocres, y los sombreados más oscuros indican las zonas con mayor superficie víctima del fuego.


Mapamundi mostrando con escala de colores aquellas superficies donde se ha quemado una mayor superficie de media entre los años 2001 y 2020

En este caso, hemos puesto la lupa en una franja del Sahel, al sur del desierto del Sáhara, en un terreno de sabana que cuenta con una vegetación en su mayoría consistente en acacias y matorrales desperdigados…


Detalle de la región subsaharaia de África, con el puntero situado sobre el Sahel

….y que sin embargo registra extensísimos incendios cada año, como se puede apreciar en el gráfico a continuación:


Gráfica mostrando la extensión de la superficie quemada anualmente en la región ecológica seleccionada

¿Cómo es que se quema tanta superficie, del orden de un millón de hectáreas al año, en una zona que cuenta con una densidad de vegetación limitada? ¿Cómo se computan los incendios en esta zona?

La primera de las respuestas a estas preguntas está relacionada con que se trata de una región muy amplia, proclive a los incendios dada la constante presencia del sol y la consecuente sequedad. La segunda respuesta tiene más que ver con que, a pesar de ser sabana, existen algunos segmentos de vegetación más allá de los diferenciados en el visor como zonas inundables en el curso del río Níger o en torno al lago Chad. En algunas zonas, la vegetación cuenta con suficiente conectividad como para que el fuego se propague, contando toda ella como superficie quemada.


¿Cómo hemos elaborado este trabajo?

En primer lugar, hemos recopilado los siguientes datos:


  1. Índices de riesgo de incendio
  2. El apartado del catálogo del Copernicus Climate Data Store (CDS, por sus siglas en inglés) llamado “Fire danger indices historical data from the Copernicus Emergency Management Service” [ECMWF, 2019] ofrece información histórica (desde 1979 hasta el presente) de un grupo de índices relacionados con el riesgo de incendios. Estos indicadores se obtienen de la rejilla normal de longitud-latitud que cubre todo el planeta (180º O hasta 180º E, de 90º S a 90º N) con una resolución espacial de 0,25º y una resolución temporal diaria. Se descargaron tres variables de este apartado del catálogo del CDS: los citados FWI, FDI y BI.


  3. Observaciones satelitales de terreno arrasado por el fuego
  4. Hemos usado datos mensuales de superficie quemada (BA, en sus siglas inglesas) a una resolución de 0,25º procedentes de la base de datos “Superficie quemada desde 2001 hasta la actualidad recogida por observaciones satelitales” (C3S 2019a; CS3 2019b), que están disponibles de manera pública en el Copernicus Climate Data Store como parte de Copernicus, el Programa de Observación de la Tierra de la Unión Europea, gestionado por la Comisión Europea. Estos datos de superficie quemada utilizados se derivan de los cambios de análisis de reflectancia de los sensores de resolución media Terra MODIS y Sentinel-3 OLCI, con ayuda de la información térmica de MODIS. Los algoritmos usados se adaptan a los datos nativos de esos sensores para producir un paquete de datos reticular homogéneo de cobertura mundial y que contiene datos mensuales de superficie quemada a escala de cuadrícula, ampliando la base de datos hasta el presente.


  5. Paquete de datos de regiones ecológicas de RESOLVE (2017)
  6. La empresa RESOLVE Biodiversity and Wildlife Solutions proporciona acceso a este paquete de datos que contiene información sobre 846 regiones ecológicas terrestres que dibujan una representación general de nuestro planeta (Dinerstein, 2017). Hay un visor disponible por internet que muestra las citadas regiones.


En segundo lugar, hemos procedido al preprocesado de los datos: el proceso para limpiar y homogeneizar los datos en bruto (descritos en la sección anterior) se puede dividir en las siguientes tareas (mostradas de manera esquemática en la figura 6):


Diagrama esquemático de cómo se han procesado los datos
Figura 6. Esquema del preprocesado de datos. Las cajas naranjas representan las tareas guiadas por un algoritmo y las azules, los datos originarios o resultantes de las cajas naranjas.

A pesar de tener la misma resolución espacial (0,25º), los índices de riesgo de incendios necesitaban ajustarse a la rejilla de observaciones de superficie quemada debido a que sus mallas presentaban algunas diferencias. A continuación, los datos se agregan temporalmente a la misma resolución. Así pues, los indicadores de riesgo de incendio pasan de resolución diaria a mensual, mientras que las observaciones de superficie quemada quedan en resolución mensual.

En el último paso, los metadatos de las regiones ecológicas se usan para realizar la agregación espacial tanto en los índices de riesgo de incendio como en las observaciones de superficie quemada.

Los métodos de agregación usados son constantes en los algoritmos tanto temporales como espaciales. Tal y como establece la tabla 1, la superficie quemada observada se computó con la suma para obtener el total de área quemada en tiempo y en el espacio. Sin embargo, se procedió de manera distinta con los índices de riesgo de incendio y se calcularon usando distintas opciones estadísticas, como la media, el percentil 90 y el 95.


Tabla mostrando la combinación de las distintas variables utilizadas

Tabla 1. Combinación de variables: métodos de agregación tenidos en cuenta (en verde).

A resultas de esto, hay diez variables distintas después de las labores de preprocesado (además de diez resultados de test de significancia) para un total de 693 regiones ecológicas. Este número es menor que el total definido por los datos de RESOLVE debido a estos hechos específicos:


  1. Algunas regiones ecológicas no tienen suficiente extensión para practicarles la agregación temporal y espacial (no hay puntos de rejilla).
  2. Las observaciones de superficie quemada y los índices de riesgo de incendio sólo proporcionaban información terrestre.
  3. Hay regiones ecológicas sin presencia de fuego en sus superficies.


¡Esperamos que te haya resultado interesante! Ya sabes que si necesitas soluciones de visualización de datos, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo a través de predictia@predictia.es.