Modelos de viento aplicados a la mejora en la predicción de incendios forestales

La predicción de incendios forestales es uno de los grandes retos de la comunidad científica debido al impacto medioambiental, humano y económico que tienen en la sociedad. El comportamiento de este fenómeno es difícil de modelar debido a la gran cantidad de variables que intervienen y la dificultad que implica su correcta medición. Los simuladores de fuego son herramientas muy útiles pero, actualmente, los resultados que obtenemos tienen un alto grado de imprecisión. Desde nuestro grupo se ha trabajado en la predicción en dos etapas, donde antes de realizar cualquier predicción, se incorpora una etapa de ajuste de los parámetros de entrada para obtener mejores predicciones. Pese a la mejora que supone este nuevo paradigma de predicción, las simulaciones sobre incendios reales tienen un alto grado de error por el efecto de las condiciones meteorológicas que, usualmente, varían de manera notable durante el transcurso de la simulación. Uno de los factores más determinantes en el comportamiento de un incendio, junto con las características del terreno, es el viento. Los modelos de predicción son extremadamente sensibles al cambio en los componentes de dirección y velocidad del viento por lo que cualquier mejora que podamos introducir para mejorar la calidad de estas componentes influye directamente en la calidad de la predicción. Nuestro sistema de predicción utiliza la dirección y velocidad del viento de forma global en todo el terreno, y lo que proponemos con este trabajo es introducir un modelo de vientos que nos permita generar vientos locales en todas las celdas en las que se divide el terreno. Este viento local dependerá del viento general y de las características del terreno de dichas celdas. Consideramos que la utilización de un viento general no es suficiente para realizar una buena predicción del comportamiento de un incendio y hemos comprobado que la inclusión de un simulador de campo de vientos en nuestro sistema puede llegar a mejorar nuestras predicciones considerablemente. Los resultados obtenidos en los experimentos sintéticos que hemos realizado nos hacen ser optimistas, puesto que consideramos que la inclusión de componentes de viento locales permitirá mejorar nuestras predicciones en incendios reales.La predicció d'incendis forestals és un dels grans reptes de la comunitat científica a causa de l'impacte mediambiental, humà i econòmic que tenen a la societat. El comportament d'aquest fenomen és difícil de modelar a causa de la gran quantitat de variables que hi intervenen i la dificultat que implica el correcte mesurament d'aquestes. Els simuladors de foc són eines molt útils però, actualment, els resultats que hi obtenim tenen un alt grau d'imprecisió. Des del nostre grup s'ha treballat en la predicció en dues etapes on, abans de realitzar qualsevol predicció, s'incorpora una etapa d'ajustament dels paràmetres d'entrada per obtenir millors prediccions. Malgrat la millora que suposa aquest nou paradigma de predicció, les simulacions sobre incendis reals tenen un alt grau d'error per l'efecte de les condicions meteorològiques que, usualment, varien de manera notable durant el transcurs de la simulació. Un dels factors més determinants en el comportament d'un incendi, juntament amb les característiques del terreny, és el vent. Els models de predicció són extremadament sensibles al canvi en les components de direcció i velocitat del vent i per això qualsevol millora que puguem introduir per millorar la qualitat d'aquests components influeix directament en la qualitat de la predicció. El nostre sistema de predicció utilitza la direcció i velocitat del vent de forma global a tot el terreny, i el que proposem amb aquest treball és introduir un model de vents que ens permeti generar vents locals a cada cel·la en què es divideixi el terreny. Aquest vent local dependrà del vent general i de les característiques del terreny en aquesta cel·la. Considerem que la utilització d'un vent general no és suficient per a realitzar una bona predicció del comportament d'un incendi i hem comprovat que la inclusió d'un simulador de camp de vents en el nostre sistema pot arribar a millorar les nostres prediccions considerablement. Els resultats obtinguts en els experiments sintètics que hem realitzat ens fan ser optimistes, ja que considerem que la inclusió de components de vent locals permetrà millorar les nostres prediccions en incendis reals.Forest fire prediction is one of the big challenges of the scientific community, for their environmental, human and economic impact on society. The course of this phenomenon is hard to be modeled because of the great amount of variables involved in it and the difficulty when it comes to measure them properly. Fire simulators are very useful tools, but the results that they can currently offer us are very imprecise. Our team has been working on the forest fire prediction in two stages in which, before any prediction, we included a stage of adjustment of parameters in order to get more detailed predictions. Although the improvement that this new paradigm of predicting means, real fire simulations offer a high rate of error due to weather conditions, which usually vary in a significant way during the simulation process. One of the main determinants in the course of a fire, along with terrain features, is the wind. Prediction models are extremely sensitive to wind direction and velocity changes. That is the reason why any improvement of the quality of the analysis of these two variables has a direct influence on the quality of the prediction. Current predicting systems use wind direction and velocity in a global way through all the terrain. What we aim to do with this project is to introduce a model of wind with which we could generate local winds in each cell in which the terrain is divided. These local winds will depend on general wind and on terrain features of such cells. We consider that using general wind is not enough to obtain an accurate prediction of the course of a fire. We have confirmed that including a wind field simulator in our system can improve our predictions in a significant way. We are very optimistic with the results that we have obtained from the synthetic experiments we have carried out, for we consider that including local wind variables will enable us to improve our predictions in real cases of fires