Evaluación del riesgo de incendios forestales en la interfaz urbano rural de Concepción, integrando herramientas de gis, Machine Learning y simulación espacial

Abstract

El aumento de los incendios forestales ha puesto en riesgo zonas de gran interés, como son la interfaz urbano rural, zonas productivas, ecosistemas naturales, entre otros. Junto con esto, en los últimos años se han desarrollado herramientas y empleado modelos matemáticos de buenos resultados para estudiar el comportamiento de los incendios. Así es como surge la necesidad y la oportunidad de evaluar aquellas zonas que dadas las condiciones actuales, tienen un mayor riesgo de verse afectadas por incendios forestales y así aportar a la toma de decisiones futuras para disminuir o evitar los daños causados. En este trabajo se evalúa el riesgo de incendios al que se enfrenta la zona urbano rural de Concepción, siguiendo la siguiente metodología: En una primera instancia se realiza un modelo de ocurrencia, utilizando Machine Learning (Bagged Decision Tree siguiendo la metodología de Miranda et al. (2020)), con el objetivo de aprender en qué zonas es más probable que se inicie un incendio. Se utilizaron 14 variables explicativas y una variable dependiente binaria de ocurrencia de incendio. Dada la resolución de los raster de las variables explicativas, se obtuvo como resultado un mapa de resolución 30 metros, donde cada celda tiene asignada una probabilidad de ocurrencia. El modelo se entrena con un 80 % de los datos y con el 20 % restante se testea la efectividad del modelo. Para este caso se usó el estimador AUC para evaluar el modelo, obteniendo un AUC=0,97 (AUC tiene valor máximo 1 y mínimo 0) y un tiempo computacional muy bajo, lo que lo transforma en una muy buena herramienta de evaluación a la hora de realizar planificación urbana o productiva y así conocer como afectarían ciertos cambios a la probabilidad de ocurrencia de incendios. Luego se utilizó un modelo de propagación de incendio (Cell2Fire (Pais et al., 2019)) para conocer aquellas zonas que son más propensas a quemarse. Para esto se tomaron 10.000 puntos de ignición aleatorios y se construyó un mapa de probabilidad de quema, donde cada celda indica la proporción de incendios que pasaron sobre ella. Este resultado, se cruzó con un mapa de densidad poblacional, para conocer el riesgo al que se ve enfrentada la población humana en la zona urbano rural de Concepción. Y se evidenció que las zonas de mayor riesgo son aquellas en torno a las grandes ciudades (Concepción y Talcahuano en gran medida), a pesar que las zonas de mayor probabilidad de quema están alejadas de éstas. El trabajo que se presenta a continuación es una prueba de conceptos de una herramienta que busca ser útil para la toma de decisiones en la planificación urbana y productiva, de manera tal de lograr diseñar paisajes resistentes a incendios forestales. En el miso contexto, se evidencian trabajos futuros para mejorar y ampliar dicha herramienta, como la integración de los modelo de ocurrencia y propagación, junto con construir y actualizar los datos necesarios para realizar estos análisis.