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Andrés Fuentes, Departamento de Industrias USM
Prediciendo el comportamiento de un incendio

Un grupo de investigadores de la Universidad Técnica Federico Santa María (USM) dio a conocer avances de una importante investigación que permitirá conocer el comportamiento de un incendio forestal a través de un software. Andrés Fuentes, uno de los investigadores responsables de este desarrollo, nos comenta más detalles de este modelo.
Andrés Fuentes.

¿En qué consiste este desarrollo?
Hace varios años que venimos trabajando en un modelo matemático del comportamiento de un incendio forestal. Para ello, es necesario separar el siniestro en sus etapas fundamentales, como el encendido (o ignición) y la propagación. Hasta ahora, hemos trabajado en cómo se inician los incendios más sencillos y, actualmente, estamos aplicando estos modelos matemáticos a eventos de mayor complejidad. Ahora bien, lo que hemos logrado en la USM es integrar todas las distintas escalas o magnitudes involucradas en un incendio, a través del análisis estocástico del comportamiento, estudiando el fenómeno en términos de probabilidad, pudiendo modelar el incendio tanto en espacios pequeños como grandes. A esto se suma la interacción local de la biomasa forestal, capturando de mejor manera la física del fenómeno incorporando variables como, por ejemplo, el tiempo que se mantiene encendida la vegetación y la energía liberada mediante radiación.

Con estos datos, un software podrá calcular en minutos los resultados del comportamiento del fuego, permitiendo así tomar decisiones rápidas e informadas para el combate contra los incendios forestales.

¿En qué etapa se encuentra actualmente este desarrollo?
En la actualidad, nos hallamos en la primera etapa de validación a escala de laboratorio, que nos permitirá comprender los aspectos fundamentales y confirmar el funcionamiento del modelo. Para graficarlo, podríamos decir que aún estamos trabajando en el análisis de cómo un incendio afecta las agujitas de pino; pronto iremos a una fase intermedia para conocer las reacciones de un árbol entero, para llegar finalmente a una escala real, como sería el incendio de un bosque entero.

¿Cuáles han sido las dificultades en esta investigación?
Desde el punto de vista matemático, la gran dificultad tiene que ver con las escalas, con las magnitudes, ya que si se quiere modelar cómo se propaga un incendio, por ejemplo, en los cerros de Valparaíso (donde la escala es de kilómetros), el modelamiento se complica. Debido a estas magnitudes, se requiere de meses para el modelamiento de las diferentes variables en un sistema computacional, considerando también las ecuaciones que se puedan presentar. En este sentido, este trabajo requiere de levantamiento en terreno, detalles de la vegetación, condiciones meteorológicas, condiciones de viento, humedad, la carga de combustible, tipo de combustible, entre otras condiciones que hay que incluir en el modelo. La meta es poder considerar incluso el comportamiento de las interacciones de las agujas de pino hasta finalmente un bosque, llevando el modelamiento a las distintas escalas. Los resultados que hemos obtenido son bastante promisorios, aunque lo que queda por delante es mucho trabajo, ya que para el mundo científico, todavía existen muchas interrogantes trascendentales que debemos resolver.

Una vez desarrollado el modelo, ¿quiénes deberían manejar esta información?
A través de esta herramienta, buscamos contribuir a la comunidad desde la seguridad, que le permita a los gobiernos regionales o municipalidades establecer zonas riesgosas para el establecimiento de comunidades que intentasen vivir ahí. Asimismo, es una herramienta de gran utilidad para la industria forestal, con la cual se podría realizar mapas de riesgo de incendios y establecer medidas de control antes que ocurriese un siniestro.

¿Sirve este modelamiento para incendios industriales?
Si bien hemos desarrollado mayor información sobre los incendios en medios abiertos, también lo hemos aplicado en otros escenarios, como podría ser un medio confinado. Modificando los factores de acuerdo a las condiciones existentes en cada escenario, se puede obtener información relevante.

Octubre 2014
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