El grupo “Fire Management and Advanced Analytics” del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) se ha hecho cargo del desafío de desarrollar modelos de optimización y simuladores con Machine Learning, capaces de predecir dónde es más probable que se inicie y se expanda un incendio, para determinar acciones concretas que disminuyen la pérdida de vidas humanas y animales, así como el impacto económico y la contaminación por emisión de carbono.
Si bien en el mundo existen muy buenos simuladores para la etapa de combate de un incendio, que permiten a las brigadas saber dónde ubicar sus recursos y cómo evacuar a la población una vez que ya se ha iniciado el evento, hay poca investigación sobre cómo prevenir que estos sucedan, lo que hace a estas herramientas pioneras en el mundo.
El contexto
Las estadísticas muestran que en Chile ha habido un aumento considerable de la cantidad de hectáreas afectadas por incendios forestales durante la última década. ¿Cómo se explica este aumento?
El factor más relevante es el cambio climático y la condición de megasequía. Tradicionalmente se consideraba que cuando había más de 30º Celsius de temperatura, menos de 30% de humedad ambiental y viento a más de 30 kilómetros por hora, el riesgo de incendio aumentaba de forma significativa, sin embargo, la magnitud del evento era controlable.
Hoy, tanto por el efecto antropogénico, como por la variabilidad climática natural, estas cifras han cambiado: en el verano de 2022/2023 se consumieron más de 426.000 hectáreas y se constataron incendios en lugares en los que había más de 40º Celsius, viento de 70 km/hora y menos de 20% de humedad ambiental.
En estos casos la intensidad de los eventos llegó a niveles difíciles de controlar. El fuego subió a las copas de los árboles y las chispas se esparcieron a kilómetros de distancia, propagando el incendio a gran velocidad. Los climatólogos creen que estas condiciones adversas van a ser cada vez más comunes en Chile.
¿Cómo apoyar el combate de estos eventos con analítica y herramientas sofisticadas?
Desde la Investigación de Operaciones se puede aportar en las tres etapas de un incendio forestal:
- En la prevención, evaluando cómo se maneja la vegetación con el objetivo de tener un paisaje más resistente a los efectos de un incendio.
- En el combate del siniestro, determinado cómo se comportará el fuego para responder a la emergencia de forma óptima con los recursos disponibles.
- En la restauración, planificando la reconstrucción de casas, la reforestación e incluso abordando los efectos sociales y psicológicos en la población.
Si bien existen muchos estudios sobre las características de los suelos y cómo se comporta el fuego en ellos, integrar herramientas de Investigación de Operaciones para enfrentar estos fenómenos es algo innovador. En el ISCI han optado por concentrar sus esfuerzos en la etapa de prevención de los incendios.
En el marco del proyecto FONDEF “Diseño de paisajes resistentes a incendios forestales integrando modelos de simulación optimización e Inteligencia Artificial”, entre los años 2021 y 2023, el grupo Fire Management and Advanced Analytics liderado por el investigador Andrés Weintraub, en colaboración con la Corporación Nacional Forestal (CONAF) y la Oficina Nacional de Emergencia (ONEMI), desarrolló un modelo de predicción de igniciones.
“Para entrenar el modelo y validarlo, nosotros nos basamos en los datos históricos de ignición de 1000 incendios forestales en la zona central de Chile. Dividimos el territorio en celdas de cien por cien metros. Lo que nosotros queríamos saber era cuál es la probabilidad de inicio de un incendio en cada una de estas celdas. En el cálculo consideramos los datos históricos y los factores de riesgo (las plantaciones forestales, las zonas pobladas, las áreas colindantes a un camino, etc.) a los que les asignamos un “peso” o nivel de incidencia usando Machine Learning. Luego, tomamos la información de 700 incendios y le pedimos al modelo que indicara el punto de ignición de los 300 restantes para validarlo. Logramos predecir un 90% de ellos, lo que es un buen resultado”,
explica Andrés Weintraub.
Una vez validada la herramienta, el grupo trabajó adaptando a la realidad chilena un modelo de simulación propio llamado Cell2Fire, que habían diseñado previamente junto a investigadores de Estados Unidos y Canadá, para los incendios forestales de este último país.
“Cell2Fire es un modelo de simulación que determina, dado un punto de ignición, en qué dirección se va a propagar el incendio. Como es un problema con alta incertidumbre, se deben efectuar múltiples simulaciones. El resultado de ellas te indica qué lugares tienen más probabilidad de quemarse. En el proyecto FONDEF integramos en ese modelo grandes volúmenes de datos nuevos, específicos de Chile, como, por ejemplo, las proyecciones climáticas para la próxima temporada estival; los datos históricos de puntos de ignición; la información del tipo de vegetación disponible en cada una de las celdas, obtenida a partir de un inventario de CONAF llamado Kitral, información satelital e información de imágenes aéreas; así como los factores de riesgo. Logramos que este simulador de incendios flexible integre el comportamiento del fuego en las distintas zonas con un modelo de decisiones preventivas que considera específicamente la realidad nacional. Parte de la complejidad del modelo es que maneja grandes volúmenes de datos y estos pueden cambiar rápidamente, año a año”,
afirma el investigador.
Gracias a este desarrollo se puede determinar cuál ha sido el “camino del fuego” en eventos anteriores, y, por ende, en qué lugares existe una mayor probabilidad de que vuelva a suceder. A partir de esta información es posible tomar decisiones a mediano plazo y preparar a la población para la siguiente temporada de verano: determinando puntos estratégicos para hacer cortafuegos que retardan el avance de las llamas, identificando dónde hay que limpiar los terrenos para bajar la carga de combustible o dónde se deben podar los árboles para que el fuego no suba tan fácil a copa.
El siguiente paso fue hacer 1000 simulaciónes, considerando al azar una temperatura, un punto de ignición y una velocidad de avance del fuego de una celda a otra, determinada por las características de los materiales que hay en el suelo. Con esas 1000 simulaciones se puede hacer un mapa, que resalta en tonos más oscuros las zonas con mayor probabilidad de incendio (burn probability).
En una segunda etapa los investigadores están trabajando en un nuevo modelo mixto de optimización que se llama Downstream Protectión Value, que evalúa qué sucede si se interviene en una de las celdas, cortando los árboles o cambiando la carga de combustible, previendo cuál es el impacto en las celdas a su alrededor. El modelo permite determinar qué celdas son las que proporcionan mayor protección para las poblaciones, los intereses económicos, la biodiversidad y la emisión de carbono a la atmósfera.
Colaboración con FIRE-RES
Recientemente el grupo de Fire Management and Advanced Analytics junto a sus colaboradores CONAF y CORMA, fueron invitados a formar parte de FIRE-RES un proyecto de investigación del que participan 30 equipos de países de la Unión Europea con una vasta experiencia en prevención, combate y restauración de incendios.
“Que hayan elegido a un grupo de Chile para invitarlo a participar en FIRE-RES habla bien de nosotros y del nivel de investigación que estamos haciendo, somos capaces de competir a nivel mundial en la frontera del conocimiento. Juntos colaboramos con el compromiso de instalar estos sistemas pioneros en Cataluña, Portugal y las Islas Canarias”,
explica Andrés.
Los desafíos a mediano plazo
Actualmente, el grupo se encuentra en el proceso de postulación de un segundo proyecto FONDEF para continuar el desarrollo. Una de las tareas pendientes es agregar más datos para simular el fuego de copa, ya que el sistema actual no integra esa información.
Otro desafío es llevar estos resultados a políticas públicas, implementando medidas concretas de prevención en el verano de 2025 en las regiones de Valparaíso, Maule y Bío Bío, a partir de los resultados de las simulaciones.
Por último, para potenciar su impacto, el equipo está desarrollando formas de “empaquetar” la herramienta de código abierto para que sea amigable y fácil de usar para las distintas instituciones en Chile y otros países alrededor del mundo.
Comunicaciones ISCI