NUEVOS SISTEMAS DE CUANTIFICACIÓN DEL COMBUSTIBLE FORESTAL

Transcripción

1 XXXVIII Foro INIA Incendios Forestales Madrid, 3 de Noviembre de 216 Sesión II: Prevención de Incendios NUEVOS SISTEMAS DE CUANTIFICACIÓN DEL COMBUSTIBLE FORESTAL Ana Daría Ruiz González y Stefano Arellano Pérez UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA Escuela Politécnica Superior (Lugo) Unidad de Gestión Forestal Sostenible (UXFS)

2 Equipo investigador en incendios: Tres especialistas en incendios Dos especialistas en modelización Un especialista en teledetección Un experto en LiDAR Relaciones con otros equipos: CIF de Lourizán (Pontevedra) INIA-CIFOR Universidad de Córdoba Universidad de Castilla-La Mancha Empresa AGRESTA Universidad de León CETEMAS (Asturias) Universidad de Oviedo Proyectos vigentes relacionados: RTA C6 (GEPRIF). Reducción de la severidad del fuego mediante nuevas herramientas y tecnologías para la gestión integrada de la protección contra los incendios forestales. AGL R (SCALIFOR). La gestión forestal frente a los cambios en la dinámica de los ecosistemas forestales: un enfoque multiescala. HORIZONTE (DIABOLO). Distributed, integrated and harmonised forest information for bioeconomy outlooks. Ana Daría Ruiz González y Stefano Arellano Pérez UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA Escuela Politécnica Superior (Lugo) Unidad de Gestión Forestal Sostenible (UXFS)

3 DESCRIPCIÓN LÍNEAS INVESTIGACIÓN DE LA RED 1. Modelización de los combustibles de copa con los siguientes objetivos: Obtener los valores de CBD y CBH de rodales de especies de pino en Galicia usando las parcelas del IFN y, relacionar los valores obtenidos con variables de rodal sencillas de medir en campo. Obtener reglas sencillas de clasificación del riesgo potencial de fuego de copas en rodales de pino en función de variables sencillas de medir en campo. Desarrollar modelos que permitan estimar los valores de CBD y CBH a partir de datos LiDAR. 2. Caracterización detallada de combustibles Foto-guía de combustibles forestales de Galicia

4 DESCRIPCIÓN RESULTADOS DE LA RED 1.1 Obtener los valores de CBD y CBH de rodales de especies de pino en Galicia usando las parcelas del IFN y, relacionar los valores obtenidos con variables de rodal sencillas de medir en campo. IV IFN (21): parcelas ( árboles) Especie Modelo b 3 b 4 b 5 ME R CBD b b 3G N b CBD b b 3G N b CBD b b 3G N b Pino pinaster 4 5 Pino radiata 4 5 Pino silvestre CBD b G b H b 4 5 Mezcla pinos 3 Especie Modelo b 6 b 7 b 8 ME R b N b CBH b H Pino pinaster 7 8 Pino radiata 6 6 b G b CBH b H b G b CBH b H Pino silvestre 7 8 Mezcla pinos 6 6 b G b CBH b H Fernández-Alonso et al (213). Canopy fuel characteristics in relation to crown fire potential in pine stands: analysis, modelling and classification. European Journal of Forest Research 132:

5 DESCRIPCIÓN RESULTADOS DE LA RED 1.2 Obtener reglas sencillas de clasificación del riesgo potencial de fuego de copas en pinares en función de variables sencillas de medir en campo. IV IFN (21): parcelas ( árboles) Modelos de probabilidad de ignición 1 y de propagación de fuego de copas 2 Datos de combustibles propios de Galicia Tres condiciones de quema Condiciones extremas o moderadas? Condiciones H.C.muerto (%) V1m (km/h) % Con. Com.Sup Bajas Moderadas Extremas SI NO G >=14.72 m 2 /ha? H <1.34 m? SI NO SI NO Condiciones extremas? PASIVO PASIVO SUPERFICIE SI ACTIVO NO G>= m 2 /ha? SI ACTIVO NO PASIVO 1 Cruz, M.G.; Alexander, M.E.; Wakimoto, R.H. 24. Modeling the likelihood of crown fire occurrence in conifer forest stands. Forest Science 5: Cruz, M.G.; Alexander, M.E.; Wakimoto, R.H. 25. Development and testing of models for predicting crown fire rate of spread in conifer forest stands. Canadian Journal of Forest Research 35:

6 DESCRIPCIÓN RESULTADOS DE LA RED 1.3 Modelos para estimar los valores de CBD y CBH a partir de datos LiDAR IV IFN (21): 554 parcelas Vuelo LiDAR del PNOA con una densidad de,5 pulsos/m 2 Especie Variable Modelo b b 1 b 2 ME RMSE Canopy Fuel 1 b2 Load CFL bh b 99PFRAhmedia (CFL) Pino Canopy Base b1 maritimo Height CBH bh99 (CBH) Altura media b b Pino radiata (H) 1 99 Canopy Fuel Load (CFL) Canopy Base Height (CBH) h b h 1 b2 CFL h b PFRA 99 b hmedia b1 CBH h 99 Altura media h b (H) b1h Donde h 99 es el percentil del 99% de las alturas de los datos LiDAR y PFRA hmedia es el cociente entre el número de primeros retornos sobre la media y el número total de primeros retornos.

7 DESCRIPCIÓN RESULTADOS DE LA RED 2 Foto-guía de combustibles forestales de Galicia Sistema de clasificación visual En que consiste? Primera evaluación de las características estructurales de los combustibles (h, W, CBD, FCC) Caracterización del dosel arbóreo Se enlaza con modelos empíricos de predicción de comportamiento de fuego desarrollados en el CIF Integración de la dinámica del FS y el FC con el nivel de conocimiento que actualmente existe destacamos la propensión de copas

8 Cómo se han clasificado las situaciones de combustibles? 15 situaciones de combustibles 4 pastizales 6 helechales 56 matorrales

9 47 pinares 17 eucaliptares 2 masas de frondosas

10 Cómo está estructurada la información?

11 Aplicaciones de la foto guía de combustibles de Galicia Prevención y extinción Cartografiar los combustibles Mapas de riesgo Determinar zonas prioritarias de actuación Apoyo a quemas prescritas Evaluar también los resultados de las intervenciones Incrementar la fiabilidad de los simuladores Investigación y formación Ajuste de modelos de características de combustibles a partir de variables de más fácil medición Base para testar las nuevas tecnologías (LIDAR, laser terrestre, dron ) sin necesidad de realizar inventarios destructivos (Proyecto: GEPRIF) Utilidad didáctica a todos los niveles (Académico, administración) Aplicación pagina web base datos electrónico tipo Digital Photo Series Sistema abierto que permite incorporación de nuevas situaciones