Predicción de la evolución de los incendios forestales guiada dinámicamente por los datos
- Autores: Mónica Malen Denham
- Directores de la Tesis: Ana Cortés Fité (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2009
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús San Miguel Ayanz (presid.), Remo Suppi Boldrito (secret.), Maite López Sánchez (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Los incendios forestales son actualmente una amenaza para el equilibrio natural del medio ambiente, El creciente número de incendios y sus grandes dimensiones los convierte en una amenaza constante para la seguridad y calidad de vida en el planeta.
Los simuladores de comportamiento del fuego implementan un complejo modelo matemático que abstrae el comportamiento del fuego. Estos simuladores tienen como parámetros de entrada diversas variables que describen el entorno donde sucede el incendio (topografía, vegetación, metereología, etc.).
Muchas veces, disponer de los valores correctos para describir estas características es difícil (incluso imposible) de disponer. Dirección y velocidad del viento, humedades del ambiente, humedades del combustible, etc, son algunos ejemplos de parámetros de entrada que cambian con gran rapidez en el microclima generado por el incendio, y la medición de los mismos puede ser una tarea muy compleja. En consecuencia, la predicción clásica de la evolución de los incendios forestales, la cual se basa en ejecutar un simulador de incendios forestales alimentado con dichos parámetros, muchas veces genera prediciones erróneas.
En este trabajo, se utiliza un método de predicción de la evolución de los incendios forestales que consta de dos etapas. En la primera etapa (o etapa de Calibrado) se buscan los mejores valores para los parámetros de entrada del simulador que permiten predecir una evolución del incendio previamente observada. La siguiente etapa o etapa de Predicción, usa los valores obtenidos en la primera etapa para la predicción de la evolución del fuego en un intervalo de tiempo posterior.
La principal aportación de este trabajo es mejorar el método de calibrado, guiando la búsqueda con datos reales para, principalmente, mejorar la calidad de las predicciones y también, disminuir el tiempo de respuesta de dicho método.
Esto se logra a través de resolver la búsqueda utilizando un algoritmo genético guiado dinámicamente por los datos. El conocimiento obtenido a partir del avance real del fuego nos permite inyectar conocimiento al proceso de búsqueda, acelerando la convergencia a buenas soluciones y mejorando la calidad de los valores encontrados.
Los resultados obtenidos muestran la mejora en la calidad de las simulaciones, así como la aceleración en la convergencia hacia buenas soluciones.
