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Record W7112749857

Estudio de la estructura y funcionamiento de dos índices de peligro meteorológico de incendios forestales. Aplicación a tres zonas climáticas de España peninsular

2003· article· es· W7112749857 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUPM Digital Archive (Technical University of Madrid) · 2003
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLineaVitis viniferaContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El estudio de la estructura, funcionamiento y bondad de dos índices de peligro meteorológico de incendios forestales: uno de uso Nacional "Índice de Peligro de Incendios Forestales (IPIF)" y el otro de uso Internacional "Índice Meteorológico de Incendios Forestales canadiense (FWI)" ha sido realizado sobre un área de estudio que abarca una superficie de 25.079,50 km2 de la zona Atlántica; 8.015,15 km2 de la zona Continental y 16.592,82 km2 de la zona Mediterránea de la España peninsular. El objetivo del estudio ha sido analizar la estructura y funcionamiento de los índices IPIF y FWI desde el punto de vista de su uso como elemento de toma de decisiones en la gestión preventiva de los incendios forestales. La metodología utilizada y desarrollada en el análisis puede ser también aplicada a la comparación de la bondad de otros índices prefijados, facilitando el avance hacia la gestión rentable y sostenible del los índices meteorológicos de incendios forestales en España. La caracterización de la estructura de los índices IPIF y FWI se llevó acabo por medio de información primaria y secundaria recopilada respectivamente en el Área de Defensa contra Incendios Forestales de la DGCN, el Servicio Forestal de Canadá, así como mediante correspondencia con investigadores del índice FWI en Francia, Italia y Portugal. Para el análisis del funcionamiento del Índice de Peligro de Ignición "IPIG" (parte del IPIF) y FWI, se han utilizado un conjunto de técnicas estadísticas sobre una muestra de 11.035 puntos correspondientes a la época de primavera y verano-ótoño. Se adoptó para ello una escala homogeneizada lo que hizo posible comparar la variabilidad a nivel diario, para cada índice, tanto del número de incendios (30.740 incendios, como tamaño de muestra) como del área afectada (195 .141,5 8 ha, como tamaño de muestra). Se han utilizado, además de los parámetros estadísticos descriptivos de centralización y dispersión, contrastes de hipótesis basados en pruebas paramétricas así como pruebas no paramétricos (Coeficiente de C01Telación de Rangos de Spearman y Contraste de Kruskall Wallis) y análisis de regresión lineal. El índice IPIF se obtiene a partir de los elementos meteorológicos: temperatura, humedad relativa, velocidad del viento y el carácter terral o no del viento. En el caso del índice FWI, su cálculo requiere valores diarios (12:00 horas UTC) de temperatura, humedad relativa, velocidad del viento y precipitación de las últimas 24 horas, así como los valores acumulados de los días previos. La no consideración de la precipitación y los valores acumulados de los días previos, y la clasificación de la velocidad y carácter de viento limitan los valores obtenidos con el índice IPIF. Los componentes estructurales del índice IPIF son: el índice IPIG y el Índice de Alarma (IA); mientras la estructura del índice FWI considera: el subíndice del contenido de humedad en los combustibles ligeros muertos (FFMC), el subíndice contenido de humedad en la hojarasca (DMC), el subíndice de sequía (DC), el subíndice de propagación inicial (ISI), el subíndice de combustible disponible (BUI) y el Índice Meteorológico de Incendios Forestales "FWI". De esta relación se deduce que el índice IPIF sólo considera algunos aspectos del peligro de incendios, y en concreto no incluye un módulo del comportamiento de los incendios. El estudio previo de frecuencias sobre las poblaciones de valores de los índices IPIG (valores discretos que varía de 10 en 10, y entre, 10 y 100) y FWI (valores continuos entre O y 91,59), ha indicado que la población de valores diarios del índice IPIG se distribuye según una función en forma de campana en todas las provincias consideradas en la primavera y el verano-otoño, observando los valores más altos de las frecuencias en las categorías de peligro moderada y alta. En cambio, la población de valores diarios del índice del índice FWI se ajusta a una función exponencial negativa en todas las provincias estudiadas en la primavera, y en el verano-otoño, en la zona Atlántica, mostrando que los valores más altos de las frecuencias en la categoría de peligro baja. Tiene una razonable alta frecuencia en las categorías de peligro moderada y alta en el verano-otoño en la zona Continental y una adecuada frecuencia en las categorías muy altas y extremas en las provincias Mediterráneas para esta misma estación. Las características de la distribución frecuencial sobre las distintas categorías de peligro obtenidas con el índice FWI y su razonable ajuste a las características climáticas de cada zona avalan las posibilidades de su aplicación en el área estudiada. El análisis comparativo entre los valores de los índices IPIG y FWI y el hecho de que un día concreto se produzca o no algún incendio han indicado una ligera destreza para clasificar esta variable "ocurrencia de algún incendios", sobre todo en los intervalos superiores a 50 en la primavera, verano-otoño y en el área estudiada. La comparación de los valores de los índices IPIG y FWI con la variable "número de incendios diarios", realizado a través de modelos de regresión lineal, ha indicado que los modelos de regresión construidos para el índice FWI permiten explicar el 69,90% de la varianza cuando se considera el valor medio diario del número de incendios en los días incluidos en cada categoría de peligro, en el conjunto de provincias en la primavera; valor que asciende hasta el 82,83% en el verano-otoño. Con los modelos construidos para el índice IPIG se explican valores inferiores de variabilidad, en el conjunto de provincias, en la primavera y el verano-otoño. El análisis comparativo de los valores de los índices IPIG y FWI con la variable "área diaria afectada" ha indicado una fuerte dependencia no-lineal. Por ello, y para evaluar adecuadamente la bondad de ambos índices como indicadores del área que se puede ver afectada por los incendios en un día concreto, se ha ideado un método que considera los días en que los índices IPIG y FWI alcanzan valores extremos fijando un determinado valor del percentil de la distribución y utilizando como estimador de la bondad del índice para clasificar los días de máximo peligro, el área afectada en los días citados. Los resultados obtenidos con este método han indicado que el índice FWI es notablemente bueno para indicar la propagación media de los incendios forestales en el verano-otoño y bueno en la primavera si se le compara con el índice IPIG en las provincias estudiadas. El contraste directo entre los "valores de los índices y el número de incendios diarios" y "valores de los índices y el área afectada diaria" de primavera, de veranootoño y para todos los días de la muestra de estudio, realizado con el estadístico Rangos del Coeficiente de Correlación de Spearman, han indicado una asociación media sobre el área de estudio en torno a 0,5 para ambos índices, aunque el índice FWI ha mostrado un mayor nivel de asociación en las provincias de La Coruña y Lugo, principalmente. Se ha demostrado finalmente mediante técnicas estadísticas que las subpoblaciones de valores diarios de los índices IPIG y FWI clasificados según tres distintos niveles del número de incendios acaecidos y según cuatro distintos del área afectada, son significativamente distintos, no siendo esta diferencia tanto del azar, ello para todas las épocas y provincias estudiadas. La únicas excepción es el caso de la localidad de Ávila-P.Hita en primavera, para el índice IPIG y la variable número diario de incendios. ABSTRACT The structure, adequacy , and goodness of two forest fire weather indexes, one of them running at national scale (IPIF) and the other one intemationally used (Fire Weather Index-FWI), have been carried out over a study area that includes a total of 25.079,5 Km2 in the Spanish Atlantic region, 8.015, 15 Km2 in the continental part and 16.592,82 km2 in the Spanish Mediterranean region. The goal of the study was to make an analysis of the structure and functioning of the abovementioned indexes from the point of view of their use as decision-making tool for forest fire prevention management purposes. The methodology developed and utilised in this analysis may be also applied for comparing the goodness of other predefined indexes. The results of this research activity constitutes a step forward oriented to achieve a more profitable and sustainable use of forest fire weather indexes in Spain. The characterisation of the structure of both indexes was undertaken making use of the primary and secondary information collected from the Area of Forest Fire Defence of the Spanish General Directorate of Nature Conservation and from the Canadian Forestry Service . Sorne information was also received by mail from different researchers who have dealt with these indexes in France, Italy and Portugal. For the analysis of the functioning of the Index Danger of Ignition "IPIG" and FWI indexes, a set of different statistical techniques have been used over a testing sample that includes a total of 11035 cases belonging to spring and summer-autumn seasons. A common normalised scale was adopted for both indexes, allowing the comparison of the variability at daily scale of forest fire occurrence (testing sample including 30740 fires) and bumed area (testing sample including 195141,6 Ha). Several test of hypothesis based in parametric as well as in non-parametric techniques (Spearman Rank Correlation Coefficient and Kruskal-Wallis Test), and linear regression analysis have been applied to the sample data besides of the classic descriptive parameters for centralisation and spreading. To obtain the IPIF index the following meteorological parameters were used as inputs: air temperature; relative humidity, wind speed and direction (in order to determine the occurrence of drying effects ). In the case of the FWI index, bis computation requires daily values at 12 UTC of air temperature, relative humidity, wind speed and 24-h accumulated precipitation, as well as s

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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