Resumen de Empleo de regresión logística para la obtención de modelos de riesgo humano de incendios forestales

Lara Vilar del Hoyo

• español

  La simulación y modelización de fenómenos geoespaciales permiten entender el fenómeno observado, comprobar hipótesis y teorías, predecir su comportamiento en el espacio y en el tiempo bajo distintas condiciones y escenarios así como descubrir nuevos funcionamientos y comportamientos. Esta comunicación presenta el empleo de Regresión Logística para generar un modelo de riesgo de ignición de incendios forestales. Se incluyen en el modelo los factores relativos al riesgo producido por las actividades humanas y su relación con la ocurrencia de incendios debidos a esta causa en la Comunidad de Madrid, en el período 1990-2004 (resolución 1km2). Los factores vinculados a la actividad humana tienen especial relevancia aunque en la cuantificación del riesgo existe una relativa dificultad en valorarlos y espacializarlos de cara a obtener modelos que permitan predecir el inicio y la propagación del fuego. No obstante, la identificación de los distintos tipos de factores de riesgo vinculados a la actividad humana es posible generar variables de riesgo, relacionadas con los usos del territorio (vías de comunicación, vertederos, espacios naturales protegidos, etc.), aspectos socioeconómicos (población ocupada en la agricultura, nivel de renta, tasa de paro, etc.) y otras como zonas de contacto con el uso forestal (interfases) o medios de vigilancia de incendios forestales, que permitan obtener modelos predictivos suficientemente fiables. Estos modelos pueden ser de gran interés para la planificación y establecimiento de estrategias de prevención y gestión de los espacios forestales.

• English

  The simulation and making models of geospatial phenomena allow to understand the observed phenomenon, to verify hypothesis and theories, to thus predict their behaviour in the space and the time under different conditions and scenes like discovering new operations and behaviours. This communication presents the use of Logistic Regression to generate a model of ignition wildfire risk. In this model contains the factors relative to the risk produced by the human activities and their relation with the fire occurrence due to this cause in the Community of Madrid, in period 1990-2004 (resolution 1km2). The tie factors to the human activity have special relevance although in the quantification of the risk a relative difficulty in valuing them exists and to spatialise them facing obtaining models that allow to predict the beginning and the propagation of the fire. However, the identification of the different types of factors from tie risk from the human activity is possible to generate variables of risk, related to the uses of the territory (protected routes of communication, garbage dumps, natural protected areas, etc.), socioeconomic aspects (population occupied in agriculture, level of rent, rate of unemployment, etc.) and others as zones of contact with the forest use (interface) or means of forest fire monitoring, that allows to obtain sufficiently trustworthy predictive models. These models can be of great interest for the planning and establishment of prevention strategies and management of the forest spaces.