Simulación de incendios forestales para predecir el avance del fuego
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Simulación de incendios forestales para predecir el avance del fuego

El grupo de investigación en Simulación Numérica y Cálculo Científico

PhyFire puede prever su propagación y visualizar los resultados en 3D.

El reciente incendio este agosto de 2020 en Huelva ha resucitado viejos fantasmas sobre los fuegos forestales en la época estival, una constante de cada verano en nuestro país. Un drama, sobre todo cuando muchos de ellos son intencionados o provocados por descuidos, que podría minimizarse de aplicar las nuevas tecnologías como arma contra las llamas.

 

En este sentido, investigadores de la Universidad de Salamanca (USAL) han desarrollado un modelo de simulación de incendios forestales muy útil para predecir el avance del fuego y, por lo tanto, para ayudar a combatirlo.

 

El grupo de investigación en Simulación Numérica y Cálculo Científico ha creado esta herramienta, denominada PhyFire, que está integrada en un sistema de información geográfica (SIG), se puede usar en todo el territorio nacional y es accesible para cualquier usuario en internet: sinumcc.usal.es.


Los proyectos que realiza este equipo multidisciplinar se basan en la resolución numérica de ecuaciones en derivadas parciales. "Nuestro trabajo es útil para muchas ramas de la ciencia, como la ingeniería, la física y la química e incluso también para ciencias sociales como la economía", afirma en declaraciones María Isabel Asensio, miembro del grupo.


En los últimos años, este grupo de investigación reconocido de la Universidad de Salamanca desde 2012, y unidad consolidada de la Junta de Castilla y León desde 2015, ha centrado sus esfuerzos en problemas relacionados con el medio ambiente. Su modelo de simulación de incendios forestales PhyFire, es uno de los trabajos que han tenido mayor repercusión.

 

-¿Cuál es la labor del Grupo de Investigación en Simulación Numérica y Cálculo Científico (SINUMCC) de la Universidad de Salamanca?

-"Desde nuestro grupo de investigación nos centramos en la investigación en diversos aspectos de la simulación numérica y el cálculo científico, desde el desarrollo de modelos matemáticos propios, su resolución numérica con métodos numéricos y computacionales eficientes, hasta su implementación a través de software de desarrollo propio, que procuramos hacer accesible al usuario final ya sea a través de nuestra propia plataforma (https://sinumcc.usal.es/) o adaptando el producto a las necesidades del cliente o del proyecto concreto. Estamos especialmente interesados en el área de los problemas medioambientales".

 

-¿En qué está basado?

-"El trabajo de nuestro grupo se basa en la formación multidisciplinar de los miembros del grupo, ingenieros y matemáticos; la colaboración con otros grupos de investigación tanto de la Universidad de Salamanca como de otras universidades y centros de investigación; y el firme propósito de aunar la investigación más básica con las aplicaciones prácticas y la transferencia de conocimiento al tejido productivo".

 

-¿Cuál es su objetivo?

-"Crear soluciones útiles, prácticas y eficientes a problemas reales a través de la modelización matemática y la simulación numérica, creando productos que se pueden transferir a la empresa o a la administración pública. Hasta ahora nos hemos centrado en problemas medioambientales, pero no descartamos otras áreas".

 

-¿Qué es PhyFire?

-"PhyFire es un modelo físico simplificado de propagación de incendios forestales. Comenzamos a desarrollarlo hace ya dos décadas, lo que empezó siendo un trabajo de tesis doctoral, fue evolucionando hasta convertirse en un producto ya implementado sobre todo el territorio nacional, y en el que han colaborado un buen número de investigadores que han pasado por nuestro grupo, a través de varios proyectos de investigación autonómicos y nacionales, y contratos con empresas. Gracias al uso de técnicas numéricas y computacionales el modelo PhyFire es muy competitivo frente a otros modelos más simples de tipo experimental, pero ofreciendo las ventajas de un modelo basado en las leyes físicas de conservación. Completado con la cartografía necesaria y mediante sistemas de información geográfica se convierte en una herramienta accesible y de fácil uso para el usuario no experto. Se completa con un modelo propio de campos de viento desarrollado también por nuestro grupo, el modelo HDWind, que tiene otras aplicaciones propias".

 

-¿Cuál es la motivación de este trabajo?

-"Ser útiles a la sociedad, devolviendo el esfuerzo y la inversión en investigación siendo útiles. Creo que esta es siempre una de las motivaciones de cualquier investigador. Además, la ayuda a la conservación del medio ambiente siempre es una magnífica motivación. En los últimos tiempos la preocupación por el medio ambiente parece estar más presente por el enorme impacto del cambio climático, pero para nosotros siempre ha estado ahí como un potente revulsivo para seguir trabajando, y ahora aún más".

 

-¿Se podrían evitar incendios?

-"Cualquier sistema de simulación es siempre útil para prevenir y evitar este tipo de catástrofes. En concreto PhyFire puede ayudar a mejorar la planificación de los planes de reforestación y de prevención, localizando las zonas de mayor riesgo, a optimizar los recursos anti-incendios, prevenir riesgos para los equipos de trabajo o la población de una zona afectada por un incendio con antelación suficiente".

 

-¿Cómo han evolucionado los incendios en los últimos años?

-"Desgraciadamente sólo hay que asomarse a los medios de comunicación para ver que los incendios forestales han ido evolucionando hacia peor en parte debido al cambio climático. Nos enfrentamos cada vez con mayor frecuencia a un tipo de incendios más devastadores, lo eventos climáticos extremos ocasionados por el cambio climático contribuyen a un empeoramiento de la devastación ocasionada por los incendios forestales en todos los puntos del planeta. Temperaturas extremas, tormentas, sequías, temporadas de lluvias tardías, calentamiento del mar, actúan como aceleradores del fuego. Australia, California, Amazonas, Europa, hasta zonas árticas están ardiendo (Alaska, Canadá, Siberia). Aunque el causante de la inmensa mayoría de los incendios forestales sigue siendo por desgracia el ser humano".

 

-¿Qué otros modelos han desarrollado?

-"Tenemos tres modelos registrados: PhyFire, el modelo de propagación de incendios forestales del que hemos hablado; HDWind, el modelo de campos de viento de alta resolución imprescindible para el correcto funcionamiento del modelo PhyFire, para recoger el efecto del viento local en la evolución de un incendio, e incluso el efecto de la propia temperatura del incendio en el viento de la zona, y que tiene otras aplicaciones como en el campo de la energía eólica. Además, este modelo también es imprescindible para nuestro tercer producto PhyNX, un modelo de dispersión de contaminantes atmosféricos, que puede ser útil en situaciones de escapes de gases contaminantes, o por ejemplo para prever las zonas afectadas por olores de vertederos o granjas".

-¿Qué proyectos tienen actualmente?

-"Actualmente tenemos un proyecto de investigación del plan nacional en colaboración con BCAM (Basque Center of Applied Mathematics) en Bilbao sobre simulación de incendios forestales. También un proyecto local con la Fundación General de la Universidad de Salamanca sobre dispersión de contaminantes atmosféricos en el que colaboramos con otros grupos de la Universidad de Salamanca. Por último y no menos importante, un contrato con la empresa chilena MATCOM SPA financiado por la Corporación de Fomento de la Producción de Chile, también sobre dispersión de contaminantes atmosféricos".

 

-¿Están desarrollando en estos momentos algo novedoso?

-"Como muchos otros investigadores de muchas áreas de investigación, estamos dedicando algo de nuestro tiempo y esfuerzo al tema que ha puesto patas arriba el mundo, el Covid-19, con modelización matemática de propagación de enfermedades, intentando colaborar con la iniciativa Acción Matemática contra el coronavirus promovida por el CEMat, Comité Español de Matemáticas.

 

Centrándonos en nuestra especialidad de problemas medioambientales, estamos trabajando en la integración de nuestro modelo de campos de viento de alta resolución HDWind, con modelos predictivos mesoescala como el WRF, que puede tener interés no solo en cuestiones de predicción de la evolución de contaminantes atmosféricos, sino también en el área de la energía eólica, en cuanto a predicción de producción energética".