Análisis, estimación y cartografía del riesgo humano de incendios forestales

• Autores: Jesús Martínez
• Directores de la Tesis: Emilio Chuvieco Salinero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2004
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ricardo Vélez Muñoz (presid.), M. Pilar Martín Isabel (secret.), Vittorio Leone (voc.), Cristina Montiel Molina (voc.), Juan Ramón de la Riva Fernández (voc.)
• Materias:
  • Ciencias de la tierra y del espacio
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• Resumen

  • Según revelan las estadísticas más recientes de causalidad de incendios forestales, más del 90% de los incendios forestales en España, se debieron directa o indirectamente a la acción del hombre lo que pone de manifiesto la estrecha relación existente entre incendios forestales y actividades humanas en nuestro país. Este hecho contrasta con la escasa importancia concedida a los factores humanos frente a los físicos (topografía, combustibles y meteorología) en los análisis e índices cuantitativos del riesgo de incendios.

    Esto se debe entre otras razones a escasa disponibilidad de datos diarios para evaluarlos y a la falta de patrones espaciales claros en algunas actitudes y comportamientos relacionados principalmente con los incendios intencionados.

    A pesar de las dificultades, en esta investigación se pretende estimar y analizar el riesgo humano de ignición con un enfoque a largo plazo (riesgo de tipo estructural) utilizando variables que sean fácilmente espacializables, de tipo estadístico y cartográfico, que tratan de cuantificar más o menos indirectamente la presencia, el tipo y nivel de actividad humana en relación con el monte y las estructuras territoriales y socioeconómicas que pueden favorecer esa presencia y actividad.

    A lo largo del trabajo se definen los factores de riesgo humano y se identifican estadísticamente las variables espaciales que parecen ser más significativas y que pueden ser utilizadas para predecir y explicar el riesgo humano de ignición en España. Se obtienen varios modelos de riesgo utilizando regresión logística binaria, los cuales predicen apropiadamente la probabilidad de que cada unidad espacial (municipio) tenga una alta o baja ocurrencia de incendios de origen humano. Estos modelos se plasman en mapas de riesgo expresados en una escala probabilística. Se obtuvo un modelo de riesgo global, para el territorio nacional, y 20 modelos regionales y temáticos.