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Modelado espacial de incendios: una herramienta predictiva para el Bosque La Primavera, Jalisco México

Modelagem espacial de incêndios: uma ferramenta preditiva para o Bosque La Primavera, Jalisco México

Spatial modeling of fires: a predictive tool for La Primavera Forest, Jalisco Mexico

Resumen

La interacción de diversos elementos de carácter socioeconómico, político y cultural, influidos por factores de paisaje y climáticos, son aspectos importantes en los regímenes de incendios. Sin duda la generación de modelos espaciales que integran esos elementos y factores, ayudan a predecir zonas potenciales de incendios con más exactitud. El Área de Protección de Flora y Fauna La Primavera (APFFLP) constituye el principal regulador climático de la zona metropolitana de Guadalajara, y presenta frecuentemente incendios forestales, por lo que representa un reto para la ciencia y la tecnología utilizarla como modelo para desarrollar metodologías que ayuden a predecir incendios forestales. El presente estudio se enfoca a la construcción de un modelo espacial que ayuda a determinar zonas potenciales de incendios en dicha área. El modelo integra variables meteorológicas, de paisaje, de combustibles, antropogénicas y/o de causalidad; y las ocurrencias históricas de los incendios comprendidos durante el periodo 1998-2012. Según el modelo, las variables que determinan las zonas con mayor potencial de incendios son: la pendiente (paisaje), la humedad relativa (meteorológica), el tipo de vegetación (causalidad) y el uso del suelo (antropogénicas). El modelo predice una zona extensa con alto potencial de incendiarse, ubicada en la parte central y noroeste del polígono del APFFLP; asimismo, existen zonas potenciales pequeñas y aisladas ubicadas en el oriente del polígono. La información generada en este estudio podría ayudar a la generación de mapas de riesgo locales y con ello, optimizar las acciones de manejo del fuego y restauración del Bosque La Primavera.

Palabras clave:
área natural protegida; heterogeneidad ambiental; landscape; mapas de riesgo; MAXENT.

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