Caracterización y predicción de escenarios de viento para la gestión de incendios forestales mediante análisis cluster y modelización estocástica

A. Lirón León, A. Rodríguez Martínez, A. A. Rodríguez Sousa, J. T. Rodríguez González, B. Vitoriano

Se presenta un método basado en ciencia de datos y modelización estocástica para caracterizar y predecir escenarios de viento. A partir de un histórico de componentes de viento de la zona de interés, la metodología aplica técnicas de reducción de dimensionalidad y modelos de mixturas gaussianas para extraer patrones coherentes que se identifican con escenarios de viento. El histórico se segmenta entonces en bloques temporales con condiciones de riesgo de incendio, en los que se modela la dinámica atmosférica como un proceso de Markov obteniendo matrices de transición entre escenarios. La agregación de estas matrices mediante una ponderación temporal y estacional permite generar predicciones con las que alimentar un modelo posterior de optimización estocástica para la gestión de incendios bajo incertidumbre, en desarrollo en el marco del proyecto europeo HORIZON 101168017 HURRICANE (Holistic UGV-based Resilient and Real-time Intelligence for Crisis And Natural Emergency).

Keywords: Ciencia de datos, Modelización estocástica, Agregación, Gestión de desastres, Incendios forestales

GT SDDS 4: Desastres y desarrollo sostenible
September 5, 2026  4:00 PM
Aula 26

A. A. Rodríguez Sousa, B. Vitoriano, M. T. Ortuño, G. Tirado, J. T. Rodríguez, B. Granda, V. Chiussi, A. Lirón, G. Barderas, J. M. Ferrer, N. Caballe

M. T. Ortuño Sánchez, M. B. Ancamil Estévez, F. I. Cárdenas González, J. M. Ferrer Caja, B. Granda Chico, B. Vitoriano Villanueva

V. Chiussi, G. Tirado, B. Vitoriano

P. Miró i Martínez, P. Carracedo Garnateo, D. Hervás Marín, R. Puertas Medina