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).
Palabras clave: Ciencia de datos, Modelización estocástica, Agregación, Gestión de desastres, Incendios forestales
Programado
GT SDDS 4: Desastres y desarrollo sostenible
5 de septiembre de 2026 16:00
Aula 26
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