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La tecnología intenta predecir la propagación de los incendios forestales en California

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La tecnología intenta predecir la propagación de los incendios forestales en California

Cuando tormentas eléctricas extrañas pasaron sobre la región vinícola del norte de California el mes pasado y provocaron cientos de incendios forestales, una red recientemente establecida de estaciones meteorológicas remotas, satélites en órbita y supercomputadoras se puso en acción e intentó predecir la propagación de lo que ahora se conoce como el Complejo de Rayos LNU. fuego.

Los bomberos y los tecnólogos han soñado durante mucho tiempo con una fórmula o dispositivo que predeciría con precisión la propagación del fuego, de manera muy similar a como los meteorólogos predicen el posible impacto del clima extremo, pero solo recientemente los grandes datos y las supercomputadoras han comenzado a mostrarse prometedores como medio de previsión de incendios.

“Creo que un bombero que comienza hoy en su carrera, va a ver algo hasta el punto de dejar el [station] en el incendio, tendrán una simulación en su pantalla de dónde irá el incendio, dónde deben realizar las evacuaciones ”, dijo Tim Chávez, analista de comportamiento de incendios de Cal Fire desde 2000.

Los pronósticos anteriores se basaron en grandes suposiciones sobre el paisaje y el clima próximo, pero los pronósticos de hoy se basan en una red de estaciones meteorológicas remotas, cámaras y satélites fusionados con detalles a nivel del suelo sobre la vegetación y la humedad. Ahora los bomberos de California y las empresas de servicios públicos de energía más grandes del estado esperan que estas redes les ayuden a planificar mejor las evacuaciones y apuntar con mayor precisión a los cortes de energía en tiempos de emergencia.

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La tecnología que usa Cal Fire, creada por Technosylva, con sede en La Jolla, se incorporó al departamento en julio en virtud de un contrato de tres años y $ 8.8 millones y aún no se ha implementado por completo en toda la agencia, dijo la portavoz del departamento Christine McMorrow. Pero el programa ya ha sido utilizado por un puñado de analistas de Cal Fire que realizaron simulaciones de dónde se esperaba que estuvieran las llamas ocho horas después.

“Hicimos uno para el Complejo LNU y mostró una tasa rápida de propagación”, dijo McMorrow, refiriéndose a lo que ahora es, con más de 360,000 acres quemados, el cuarto incendio más grande en los libros de registros estatales. “Están satisfechos con lo que obtienen de él”.

Las tres grandes empresas eléctricas del estado también están utilizando la tecnología.

En agosto, Edison dijo que realizó simulaciones de incendios potenciales antes de cortar la energía de los circuitos en los condados de Los Ángeles y Kern. Unas semanas después, PG&E realizó simulaciones de hacia dónde se dirigía el incendio del Complejo LNU antes de que decidieran rociar unos 7.000 postes de energía con retardante.

Cuando se pronostican eventos de viento, Edison, PG&E y San Diego Gas & Electric dijeron que sus cortes de energía preventivos deberían afectar a un 30% menos de personas que el año pasado, en parte debido a una mejor comprensión de dónde son mayores las amenazas de incendio.

Enfrentando una seria responsabilidad bajo las leyes de expropiación inversa de California, los servicios públicos cierran secciones de su red en días calurosos y ventosos, cuando el equipo está en mayor riesgo de provocar un incendio forestal. El año pasado, tales cortes de energía llevaron a millones de californianos a pasar días sin electricidad.

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“Si los datos sobre combustibles son buenos, si los datos meteorológicos son buenos y la ubicación es correcta, nuestros modelos proporcionan un buen estadio”, dijo el presidente de Technosylva, Joaquín Ramírez. “Es una ciencia joven, pero estamos en el camino correcto”.

Sin embargo, persisten las dificultades para predecir con precisión el comportamiento de los incendios extremos.

Cuando el incendio del North Complex administrado por el gobierno federal saltó un río y se precipitó hacia Berry Creek el 8 de septiembre, matando a más de una docena de personas, “el incendio puntual se movió 20 millas más allá de todos los modelos identificados”, escribió el comandante del incidente del incendio, Jay Kurth, en una carta pública.

De manera similar, cuando SDG & E intentó recrear simulaciones de grandes incendios que experimentaron en 2003 y 2007, los modelos de Technosylva fueron menos extremos de lo que realmente sucedió. Si bien el software Technosylva utiliza datos más refinados que su competencia, los expertos dicen que la ciencia fundamental detrás de predecir lo que hará un incendio no ha cambiado, más o menos, en medio siglo.

“En realidad, solo hay un modelo que se utiliza para los modelos de propagación de incendios: el modelo Rothermel”, dijo Chris Lautenberger, cofundador de la empresa de modelado de propagación de incendios Reax Engineering, que también tiene un contrato con PG&E. “Technosylva usa eso, nuestro modelo lo usa. Entonces, lo que difiere de un modelo a otro son más las suposiciones y aproximaciones que se hacen “.

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El modelo de Rothermel es una ecuación matemática establecida en 1972 por un ex ingeniero de General Electric para explicar la velocidad de propagación de un incendio. Modela incendios terrestres en matorrales ligeros y hierba, y se ha convertido en la base sobre la cual se construyeron la mayoría de los modelos predictivos de incendios, desde incendios de corona hasta detección de incendios.

“Mi modelo ha durado 50 años porque podía hacer el trabajo”, dijo Richard Rothermel, de 90 años, al Times en una entrevista reciente desde su casa de Montana. “Ahora, el problema es que la gente esperaba que hiciera mucho más de lo que estaba diseñado”.

Con eso en mente, los funcionarios de las tres empresas de servicios públicos dijeron que, si bien están usando modelos de propagación de incendios para informar sus cortes de energía, no es el factor decisivo.

“Si está buscando una representación exacta de la huella de ese incendio, no estará”, dijo el científico de incendios de Edison, Tom Rolinski. “Es un modelo y todos los modelos están mal. Simplemente no sabemos dónde están equivocados “.

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