Desarrollo de un modelo de análisis de datos que permita predecir la ocurrencia de incendios forestales en el Distrito Metropolitano de Quito, basado en factores ambientales, geoespaciales y socioeconómicos

En las últimas décadas, la ciudad de Quito ha experimentado un incremento significativo en la frecuencia e intensidad de los incendios forestales, un fenómeno atribuido principalmente a factores como el cambio climático, la expansión urbana descontrolada y la interacción compleja de variables ambientales, geoespaciales y socioeconómicas. Los datos históricos sugieren que las condiciones climáticas adversas, como el aumento de las temperaturas y las fluctuaciones en los patrones de precipitación, junto con la baja humedad relativa, han creado un entorno favorable para la propagación de incendios. Además, la topografía accidentada y la presencia de vegetación seca en varias zonas de la ciudad y sus alrededores han facilitado la rápida expansión de estos incendios una vez iniciados.Las áreas periurbanas de Quito, donde coexisten usos del suelo residencial y forestal, son especialmente vulnerables. La expansión urbana ha intensificado la interacción entre las actividades humanas y las áreas forestales, incrementando el riesgo de incendios debido a prácticas agrícolas, la deforestación y el manejo inadecuado del fuego. A pesar de los esfuerzos realizados por las autoridades locales y diversas organizaciones ambientales para gestionar y mitigar el riesgo de incendios forestales, la falta de herramientas predictivas avanzadas ha limitado la efectividad de estas iniciativas. La capacidad de anticipar la ocurrencia de incendios y de implementar medidas preventivas adecuadas es crucial para reducir el impacto de estos eventos catastróficos y contribuir a la gestión integral del riesgo de desastres.En el ámbito global, se han llevado a cabo diversos estudios sobre la predicción de incendios forestales utilizando modelos de análisis de datos que incorporan factores ambientales, geoespaciales y socioeconómicos. Por ejemplo, en regiones como California, Australia y el Mediterráneo, se han desarrollado modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático y análisis de big data que han mostrado resultados prometedores en la predicción de incendios. Estos modelos integran variables como la temperatura, la humedad relativa, la velocidad del viento, la precipitación, el uso del suelo, la topografía y la densidad poblacional, utilizando datos satelitales y sistemas de información geográfica (SIG) para mejorar la precisión de las predicciones y generar mapas de riesgo.El desarrollo de modelos predictivos específicos para el Distrito Metropolitano de Quito es esencial debido a las particularidades climáticas, geográficas y socioeconómicas de la región. La implementación de estos modelos permitirá a las autoridades locales y a las organizaciones de gestión de riesgos anticipar y mitigar los impactos de los incendios forestales, mejorando la planificación y la respuesta ante emergencias. Esta investigación se alinea con las prioridades locales de sostenibilidad y protección ambiental, representando una contribución significativa al campo de la ciencia de datos aplicada a la gestión del riesgo de desastres.

• 第一著者: López Revelo, María Gabriela (author)
• フォーマット: masterThesis
• 出版事項: 2024
• 主題: Minería de datos; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Gestión del riesgo; Incendios forestales – Quito (Ecuador); Factor ambiental; Datos geoespaciales; Factores socioeconómicos
• オンライン･アクセス: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45105