La propuesta, presentada por la Maestría en Ingeniería – Recursos Hidráulicos de la UNAL Sede Bogotá, está enfocada en orientar acciones de vigilancia y prevención en Boyacá y Cundinamarca. La información se analizó en Google Earth Engine, la plataforma de computación geoespacial en la nube de Google, que integra datos de agencias como la NASA.
Juan David Amaris Martínez | Grupo de Investigación en Ingeniería de los Recursos Hídricos (GIREH) de la UNALshare
El modelo señala qué zonas reúnen las condiciones físicas más propicias para el fuego, lo que permite concentrar los esfuerzos en donde el peligro podría ser mayor. Foto: archivo, Unimedios.
El aumento de las temperaturas, la disminución de la humedad y la prolongación de temporadas secas son factores que propician la propagación de incendios forestales. Sin embargo, estos no dependen solo del clima, sino que aquí también intervienen la vegetación disponible, el relieve, las condiciones meteorológicas del momento y el uso que se le da a la tierra.
Por eso, al analizar los incendios registrados a comienzos de 2024 en Colombia, los investigadores evidenciaron la necesidad de contar con mejores herramientas para leer el territorio antes de que se presenten nuevas emergencias.
En Boyacá y Cundinamarca esta necesidad es especialmente importante porque allí coinciden páramos, bosques andinos, cultivos, pastos, matorrales, centros poblados y fuentes de agua estratégicas, a lo que se suman presiones asociadas con el cambio en el uso del suelo, las actividades productivas, la cercanía a vías y asentamientos, y algunas prácticas humanas que pueden aumentar la probabilidad de combustión.
Con ese propósito, en su tesis para la Maestría en Ingeniería – Recursos Hidráulicos de la UNAL Sede Bogotá, el investigador analizó cómo combinar la información climática y la satelital para identificar las zonas en las que el fuego puede encontrar condiciones más favorables para propagarse, para lo cual empleó un índice compuesto de teledetección calibrado localmente.
Identificación de zonas vulnerables
En el estudio se analizó información de 2014 a 2024 proveniente de satélites de la NASA —como los sensores MODIS y VIIRS— y de fuentes climáticas globales como CHIRPS, con cobertura sobre Boyacá y Cundinamarca. Primero se evaluó la sequía meteorológica mediante el Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración (SPEI), que compara la lluvia y la demanda evaporativa de la atmósfera con el comportamiento histórico de cada zona, lo que permite saber si un lugar está más seco o más húmedo de lo normal.
Como la sequía no explica por sí sola el peligro de incendio, el trabajo incorporó una segunda lectura desde el satélite, combinando variables como el verdor de la vegetación (NDVI), la temperatura de la superficie terrestre (LST), la sequedad del suelo estimada con la relación temperatura-vegetación (TVDI) y el tipo de cobertura o vegetación del suelo (VT). Estas se procesaron en Google Earth Engine, la plataforma de computación geoespacial en la nube de Google, que integra datos de agencias como la NASA, en donde se integraron y calibraron con registros históricos de incendios de los dos departamentos.
En conjunto, el SPEI muestra cuándo una zona entra en déficit hídrico en comparación a como estaba antes, mientras las variables satelitales muestran cómo se expresa ese déficit en la superficie: vegetación menos vigorosa, temperatura más alta, señales de sequedad y coberturas más o menos propensas a arder. Al integrar ambas lecturas, el índice FDCI calibrado identifica las áreas en donde coinciden sequía y condiciones físicas favorables para la propagación del fuego.
Datos del pasado que hablan del futuro
Para contrastar los resultados se usaron detecciones satelitales de fuego activo del Sistema de Información sobre Incendios para la Gestión de Recursos (FIRMS) de la NASA, el cual registra focos térmicos en tiempo casi real a partir de sensores a bordo de satélites. Estas detecciones permiten comparar patrones espaciales y temporales sobre dónde y cuándo han ocurrido incendios, aunque no equivalen al área quemada completa ni explican la causa de cada evento, sino que señalan los píxeles en donde el satélite detectó anomalías de calor consistentes con fuego activo, lo que sirve como referencia para calibrar y validar el modelo.
El análisis de los incendios registrados a comienzos de 2004 evidenció la necesidad de contar con mejores herramientas para leer el territorio antes de la presentación de nuevas emergencias. Foto: archivo, Unimedios.
Los resultados muestran una relación importante entre sequía e incendios: cerca del 72% de los eventos analizados ocurrió bajo valores negativos del SPEI, asociados con déficit hídrico. Esto significa que la mayoría de los incendios registrados coincidieron con periodos en los que la zona afectada estaba más seca de lo habitual para esa época del año. Dado que el SPEI se puede calcular con pronósticos climáticos, esta relación abre la posibilidad de anticipar condiciones de mayor peligro antes de que los incendios ocurran, y no solo describirlas después.
Además, entre 2018 y 2024 el 68,7% del territorio analizado mostró una relación estadísticamente significativa entre sequía e incendios: en general, a mayor sequedad, mayor cercanía del fuego. Esta señal se concentró notablemente en Boyacá, lo que sugiere que allí la relación entre déficit hídrico e incendios fue más consistente. Aunque la sequía no explica por completo la ocurrencia de incendios, su seguimiento mediante datos climáticos y satelitales sí ofrece una aproximación útil para anticipar condiciones de mayor peligro.
Aplicación viable
Este resultado muestra que la herramienta se debe entender como un apoyo para priorizar zonas de observación, y no como una alarma puntual. Su mayor valor está en acotar el territorio que requiere atención: en lugar de vigilar toda una región, el modelo señala qué zonas reúnen simultáneamente las condiciones físicas más propicias para el fuego, lo que permite concentrar esfuerzos en donde el peligro es mayor en lugar de distribuirlos de manera dispersa.
Una herramienta como esta sería útil para autoridades ambientales, alcaldías, cuerpos de bomberos, consejos territoriales de gestión del riesgo y equipos técnicos encargados de priorizar recorridos, vigilancia y acciones preventivas. Aunque su uso no sustituye la información local ni las alertas oficiales, sí puede complementar la toma de decisiones antes y durante las temporadas secas.
Para evolucionar hacia un diagnóstico más completo del riesgo, la herramienta debería incorporar variables sociales y operativas: cercanía a vías y centros poblados, prácticas productivas, uso del suelo, presencia humana, infraestructura expuesta, reportes locales, viento, humedad relativa, pendiente y capacidad institucional. Esa integración permitiría pasar de una lectura del peligro físico a una comprensión más amplia de dónde pueden coincidir amenaza, exposición y vulnerabilidad, principios que integran la gestión del riesgo.
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