Construcción de una metodología para el pronóstico mensual del

[ Meteorología Colombiana
N°8
¡ pp. 73-78
Marzo, 2004
Bogotá D.C.
ISSN-0124-6984
j
CONSTRUCCiÓN DE UNA METODOLOGíA PARA EL PRONÓSTICO MENSUAL DEL RIESGO DE INCENDIOS SUPERFICIALES DE LA COBERTURA VEGETAL DE COLOMBIA. APLICACiÓN A LA "REGiÓN ANDINA NORTE" DEVELOPMENT OF A METHODOLOGY FOR MONTHLy FORECASTING OF SURFACE FIRES OF COLOMBIA'S VEGETATION COVER. AN APPLlCATION TO "NORTH ANDEAN REGION" YOLANDA GONZÁLEZ HERNÁNDEZ
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) Posgrado de Meteorología-Universidad Nacional de Colombia JESÚS ORLANDO RANGEL CH.
Instituto de Ciencias Naturales - Universidad Nacional de Colombia
González, Y. & J. Rangel. 2004: Construcción de una metodología para el pronóstico mensual del riesgo de incendios superfi­
ciales de la cobertura vegetal de Colombia. Aplicación a la "Regíón Andina Norte". Meteoro!. Colomb. 8:73-78. ISSN 0124-6984.
Bogotá, D.C. Colombia.
RESUMEN
En el presente artículo se expone una metodología para el pronóstico del riesgo mensual de in­
cendios superficiales de la cobertura vegetal en Colombia, la cual se desarrolla con base en el
análisis de componentes y variables meteorológicas, de variabilidad climática y antrópicas que se
involucran en el riesgo de incendios en la región Andina Norte. Dicha metodología, permite regio­
nalizar el país con fines de pronóstico en diez subregiones. En cada una de estas, se definen sie­
te niveles altitudinales, cada uno de los cuales constituye un área de estudio. Para cada uno de
estos se construye una base de datos la cual alimenta tanto los modelos de Regresión Logística,
como los de Poisson, los cuales identifican las variables independientes y/o asociadas a la pre­
sencia o ausencia de incendios.
Palabras claves: Riesgo, El Niño, incendios forestales, pronóstico, región Andina.
ABSTRACT
In the present article a methodology is presented for the forecasting of the monthly risk of surface
fires of the vegetation cover in Colombia, based on the analysis of meteorologicaí components
and variables of climatic and anthropic variability involved in fire risks of the North Andean Region.
The methodology enables one to regionalize the country, with fire prediction purposes in mind,
into ten sub-regions, in each one of which seven height levels are defined to make up separate
regions of study. For each of these, a data base is built to teed both the logistic regression models
and the Poisson models, which identify the variables independent froni, and/or associated with the
presence or absence of fires.
Keyword~:
1.
Risk, el niño, forest tire, forecast, Andean region.
INTRODUCCiÓN
La flora y la fauna junto con algunas actividades huma­
nas se ven directamente afectadas' por la presencia de
los incendios superficiales de la cobertura vegeta!. La
predicción oportuna del riesgo de presencia de este fe­
nómeno facilita a las autoridades, tanto municipales como
departamentales y/o nacionales, lo mismo que a los dife­
METEOROLOGíA COLO
rentes organismos de atención y prevención de desas­
tres, tomar las medidas necesarias para evitar o mitigar la
ocurrencia de los incendios superficiales de la cobertura
vegetal en Colombia.
La frecuencia y la propagación de estos incendios de­
penden de una parte, de las actividades antrópicas y de
otra, de las condiciones meteorológicas y climatológicas
que se presenten en la región, ya que estas definen no
solamente los períodos seco y húmedo, sino que también
determinan las relaciones culturales entre el hombre y el
medio ambiente.
presencia de incendios superficiales de la cobertura ve­
getal. De otra parte, el período de tiempo que sirvió de base para adelantar la investigación que en este artículo se alude es de 1991 a 2000. La metodología considera los siguientes pasos: Definición de las sub regiones con fines de pronós­
tico del riesgo de incendios superficiales de la co­
bertura vegetal en Colombia.
Selección de una sub región tipo, con base no sólo
en la cantidad y calidad de la información
meteorológica,
climatológica,
de
cobertura
vegetal, suelos, paisajes y actividades antrópicas,
sino también con respecto al número de incendios
mensuales de su cobertura vegetal y al área
afectada por este fenómeno.
Identificación de las variables que favorecen la
ocurrencia de los incendios superficiales de la co­
bertura vegetal y a partir de ellas construir y vali­
dar un modelo estadístico que permita obtener un
pronóstico mensual.
Selección de las estaciones meteorológicas más
representativas de la subregión, con base no solo en
la cantidad y calidad de los datos de las variables
elegidas, sino también en la distribución geográfica
que tengan en los diferentes niveles altitudinales.
Definición de una escala cartográfica que permita
identificar, localizar y calcular el área de las distin­
tas unidades de la cobertura vegetal, de los suelos
y del relieve de la subregión escogida.
Construcción de la base de datos mensual­
multianual necesaria para la elaboración y valida­
ción del modelo estadístico.
Construcción de un modelo estadístico que permi­
ta obtener un pronóstico mensual del riesgo de in­
cendios superficiales de la cobertura vegetal en la
subregión.
Validación del modelo estadístico obtenido con la
información existente en la base de datos definida
previamente para tal fin.
En el país existe una cultura, un poco generalizada, del
uso del fuego en las diferentes actividades desarrolladas
por el hombre, algunas de las cuales están asociadas
directamente con la preparación de los terrenos con fines
agrícolas y pecuarios. Casi siempre, ellas generan altos
riesgos de incendios superficiales de la cobertura vegetal
y afectan especialmente a los bosques nativos y even­
tualmente a los plantados, ya que los procesos de tala,
roza y quema suceden en sitios circundantes a éstos
(MINAMBIENTE,1998).
Los estudios realizados en USA, Canadá y Australia
sobre este problema, recomiendan la conformación de un
Sistema de Pronóstico de Peligro de Incendio, ya que las
causas físicas y el control del desarrollo de los incendios
de la cobertura vegetal en estos países son equivalentes
con los que se producen en los países tropicales, aún
cuando las condiciones bióticas sean muy diferentes. Por
lo tanto, desde un punto de vista eminentemente práctico,
es viable el desarrollo de un Sistema de Pronóstico de
Peligro de Incendio en nuestros países, con base en la
información metodológica que sustenta los estudios ade­
lantados en otros países (WMO, 1982).
El presente artículo, se refiere a los resultados obtenidos
en el estudio realizado para la construcción de una meto­
dología que permita la obtención de un Pronóstico Men­
sual del Riesgo de Incendios Superficiales de la Cobertu­
ra Vegetal en la región Andina Norte de Colombia, el cual
se basa en el análisis de las variables meteorológicas,
climatológicas, antrópicas, de cobertura vegetal, suelos y
relieve.
1.2.
Tanto la metodología aquí expuesta como el pronóstico
que de ella se obtiene, serán utilizados por el Servicio de
Información Ambiental del IDEAM, para la emisión de
avisos y boletines referentes a este fenómeno y por el
Ministerio del Medio Ambiente para sustentar las políticas
pertinentes con este problema ambiental entre otros.
2.
1.1.
ASPECTOS METODOLÓGICOS
Generalidades
El área escogida para la construcción y aplicación de la
metodología es la región Andina Norte, donde se concen­
tra gran parte de la población del país y donde además
existe una alta diversidad de vegetación, suelos y activi­
dades tanto culturales como agrícolas asociadas a la
Regionalización del Territorio Nacional
Con base en la regionalización, que con fines de pronós­
tico del estado del tiempo hizo el Instituto de Hidrología,
Meteorología y Estudios Ambientales, se estudia la
homogeneidad que en ella se presenta en cuanto a:
El clima: Estacionalidad y distribución de la precipitación media anual. La cobertura vegetal: Clases de cobertura vegetal predominantes. Las actividades antrópicas: índice de presión po­
blacional sobre las cuencas hidrográficas y sobre los bosques. Los paisajes y suelos: Sistemas morfogénicos predominantes. y a partir de lo anterior, se definen diez regiones con
fines de pronóstico del riesgo de incendios superficiales
de la cobertura vegetal en Colombia.
IIGONZAL.EZ & RANGE:L: METODOL.OGíA PRONÓSTICO RIESGO INCENDIOS SUPERFICIALES COLOMBIA
75
1.3. Selección de la Región
Se establece que la región Andina Norte posee mayor
número de estaciones meteorológicas y una mejor infor­
mación respecto al número de incendios tanto por depar­
tamento como por municipio para el período comprendido
entre 1991 y 2000. Además, esta región tiene un área de
13.161.327 Ha y posee una pOblación de 20.833.415
habitantes (DANE, 2002). En ella se diferencian siete
niveles altitudinales, a saber: nivel uno: de O a 600 msnm;
nivel dos: de 601 a 1.200 msnm; nivel tres: de 1.201 a
1.800 msnm; nivel cuatro: de 1.801 a 2.300 msnm; nivel
cinco: de 2.301 a 2.700 msnm; nivel seis: de 2.701 a
3.200 msnm y nivel siete: mayor que 3.201 msnm.
1.4. Identificación de Componentes y Varia­
bles que Favorecen la Ocurrencia de los
Incendios
Se identifican dos componentes, las cuantitativas y las
cualitativas.
Componentes cualitativas:
Cobertura vegetal: Agroecosistemas andino,
Agroecosistema andino interandino, Agroecosis­
tema basal, Bosque andino, Bosque andino frag­
mentado, Bosque basal plantado, Bosque basal
fragmentado y Xerofitia andina (IDEAM, 1996).
Paisajes: cordillera, planicie aluvial de piedemon­
te, colinas, formas aluviales y/o lacustres.
Ordenes de suelos: alfisoles, andisoles, capital,
entisoles, histosoles, inceptisoles y molisoles
(IGAC, 1995).
Población: número total de habitantes, densidad
poblacional urbana y rural.
Actividades antrópicas: número mensual de sába­
dos, número mensual de domingos, número men­
sual de días festivos, número mensual de días de
vacaciones y número mensual de días de labores
agrícolas.
Componente cuantitativa:
Meteorológica: precipitación media mensual (mm),
precipitación máxima en 24 horas (mm), humedad
relativa media mensual (%), brillo solar (número
de horas sol 1 mes), nubosidad (octas), temperatu­
ra media (gC), temperatura máxima (ºC) y tempe­
ratura media de máximas (gC); número de días
con precipitación al mes, número de días
consecutivos sin precipitación al mes, número de
días consecutivos con precipitación al mes,
índices de precipitación estandarizado a uno tres y
seis meses.
Variabilidad climática: número de días con fenó­
meno "El Niño", número de días con fenómeno "La
Niña", número de días del período seco, número
de días del período húmedo y número de días de
transición.
Fenomenológica: número de incendios mensual.
1.5. Selección de Estaciones Meteorológicas y
Escala Cartográfica
Los siguientes criterios permitieron seleccionar treinta y
nueve estaciones de la región Andina Norte: períodos,
longitud de las series, clase de estación, localización,
funcionamiento, administración, clase y número de varia­
bles, así como también el menor número de datos faltan­
tes en la información.
Debido a que tanto el mapa de coberturas vegetales
(IDEAM, 1996), como el de suelos del IGAC y el modelo
de elevación del terreno están disponibles a escala 1:
500.000, se definió ésta como escala de trabajo ya que
por tratarse de la construcción de la metodología, es
válido el nivel de detalle que ofrece.
1.6. Construcción de los Modelos Estadísticos
para el Pronóstico de Riesgo de Incendios
Superficiales de la Cobertura Vegetal
Esta construcción se realizó no sólo mediante un análisis
de componentes principales para reducir el número de
variables meteorológicas, sino con base en el análisis de
correlación y el porcentaje de los valores propios. Esto se
hizo mediante el uso del paquete estadístico SAS.
Se consideraron para cada uno de los niveles altitudina­
les y para el área en general, varios casos para la selec­
ción de los modelos:
Caso 1: Considera los datos originales tan sólo de la
componente meteorológica.
Caso 2: Se completan las variables meteorológicas con el
programa TRAMO, e integra las variables de la compo­
nente antrópica y variabilidad climática.
Caso 3: Considera los promedios de las variables meteo­
rológicas y las componentes variabilidad climática y an­
trópica.
Caso 4: Considera las variables meteorológicas seleccio­
nadas por el análisis de componentes principales y las
componentes variabilidad climática y antrópica.
Se aplica el Análisis de Regresión Logística a los datos,
considerando como variable respuesta la presencia o
ausencia de incendios con valores (1,0), respectivamente
y como variables explicativas las variables meteorológi­
cas, de variabilidad climática, antrópica.
Los modelos se seleccionan, de acuerdo con las metodo­
logías de Regresión Logística, hacia delante (forward),
hacia atrás (backward) y paso a paso (stepwise). En la
selección se consideran criterios como la significación de
los parámetros, el porcentaje de pares concordantes y
discordantes, las medidas de asociación y predicción: o
de Sommers, Gamma y Tau-a.
METEOROLOGíA COLOMBIANA
76
En cuanto a la evaluación de los modelos, se realiza de
manera gráfica mediante el análisis de residuales de
Pearson contra cada variable explicativa.
Los modelos Poisson, se estiman mediante el procedi­
miento General Liner Model (GML) de SAS.
C2: número de días con fenómeno "El Niño"
M7: Brillo solar
M13: Temperatura máxima
Segundo nivel altitudinal (de 601 a 1.200 msnm) P(Y=l)
3. ANÁLISIS Y DISCUSiÓN DE
RESULTADOS
Regionalización con fines de pronóstico de incendios: La
aplicación de esta metodología permite definir diez re­
giones con fines de pronóstico de riesgo de incendios de
la cobertura vegetal, ellas son: región Andina (norte y
sur); región Caribe (norte y sur); región Pacífica (norte y
sur); región Orinoquía, Amazonía y región de los Piede­
montes (llanero y amazónico).
Región Andina Norte: Esta región presenta una alta di­
versidad de las coberturas vegetales con predominio de
agroecosistemas andinos e interandinos (9.783.561 Ha)
equivale al 74.4% de la región, bosque andino
(1.097.783 Ha). Bosque andino fragmentado (995.659
Ha) y páramos (607.400 Ha), entre otros. Los sistemas
morfogénicos presentes son montaña alta, media y baja
y depresiones tectónicas intramontañas (Ceballos,
1.998). La población presenta entre una muy alta y alta
coacción sobre las cuencas hidrográficas, puesto que en
esta región se asientan las principales ciudades del país
(Cuervo, 1998). En el área de estudio se ubican nueve
Parques Nacionales Naturales (El Cocuy, Chingaza,
Sumapaz, Catatumbo-Bari, Tama, Tatama, Las Orquí­
deas, Paramillo y Pisba), dos Santuarios de Fauna y
Flora (Iguaque y Guanenta Alto río Fonce) y el Área Na­
tural Unica (Los Estoraques). Además, para el período
de estudio (1.991 a 2.001) se registraron en esta región,
102.612 Ha afectadas por los incendios de la cobertura
vegetal, aproximadamente, siendo una de las más signi­
ficativa las 77.606 Ha calcinadas en el año 1.997, bajo
condiciones del fenómeno de "El Niño".
Modelos de pronóstico de incendios: Los modelos váli­
dos son los desarrollados con las consideraciones del
Caso 3, citado previamente, el cual considera series
completas, valores promedios de las variables meteoro­
lógicas, componente variabilidad climática y componente
antrópica.
Los modelos de regresión logística son los siguientes:
Variable respuesta Y
Cuando Y
=1, indica que sí se presentó incendio.
Cuando Y
=0, indica que no se presentó incendio.
Primer nivel altitudinal
(de O a 600 msnm)
1+exp(30.4411-0.0853A8-0.9182M14)
A8: Número de días festivos y de vacancia escolar
M14: Temperatura máxima
Tercer nivel altitudinal (de 1.201 a 1.800 msnm) P(Y=l) = _
1
1+exp(-11.0323-0.0303M1+0.9334M2+0.0231M7)
M1: Precipitación media
M2. Número de días con precipitación
M7: Brillo solar
Cuarto nivel altitudinal (de 1.801 a 2.300 msnm) P(Y=l) = _ _ ......._ _..___ 1.......___ ~_
1+exp( -38.8040-0.0597C3+0.4868M6)
C3: Número de días con período seco
M6: Humedad relativa
Quinto nivel altitudinal (de 2.300 a 2.700 msnm) 1
P(Y=l) =
1+exp(21.4363-0.0549C3+ 1.6021 Ml0-0.8497M13)
C3: Número de días del período seco
M10: índice de precipitación estandarizado a tres meses
M13: Temperatura máxima
Sexto nivel altitudinal (de 2.701 a 3.200 msnm) P(Y:=l) =__
.. ~ 1~-:--.,---~:-:-: 1+exp( -1.6544-0.0368M1 +0. 7128M2 0.5976M4+ 1.8304M11)
M1: Precipitación media
M2: Número de días con precipitación
M4: Número de días consecutivos con precipitación
M11: índice de precipitación a seis meses.
Séptimo nivel altitudinal (mayor que 3.200 msnm) P(Y=1) :=
1---,------,-,,--­
1+exp(22.2134-1.1628M13)
M13: Temperatura máxima.
P(Y=1)
1~~_
1+exp(63.85-0.1 011 C2-0.0394M7-1.5139M13)
+..
[1 GONZÁLEZ & RANGEL: METODOLOGíA PRONÓSTICO RIESGO INCENDIOS SUPERFICIALES COLOMBIA
Modelo para toda la región
(de O a mas de 3.200 msnm)
P(Y= 1) =~ _ _ _...~~.._l~~~.=
1+exp(-17.6817-0.0308A5 O.0372A7+
- - _...
_ - _ . _ - - _ ..
_-------~-~--
O.1225M2+ O.1849M6+ O.0119M7 + 0.1331 M12
Q,0281M14)
A5: Número de días con labores agrícolas
A7: Número de días festivos
M2: Número de días mensual con precipitación
M6: Humedad relativa
M7: Brillo solar
M12: Temperatura media
Estos modelos se pueden considerar como un punto de
partida para el estudio del pronóstico de incendios de la
cobertura vegetal, ya que su alcance en este trabajo es
de carácter de diagnóstico sobre las variables que expli­
can la presencia de incendios de la cobertura vegetal por
cada nivel altitudinal. Su uso para evaluar las proyeccio­
nes del riesgo de incendio (horizonte de pronóstico a un
mes), se puede hacer con base en las medias mensuales
multianuales de las variables que explican la presencia
de incendios, se calcula el riesgo para cada uno de los
meses del año.
Por otra parte, para pronosticar su presencia se evalúan
y cuantifican las proyecciones sobre las variables y a
partir de ésta se calculan las probabilidades del riesgo
esperado y junto con los índices históricos de riesgo, se
hace un análisis cualitativo del riesgo a pronosticar.
CONCLUSIONES
La presencia o ausencia de incendios superficiales de la
cobertura vegetal en la región Andina Norte, está asocia­
da principalmente con las siguientes variables: número
de días mensuales con precipitación, humedad relativa
media, brillo solar, temperatura media mensual, tempera­
tura media de máximos mensual, número de días festivos
y número de días mensuales de labores agrícolas.
Según los modelos de regresión logística que involucran
las componentes meteorológicas: variabilidad climática y
antrópica, las variables asociadas a la presencia / ausen­
cia de los incendios de la cobertura vegetal en los siete
niveles altitudinales, son:
Primer nivel: brillo solar, número de días con Fenó­
meno "El Niño" y la temperatura máxima, de las cua­
les el brillo solar, es la variable que más pesa en el
modelo.
Segundo nivel: número de días festivos y de vacancia
escolar y la temperatura máxima, siendo la primera de
estas la que más ayuda a explicar la realidad.
•
Tercer nivel: la presencia de incendios en este nivel
esta asociada con el brillo solar, precipitación media
77
y el número de días con precipitación, siendo esta úl­
tima la de mayor significación.
Cuarto nivel: los incendios de la cobertura vegetal
están explicados por el número de días del período
seco y la humedad relativa. Esta última es la de ma­
yor incidencia.
Quinto nivel: la temp~ratura máxima, el número de
días del período seco y el índice de precipitación es­
tandarizado a tres meses son las variables que per­
miten explicar la ocurrencia de estos fenómenos. De
ellas, la de mayor peso es el índice de precipitación
estandarizado a tres meses.
Sexto nivel: la presencia de incendios en este nivel
altitudinal está asociada con la precipitación media,
el número de días con precipitación, el número de
días consecutivos con precipitación y el índice de
precipitación estandarizado a seis meses, siendo és­
te último el de mayor importancia en el modelo.
Séptimo nivel: la temperatura maxlma es la única
variable asociada a la presencia de este fenómeno.
Se recomienda tanto al IDEAM como a las CAR's y
UAESPNN, la aplicación de esta metodología para que
así se pueda validar y/o ajustar los modelos de los distin­
tos niveles altitudinales a los cuales pertenezcan los
eventos ocurridos en fechas posteriores al año 2000.
Los modelos se construyen con la información provenien­
te de una base de datos, la cual recoge la problemática
propia de los incendios de la cobertura vegetal en la
región Andina Norte durante los años comprendidos entre
1991 y 2000. Su validación es exclusivamente teórica, ya
que no se ha podido contar con datos suficientes para los
años 2001 y 2002.
Agradecimientos
En el IDEAM, agradezco al personal directivo, científico,
técnico y administrativo, que hizo posible el desarrollo de
la presente investigación.
En la Universidad Nacional de Colombia, agradezco al
profesor Jesús Orlando Rangel Churio por su dirección y
a los profesores Lucio Fernando Ruiz Guzmán y Luis
Guillermo Díaz Monrroy por la orientación, dedicación y
aportes a la presente investigación, así como también a
la Estadística Ángela Paola Briñez Ramírez, por su traba­
jo a favor de este sueño.
N.B.: El presente artículo es una síntesis del trabajo de
grado para optar por el titulo de Magíster en Meteorología
en la Universidad Nacional de Colombia.
METEOROLOGíA COLOMBIANA N°8, MARZO 20041
En cuanto a la evaluación de los modelos, se realiza de
manera gráfica mediante el análisis de residuales de
Pearson contra cada variable explicativa.
Los modelos Poisson, se estiman mediante el procedi­
miento General Liner Model (GML) de SAS.
3. ANÁLISIS Y DISCUSiÓN DE
RESULTADOS
Regionalización con fines de pronóstico de incendios: La
aplicación de esta metodología permite definir diez re­
giones con fines de pronóstico de riesgo de incendios de
la cobertura vegetal, ellas son: región Andina (norte y
sur); región Caribe (norte y sur); región Pacífica (norte y
sur); región Orinoquía, Amazonía y región de los Piede­
montes (llanero y amazónico).
Región Andina Norte: Esta región presenta una alta di­
versidad de las coberturas vegetales con predominio de
agroecosistemas andinos e interandinos (9.783.561 Ha)
equivale al 74.4% de la región, bosque andino
(1.097.783 Ha). Bosque andino fragmentado (995.659
Ha) y páramos (607.400 Ha), entre otros. Los sistemas
morfogénicos presentes son montaña alta, media y baja
y depresiones tectónicas intramontañas (Ceballos,
1.998). La población presenta entre una muy alta y alta
coacción sobre las cuencas hidrográficas, puesto que en
esta región se asientan las principales ciudades del país
(Cuervo, 1998). En el área de estudio se ubican nueve
Parques Nacionales Naturales (El Cocuy, Chingaza,
Sumapaz, Catatumbo-Bari, Tama, Tatama, Las Orquí­
deas, Paramillo y Pisba), dos Santuarios de Fauna y
Flora ílguaque y Guanenta Alto río Fonce) y el Área Na­
tural Unica (Los Estoraques). Además, para el período
de estudio (1.991 a 2.001) se registraron en esta región,
102.612 Ha afectadas por los incendios de la cobertura
vegetal, aproximadamente, siendo una de las más signi­
ficativa las 77.606 Ha calcinadas en el año 1.997, bajo
condiciones del fenómeno de "El Niño".
Modelos de pronóstico de incendios: Los modelos váli­
dos son los desarrollados con las consideraciones del
Caso 3, citado previamente, el cual considera series
completas, valores promedios de las variables meteoro­
lógicas, componente variabilidad climática y componente
antrópica.
Los modelos de regresión logística son los siguientes:
Variable respuesta Y
=1, indica que sí se presentó incendio.
Cuando Y =0, indica que no se presentó incendio.
Cuando Y
Primer nivel altitudinal
(de O a 600 msnm)
P(Y=1)
=_ _~___1_._ _._ _._ _ __
1+exp(63.85-0.1011C2-0.0394M7-1.5139M13)
C2: número de días con fenómeno "El Niño"
M7: Brillo solar
M13: Temperatura máxima
Segundo nivel altitudinal (de 601 a 1.200 msnm) P(Y=l) = _ ...._ _....._ _...__ ~ _ . . . __ ~ __.. .__ ~_
1+exp(30.4411-0.0853A8-0.9182M14)
A8: Número de días festivos y de vacancia escolar
M14: Temperatura máxima
Tercer nivel altitudinal (de 1.201 a 1.800 msnm) P(Y=l)
_ _ .._ _ . . _ _ 1_~ _ _ _.. ._~ _ _
1+exp(-11.0323-0.0303M1 +0.9334M2+0.0231 M7)
M1: Precipitación media
M2. Número de días con precipitación
M7: Brillo solar
Cuarto nivel altitudinal (de 1.801 a 2.300 msnm) P(Y=l) = _ _ _.._...___ 1_ _ _.._ _
1+exp( -38.8040-0.0597C3+0.4868M6)
C3: Número de días con período seco
M6: Humedad relativa
Quinto nivel altitudinal (de 2.300 a 2.700 msnm) P(Y=l) =___.._ _.. _ _ 1
__.. . ._.__ . . _.._ __ . __~_
1+exp(21.4363-0.0549C3+ 1.6021 M 10-0.8497M 13)
C3: Número de días del período seco
M10: índice de precipitación estandarizado a tres meses
M13: Temperatura máxima
Sexto nivel altitudinal (de 2.701 a 3.200 msnm) P(Y=l)-
1_ _ . . _ _.. .~
1+exp(-1.6544-0.0368M1+0.7128M2
0.5976M4+ 1.8304M11)
M1: Precipitación media
M2: Número de días con precipitación
M4: Número de días consecutivos con precipitación
M11: índice de precipitación a seis meses.
Séptimo nivel altitudinal (mayor que 3.200 msnm) P(Y=l) =_ _ _.. _ _ 1_ __
1+exp(22.2134-1.1628M13)
M13: Temperatura máxima.
GONZÁLEZ & RANGEL: METODOLOGíA PRONÓSTICO RIESGO INCENDIOS SUPERFICIALES COLOMBIA
y el número de días con precipitación, siendo esta úl­
tima la de mayor significación.
Modelo para toda la región
(de O a mas de 3.200 msnm)
P(Y= 1)
=~
_ _.._ _..__1_ _..
1+exp(-17,6817-Q.0308A5 0,0372A7+
Q,1225M2+ 0,1 849M6+ Q,Ql19M7 + Q,1331M12
Q,Q281M14)
A5: Número de días con labores agrícolas
A7: Número de días festivos
M2: Número de días mensual con precipitación
M6: Humedad relativa
M7: Brillo solar
M12: Temperatura media
Estos modelos se pueden considerar como un punto de
partida para el estudio del pronóstico de incendios de la
cobertura vegetal, ya que su alcance en este trabajo es
de carácter de diagnóstico sobre las variables que expli­
can la presencia de incendios de la cobertura vegetal por
cada nivel altitudinal. Su uso para evaluar las proyeccio­
nes del riesgo de incendio (horizonte de pronóstico a un
mes). se puede hacer con base en las medias mensuales
multianuales de las variables que explican la presencia
de incendios, se calcula el riesgo para cada uno de los
meses del año.
Por otra parte, para pronosticar su presencia se evalúan
y cuantifican las proyecciones sobre las variables y a
partir de ésta se calculan las probabilidades del riesgo
esperado y junto con los índices históricos de riesgo, se
hace un análisis cualitativo del riesgo a pronosticar.
CONCLUSIONES
La presencia o ausencia de incendios superficiales de la
cobertura vegetal en la región Andina Norte, está asocia­
da principalmente con las siguientes variables: número
de días mensuales con precipitación, humedad relativa
media, brillo solar, temperatura media mensual, tempera­
tura media de máximos mensual, número de días festivos
y número de días mensuales de labores agrícolas,
Según los modelos de regresión logística que involucran
las componentes meteorológicas: variabilidad climática y
antrópica, las variables asociadas a la presencia / ausen­
cia de los incendios de la cobertura vegetal en los siete
niveles altitudinales, son:
Primer nivel: brillo solar, número de días con Fenó­
meno "El Niño" y la temperatura máxima, de las cua­
les el brillo solar, es la variable que más pesa en el
modelo.
Segundo nivel: número de días festivos y de vacancia
escolar y la temperatura máxima, siendo la primera de
estas la que más ayuda a explicar la realidad.
Tercer nivel: la presencia de incendios en este nivel
esta asociada con el brillo solar, precipitación media
•
Cuarto nivel: los incendios de la cobertura vegetal
están explicados por el número de días del período
seco y la humedad relativa. Esta última es la de ma­
yor incidencia.
Quinto nivel: la temp~ratura máxima, el número de
días del período seco y el índice de precipitación es­
tandarizado a tres meses son las variables que per­
miten explicar la ocurrencia de estos fenómenos. De
ellas, la de mayor peso es el índice de precipitación
estandarizado a tres meses,
Sexto nivel: la presencia de incendios en este nivel
altitudinal está asociada con la precipitación media,
el número de días con precipitación, el número de
días consecutivos con precipitación y el índice de
precipitación estandarizado a seis meses, siendo és­
te último el de mayor importancia en el modelo.
Séptimo nivel: la temperatura maxlma es la única
variable asociada a la presencia de este fenómeno.
Se recomienda tanto al IDEAM como a las CAR's y
UAESPNN, la aplicación de esta metodología para que
así se pueda validar y/o ajustar los modelos de los distin­
tos niveles altitudinales a los cuales pertenezcan los
eventos ocurridos en fechas posteriores al año 2000.
Los modelos se construyen con la información provenien­
te de una base de datos, la cual recoge la problemática
propia de los incendios de la cobertura vegetal en la
región Andina Norte durante los años comprendidos entre
1991 y 2000. Su validación es exclusivamente teórica, ya
que no se ha podido contar con datos suficientes para los
años 2001 y 2002.
Agradecimientos
En el IDEAM, agradezco al personal directivo, científico,
técnico y administrativo, que hizo posible el desarrollo de
la presente investigación.
En la Universidad Nacional de Colombia, agradezco al
profesor Jesús Orlando Rangel Churio por su dirección y
a los profesores Lucio Fernando Ruiz Guzmán y Luis
Guillermo Díaz Monrroy por la orientación. dedicación y
aportes a la presente investigación, así como también a
la Estadística Ángela Paola Briñez Ramírez, por su traba­
jo a favor de este sueño.
N.B.: El presente artículo es una síntesis del trabajo de
grado para optar por el título de Magíster en Meteorología
en la Universidad Nacional de Colombia.
METEOROLOGíA COLOMBIANA W8, MARZO
20041J
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