Predecir la propagación del fuego, esencial para el control y la anticipación

La Fundación Universitaria Antonio Gargallo apoya diferentes proyectos de investigación para ejecutar a lo largo de 2025. Entre los trabajos a realizar y que cuentan con ayudas a la investigación se encuentra el proyecto Implementación computacional de modelos cinéticos para la predicción de la propagación de incendios forestales. Este proyecto, en el que trabajan un equipo multidisciplinar de profesores de la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel, investiga en el desarrollo de modelos de simulación computacional que permitan predecir la propagación del fuego en incendios forestales. “La idea es desarrollar modelos de simulación de propagación de incendios forestales al modo de la predicción del tiempo meteorológico basados en ecuaciones”, señaló Adrián Navas, investigador principal y profesor de Mecánica de Fluidos. Con la propuesta lo que persiguen es que “permita conocer la evolución, lo que queremos es conocer como evoluciona el fuego en un incendio forestal”, matizó.

En las próximas décadas, se prevé que las condiciones atmosféricas que propician los incendios forestales sean cada vez más frecuentes debido al cambio climático. Por ello, es fundamental desarrollar estrategias de prevención, mitigación y adaptación a este creciente desafío. Para este propósito, los modelos de simulación computacional jugarán un papel fundamental. Estos modelos son capaces de anticipar la evolución del fuego, lo que permite planificar adecuadamente las actuaciones de extinción, optimizar la seguridad de los equipos de intervención y minimizar los daños causados por el fuego. “El objetivo es pensar en un modelo lo más flexible posible para tener tiempo de reacción o estudiar un incendio ya ocurrido que nos proporcione un mayor nivel de detalle”, afirmó Adrián Navas.

La pretensión del proyecto es continuar con el desarrollo de un modelo de simulación predictivo y eficiente para la propagación de incendios forestales, iniciado en proyectos anteriores de la FUAG. En particular, la propuesta actual se centra en mejorar distintos modelos de cinética química que representen los procesos de combustión en incendios forestales. Estos modelos serán parametrizados considerando, entre otros aspectos, las características de los combustibles y se adaptarán a los más representativos de la provincia. Un aspecto clave del modelo a desarrollar es su capacidad predictiva, lo que implica que debe proporcionar resultados en un tiempo inferior al tiempo real, permitiendo así anticiparnos a la evolución del incendio. El inicio del proyecto comenzó en 2022 y ha sido continuado los dos últimos años con la ampliación de la mejoras de las fórmulas matemáticas y de la caracterización de los combustibles. “La mayoría de los modelos operativos, hoy, solo resuelven la propagación del fuego en superficie, pero para determinado tipo de incendios (los grandes incendios) es fundamental conocer la interacción del fuego con la atmósfera circundante, ya que, se modifican momentáneamente, las condiciones locales del mismo”, puntualizó el investigador principal.

Debido a que las ecuaciones a realizar no se pueden resolver a mano, dada la complejidad de las mismas y de los escenarios a considerar, estas fórmulas se deben resolver computacionalmente. Para ello, es necesario implementar una discretización de las ecuaciones en un código de programación que luego podemos ejecutar para que de una forma automática nos proporcione una solución aproximada. Como consecuencia del cambio climático esto es cada vez más relevante por el aumento de las temperaturas y sequías más largas que “provocan el aumento de incendios y su gravedad”, añadió el autor de la investigación.

En el proyecto, que se desarrollará a lo largo de 2025, participa un equipo que integran Noemí Gil (Ciencia y Tecnologías del Medio Ambiente) y Pablo Díaz Benito (Matemática Aplicada). Esta convocatoria de proyectos permite dar un impulso a jóvenes investigadores, brindando un punto de partido sólido y la posibilidad de postularse en el futuro a convocatorias más ambiciosas.