Analítica avanzada e IA son aliadas clave para anticipar y frenar los incendios forestales en España

España está en llamas de nuevo, inmersa en lo que muchos ya consideran el peor año de incendios forestales de las últimas tres décadas. El fuego avanza por varias comunidades autónomas, pero asola especialmente el noroeste peninsular. El programa de vigilancia ambiental europeo Copernicus, manejado por el Gobierno y el Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS), asegura que ya se han quemado más de 340.000 hectáreas. Los focos se ven incluso desde los satélites de la NASA.

Ante este panorama, y mientras bomberos y otras fuerzas del Estado trabajan jornadas maratonianas, la población no deja de preguntarse por qué arde España, si existe falta de prevención y qué están haciendo los distintos organismos responsables para evitar estas situaciones en el futuro.

¿Es posible anticipar dónde se producirán los incendios forestales del próximo año o prever hacia qué zonas se propagará un incendio activo, teniendo en cuenta factores como el clima, la ecología del terreno y el uso del suelo? ¿Cómo podemos crear un sistema de alerta temprana que, a partir de datos meteorológicos, del territorio y del historial de incendios, permita pronosticar las áreas con mayor riesgo? En esta línea, también sería fundamental considerar si se han llevado a cabo acciones preventivas en el terreno, como el desescombro o la construcción de cortafuegos (indicando en ambos casos fechas y ubicaciones), ya que estas intervenciones pueden modificar la probabilidad y el comportamiento de un incendio.

La respuesta podría estar en la tecnología. Hoy, la combinación de datos meteorológicos, información del terreno, imágenes satelitales y modelos predictivos basados en inteligencia artificial permiten anticipar dónde existe mayor riesgo de incendio y cómo podría propagarse un fuego activo.

En España, estos sistemas se nutren de datos procedentes de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), el ya mencionado programa Copernicus, EFFIS y sensores remotos de alta resolución. Factores como temperatura, humedad, velocidad y dirección del viento, precipitaciones, topografía, densidad de vegetación y uso del suelo, se integran en modelos analíticos que generan mapas dinámicos de riesgo. Estos mapas pueden actualizarse cada pocas horas y servir de apoyo a brigadas forestales, autoridades locales y servicios de emergencia para priorizar recursos y tomar decisiones más rápidas y precisas.

“La analítica avanzada y la inteligencia artificial nos permiten pasar de una reacción tardía a una prevención proactiva. Al combinar datos históricos, información en tiempo real y modelos predictivos, podemos identificar con antelación las áreas más vulnerables y actuar antes de que el fuego se inicie”, explica Amaya Cerezo, Experta en IA y analítica avanzada en SAS. “En un contexto de cambio climático y olas de calor cada vez más intensas, esta capacidad de anticipación es clave para salvar vidas, proteger ecosistemas y reducir el impacto económico de los incendios”.

Es decir, no queda duda de que la implantación de sistemas nacionales de alerta temprana que se apoyen en estas tecnologías ayudaría a reducir el tiempo de respuesta y permitiría optimizar la prevención, priorizando las áreas más vulnerables antes de que se inicie el fuego. Luego es necesario interpretar los datos y realizar acciones dirigidas a mitigar los riesgos que se identifiquen.

Este tipo de tecnología ya ha demostrado su eficacia en otros escenarios internacionales. En un proyecto desarrollado en la selva amazónica, SAS aplicó analítica avanzada y machine learning para procesar datos meteorológicos, de vegetación y de uso del suelo junto con imágenes satelitales de alta resolución. El sistema permitió identificar con antelación las zonas con mayor probabilidad de incendio y simular la propagación del fuego bajo diferentes condiciones climáticas. Gracias a ello, las autoridades locales pudieron optimizar la asignación de recursos y reducir significativamente el tiempo de respuesta, minimizando el impacto en áreas críticas de biodiversidad.

La ciencia de datos, la observación satelital y la coordinación interinstitucional se perfilan como las herramientas más eficaces para proteger los bosques y comunidades de España en los próximos años.