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      Home Ciencia y educación

      Xtingue: el sistema de monitoreo en tiempo real liderado por universidad porteña que pronostica riesgo de incendios en Valparaíso

      Redacción by Redacción
      16 noviembre 2021
      in Ciencia y educación, Regional
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      Xtingue: el sistema de monitoreo en tiempo real liderado por universidad porteña que pronostica riesgo de incendios en Valparaíso
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      Los incendios, lamentablemente, han estado ligados a la historia de Valparaíso y una universidad porteña actualmente lidera una iniciativa que busca adelantarse a la posibilidad de que estos se inicien. Se trata de Xtingue, un sistema de monitoreo a escala local en tiempo real que entrega pronósticos de probabilidad de riesgo de siniestros en la interfaz urbano-forestal de la comuna. 

      Esta plataforma permite visualizar mapas georeferenciados de probabilidades de riesgo de incendio con pronósticos cada hora con una ventana de tres días de anticipación, así como variables meteorológicas y geográficas asociadas.

      La iniciativa es liderada por el académico Lisandro Fermín y desarrollada por un grupo de investigadores del Centro de Investigación y Modelamiento de Fenómenos Aleatorios – Valparaíso (CIMFAV) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Valparaíso, con el objetivo de brindar soporte técnico a los bomberos.

      El académico explica que “las zonas de mayor riesgo se caracterizan en términos de la inclinación del terreno, la exposición al sol, el uso del suelo, la vegetación y, por supuesto, el factor humano. El sistema calcula un índice de combustibilidad tomando en cuenta estas variables geográficas. Luego, a través de métodos estadísticos se estiman de manera local umbrales de extremos para las variables meteorológicas como viento, temperatura, humedad relativa y radiación, entre otras”.

      “Usando datos históricos de incendios, el modelo cuantifica de manera dinámica cómo aumenta el riesgo en función de todas estas variables, identificando el momento y lugar dónde se conjugan las condiciones idóneas para la ocurrencia de un nuevo evento. Por ejemplo, cuando la temperatura y la humedad superan sus umbrales extremos, el viento supera cierta intensidad o la radiación solar está en un cierto rango, el índice de combustibilidad junto a otras variables geográficas de la zona indica factores de riesgo, especialmente para sectores con gran inclinación, exposición al sol, pastizales o vegetación no nativa, entre otras características que el modelo logra detectar y cuantificar”, señala.

      La plataforma.

      Fermín asegura que “el sistema no establece un criterio único o global para hacer la clasificación de las zonas de riesgo, sino que va cuantificando de manera dinámica y adaptativa las características de extremos de las variables antes mencionadas y luego estima la probabilidad de riesgo de incendio”.

      El proyecto comenzó a desarrollarse después del gran incendio de Valparaíso en 2014. Según explica el académico, “en el CIMFAV tomamos la iniciativa de apoyar con el desarrollo de este sistema solo con nuestros conocimientos, sin presupuesto asociado, aportando nuestra experiencia en el modelamiento matemático de fenómenos aleatorios tomando en cuenta características locales de la compleja geografía de la zona”.

      “En la actualidad existe mucha información sobre los incendios, con modelos numéricos que entregan simulaciones atmosféricas que toman en cuenta datos reales de estaciones meteorológicas, información de imágenes satelitales que permiten caracterizar la geografía del terrero y datos históricos de incendios urbanos-forestales aportados por Bomberos de Valparaíso. Juntamos la experiencia que se conjuga en el CIMFAV para responder a diversas preguntas asociadas a este problema, en el que la cuestión principal es entender y cuantificar cómo las variables observables asociadas al problema aumentan el riesgo de incendio. Esta es una pregunta difícil de responder cuando se requiere tomar en cuenta características locales de la geografía de la zona, la cual sabemos que es bastante irregular y no homogénea. Es aquí cuando dejan de ser apropiados los modelos globales internacionales y se requiere del modelamiento fino a escala local”, agrega.

      El proyecto obtuvo un fondo PMI UVA 1895 de la Universidad de Valparaíso, de alrededor de 15 millones de pesos para establecer la primera versión de la plataforma, la cual se encuentra en etapa de demostración del sistema como primer prototipo no comercializable. El propio Fermín ganó la convocatoria Lichen*Challenge: un ecosistema para la maduración de tecnologías, como parte del proyecto UVA 20993|Innova UV, de 5 millones de pesos, que permitirá mejorar la plataforma de información en cuanto a accesibilidad y descarga de información.

      Por último, Fermín precisa que “nos proponemos generar el primer prototipo comercial. El aporte económico nos permitirá financiar una pasantía de un estudiante de Ingeniería Matemática y financiar parcialmente a un alumno del Doctorado en Estadística”. 

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