Comparación y análisis estadístico entre modelos de probabilidad de ocurrencia de incendios forestales para Honduras. Año 2019
DOI:
https://doi.org/10.5377/ce.v14i2.16918Palabras clave:
Incendios Forestales, MaxEnt, Random Forest, AUC, FIRMSResumen
Honduras por sus condiciones climáticas y fisiográficas en los últimos años ha sufrido impactos negativos a causa que los incendios forestales que ocasionan perdidas en la economía del país, como el cierre de aeropuertos, en la salud de las poblaciones urbanas y rurales, incidencia de plagas y enfermedades en agricultura y el bosque, mayor degradación y erosión de suelos, alteración de sistemas de recarga hídrica, efectos negativos sobre la biodiversidad así como la pérdida de valores escénicos. Para el 2019 se reportaron 1 177 incendios con una superficie afectada de 72 434.77 hectáreas. Los departamentos con mayor incidencia de incendios forestales fueron; Francisco Morazán, Olancho, y Copán. En esta investigación se analizó estadísticamente el desempeño de tres modelos (ICF, Random Forest y MaxEnt) para la generación de mapas de susceptibilidad a incendios forestales a partir de variables ambientales. Los modelos se calibraron con los datos de los reportes de incendios generados por el ICF. Adicionalmente se seleccionaron puntos de incendios de manera aleatoria obtenidos del Sistema FIRMS. El modelo Random Forest tuvo el mejor rendimiento con un AUC para los datos de prueba de 0.973 y un AUC de datos MODIS-FIRMS de 0.919. Usando las clasificaciones promedio de las medidas de importancia de la variable ambiental, la cercanía a asentamientos humanos fue el mejor predictor de
igniciones de incendios forestales, seguido de cerca por la distancia a carreteras no pavimentadas y la elevación, para los modelos basados en algoritmos de aprendizaje autónomo.
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