Establecimiento de un nuevo sistema de evaluación y predicción del índice meteorológico de riesgo de Incendios Forestales

Los incendios como problema medioambiental de interés prioritario Superficie total anual quemada 100000 200000 300000 400000 500000 600000 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 año Superficie (Ha)

Los incendios como problema medioambiental de interés prioritario Serie histórica de número total de incendios forestales en España 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 año Numero de incendios

El apoyo actual de AEMET en materia de prevención de incendios forestales AEMET presta actualmente apoyo meteorológico específico a los Organismos con competencias en materia de Protección Civil y de prevención y extinción de incendios. Esta colaboración se presta en el marco de actuación definido por la Directriz Básica de Planificación de Protección Civil de Emergencia por Incendios Forestales que establece las características generales a las que debe ajustarse el Sistema de Información Meteorológica del Plan Estatal de Protección Civil de Emergencia ante incendios forestales . En este contexto desde 1993 se confeccionan boletines especiales de predicción orientados al apoyo a la lucha contra incendios. Los boletines se realizan en el ámbito de cada una de las distintas Comunidades Autónomas, y se confeccionan diariamente por los correspondientes Grupos de Predicción y Vigilancia de las Delegaciones de AEMET en las CCAA durante los períodos de campaña establecidos por cada Comunidad. Los boletines contienen predicciones para D+1 de las variables meteorológicas que componen el índice actual de riesgo, para unas zonas previamente definidas en que se ha subdividido cada Comunidad Autónoma. A partir de ellas se predice la probabilidad de ignición a mediodía. La metodología utilizada para el cálculo de dicho parámetro es la desarrollada por la antigua Dirección General de Conservación de la Naturaleza. El valor final del índice de riesgo, graduado en cuatro niveles (bajo, moderado, alto y extremo) se obtiene mediante la combinación de los valores de la probabilidad de ignición y la velocidad de viento previstas, así como la consideración del viento como “terral” o de carácter desecante . Durante el período de campaña definido cada año a nivel nacional se compone diariamente un mapa que integra los valores de los índices previstos para cada una de las zonas.

Temperaturas Previstas (ºC) Intervalo de Humedades Relativas Zona Probabilidad de Tormentas Secas (%) Intervalo de Temperaturas Previstas (ºC) Intervalo de Humedades Relativas Previstas (%) Dirección del Viento Velocidad del Viento (Km/h) ¿Es Terral? Probabilidad de Ignición (%) Indice IRIF 1 10 31 - 33 35 - 40 NE 3 Si 60 2 29 - 31 40 - 45 50 4 30 - 32 Vrb 5 35 - 40 6 33 - 35 7 20 33 - 38 E 70 8 9 30 - 35 11 32 - 34

El apoyo actual de AEMET en materia de prevención de incendios forestales

El nuevo sistema de predicción y evaluación del riesgo de incendios Basado en la generación automática de mapas de riesgo actual y previsto por zonas climáticamente homogéneas usando el índice FWI como parte del sistema canadiense de evaluación del riesgo.

El nuevo sistema de predicción y evaluación del riesgo de incendios Cálculo del FWI Para el cálculo del FWI se necesitan las siguientes variables: Temperatura a 2m, 12 GMT HR a 2 m, 12 GMT Viento a 10 m, 12 GMT Precipitación acumulada en las últimas 24 horas, 12 GMT Las 3 primeras variables se obtienen del análisis trihorario de variables de superficie (HNR y CNN) que se lleva a cabo a partir del HIRLAM 0,05º La precipitación acumulada se obtiene actualmente a partir de las observaciones de las estaciones sinópticas interpolando a los puntos de grid mediante la aplicación METVIEW www.aemet.es 8

El nuevo sistema de predicción y evaluación del riesgo de incendios: red sinóptica de observación

Los análisis de variables superficiales de AEMET Los análisis de variables de superficie realizan cada tres horas, con fines de diagnóstico, análisis de: Presión a nivel del mar Temperatura a 2 metros Humedad Relativa a 2 metros Viento a 10 metros (análisis bivariante) Basado en el paquete de análisis de variables superficiales del modelo HIRLAM Incluyen controles de calidad sobre las observaciones: Control frente al first guess Control frente a vecinos First Guess procede de HIRLAM HNR y CNN (0.05º) Método de análisis utilizado: interpolación óptima

Predicción a corto plazo H+3. Válido a las 9 GMT Análisis de temperatura a 2 metros. Válido a las 9 GMT I. O. Observaciones sinópticas de las 9 GMT

El análisis de la precipitación El tratamiento de la precipitación requiere un análisis más cuidadoso puesto que es una variable peor prevista por los modelos, muy afectada por la orografía y las condiciones locales y de distribución muy irregular. Se está desarrollando un análisis diario de la precipitación, ampliando el paquete de análisis de variables de superficie de HIRLAM a esta variable, que mejorará el sistema de alerta de incendios por riesgo meteorológico. El método que se utilizará será interpolación óptima, el mismo que para el resto de las variables. En este análisis se integrará toda la información de superficie posible, incluyendo las observaciones de la red SAIH (Sistema Automático de Información Hidrológica).

El nuevo sistema de predicción y evaluación del riesgo de incendios

El nuevo sistema de predicción y evaluación del riesgo de incendios

Análisis = First Guess + W * [Observación – First Guess] Los análisis objetivos Integran: información de una predicción de un modelo meteorológico a corto plazo (background o first guess) información de las observaciones meteorológicas recientes. La predicción a corto plazo contiene información procedente de las observaciones antiguas siempre que el first guess proceda de un sistema de predicción que tenga un ciclo de asimilación de datos, como es el caso de HIRLAM En un análisis objetivo estamos teniendo en cuenta no sólo información de las observaciones actuales, sino también de las anteriores. Una de las mayores ventajas de utilizar un análisis es que los campos tienen consistencia física y dinámica. Asumen que la calidad de los modelos es buena y que solamente serán necesarias pequeñas correcciones que tengan en cuenta las observaciones. Análisis = First Guess + W * [Observación – First Guess]