Un equipo del Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente (INIBIOMA, CONICET-UNCo) entrenó un algoritmo de aprendizaje artificial denominado Random Forest, el cual permite obtener una proyección de la probabilidad de incendios y vulnerabilidad de bosques en la región andino patagónica bajo diversos escenarios de cambio climático que se esperan para mediados y fines del siglo XXI. Esta información puede ser de utilidad para proyectar condiciones futuras, concientizar sobre la importancia de la mitigación y planificar acciones de contención frente a escenarios de incendios. El trabajo fue publicado en la revista Science of the Total Environment.

Cómo funciona

El modelo desarrollado relaciona la ocurrencia de incendios históricos en la Patagonia andina durante veintitrés años con variables biofísicas, antrópicas y meteorológicas históricas que influyeron en ignición y propagación de dichos fuegos. Una vez parametrizado el modelo, se estimaron las probabilidades de incendio futuras; para ello se ingresaron datos de proyecciones de condiciones meteorológicas bajo diversos escenarios de emisión de gases de efecto invernadero (GEI), denominados modelos de circulación general (GCM) que fueron desarrollados por el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC). A su vez, la magnitud de cambio en la recurrencia de incendios estimada permitió ranquear la vulnerabilidad de diversos ecosistemas boscosos frente a estas alteraciones futuras.