Para los incendios forestales occidentales, el pasado inmediato es un prólogo

Desde 1984, los satélites han observado una tendencia creciente en la actividad de los incendios forestales de verano en el oeste de los Estados Unidos, con un aumento promedio del área total quemada de 104.000 acres (42.100 hectáreas) por año [Abolafia-Rosenzweig et al., 2022]. De 1984 a 2000, los incendios forestales en un área que incluía la totalidad o parte de 11 estados quemaron alrededor de 27,4 millones de acres en total, mientras que de 2001 a 2018, esta cifra creció a alrededor de 55,9 millones de acres. Solo en 2020, el área quemada saltó a aproximadamente 8,7 millones de acres (equivalente al 32% del área acumulada quemada entre 1984 y 2000) y las temporadas de incendios de 2020 y 2021 combinadas quemaron casi 15 millones de acres del oeste de Estados Unidos, un área casi tan grande como Virginia Occidental.

Esta tendencia se puede atribuir en gran medida a temporadas de incendios más largas y secas causadas por el calentamiento global inducido por el hombre [Abatzoglou y Williams, 2016; Zhuang et al., 2021], y es probable que se acelere. Las proyecciones hasta 2050 sugieren que el clima del oeste de EE. UU. será dos veces más propicio para los incendios forestales en comparación con el del período de 30 años comprendido entre 1991 y 2020 [Abatzoglou et al., 2021].

En la primavera de 2020, Jimy Dudhia, científico del Centro Nacional de Investigación Atmosférica, nos preguntó si las relaciones establecidas entre el clima y los incendios se pueden utilizar para pronosticar con precisión la actividad de los incendios. Esta pregunta encendió nuestra curiosidad, alimentando la investigación para descubrir si el clima en invierno y primavera puede predecir de manera confiable la gravedad de la temporada de incendios del verano siguiente.

El oeste de los Estados Unidos se encuentra en medio de un período sin precedentes de megasequía generalizada y actividad de incendios que excede la gravedad de cualquier otro período observado en los paleorregistros milenarios disponibles [Williams et al., 2022; Higuera et al., 2021]. Hemos visto y sentido los impactos de los incendios forestales de primera mano en nuestra ciudad natal de Boulder, Colorado, afectada por la sequía, durante los últimos 2 años. Hemos evacuado nuestros hogares para escapar de varios incendios forestales y fuimos testigos de vecindarios quemados hasta los cimientos en medio del devastador incendio Marshall el invierno pasado.

Los incendios en el oeste de Estados Unidos causan miles de muertes relacionadas con el humo y destruyen miles de hogares cada año, han aumentado la mortalidad por COVID-19 y han provocado cambios persistentes en los ecosistemas y los suministros de agua.

A nivel nacional, estos incendios causan miles de muertes relacionadas con el humo y destruyen miles de hogares cada año, han aumentado la mortalidad por COVID-19 y han provocado cambios persistentes en los ecosistemas y los suministros de agua. La extinción de estos incendios requiere gastos gubernamentales que frecuentemente superan los mil millones de dólares al año. Por lo tanto, los pronósticos precisos de la actividad de los incendios a gran escala son cada vez más importantes para asignar eficientemente los recursos necesarios para la extinción de incendios forestales. Las estrechas relaciones entre el clima y los incendios en Occidente, que se aprovechan de nuestros sistemas de predicción de incendios, también pueden motivar políticas destinadas a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, que contribuyen en gran medida al calentamiento, la sequía y las temporadas de incendios forestales cada vez más graves en la región [Abatzoglou y Williams, 2016; Zhuang et al., 2021].

El estrecho vínculo entre el clima y los incendios en el oeste de Estados Unidos se ha visto reforzado por el legado de extinción de incendios y la falta de quemas prescritas desde la época de la colonización euroamericana alrededor de 1800, lo que ha dado lugar a bosques históricamente densos. Los modelos de predicción de incendios basados ​​en las condiciones climáticas pueden ayudar a validar si las estrategias de gestión de la tierra, como el raleo de árboles y la quema prescrita, pueden contrarrestar los efectos del calentamiento y la desecación y debilitar el acoplamiento entre el clima y el fuego. Por ejemplo, si las predicciones de la actividad de los incendios basadas en el clima se vuelven menos hábiles después de estrategias de gestión forestal a gran escala, entonces las estrategias utilizadas probablemente sean útiles para la mitigación.

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Investigaciones anteriores establecieron que la mayor parte de la variabilidad de un año a otro y la tendencia general en la gravedad de la temporada de incendios durante las últimas cuatro décadas en el oeste de los Estados Unidos pueden explicarse por las fluctuaciones climáticas [Riley et al., 2013; Abatzoglou y Kolden, 2013; Williams y otros, 2019; Abolafia-Rosenzweig et al., 2022; Westerling et al., 2006]. Esta correlación existe porque la inflamabilidad de los árboles, pastos y matorrales (es decir, el combustible para los incendios) y la velocidad de propagación del fuego dependen fundamentalmente de qué tan secos estén los combustibles y el entorno circundante. La propagación del fuego implica una serie de igniciones causadas cuando el calor de un incendio eleva los combustibles vecinos a su temperatura de ignición (Figura 1). Una vez que se ha transferido suficiente calor, los combustibles se queman. Cuando los combustibles están húmedos, se requiere energía adicional (calor latente) para evaporar el agua y secarlos antes de que su temperatura alcance el punto de ignición. Este concepto básico de termodinámica ha desempeñado un papel clave en la regulación de la variabilidad año tras año de la actividad de incendios a gran escala en el oeste de los Estados Unidos, y se espera que continúe haciéndolo mientras haya abundancia de combustible. Abatzoglou et al., 2021].

Postulamos que gran parte de la variabilidad y tendencia en el área quemada en verano en todo el oeste se explica únicamente por las condiciones climáticas previas al incendio.

Reformulamos la pregunta de Dudhia como nuestra hipótesis central, postulando que gran parte de la variabilidad y tendencia en el área quemada en verano en todo Occidente se explica únicamente por las condiciones climáticas previas al incendio. Para probar esta hipótesis, desarrollamos y evaluamos modelos estadísticos que “aprenden” las relaciones históricas entre el clima previo al verano y la actividad de incendios en verano en el oeste de los Estados Unidos [Abolafia-Rosenzweig et al., 2022].

La metodología de aprendizaje automático que utilizamos implicó ingresar combinaciones de condiciones climáticas previas al verano (es decir, invierno y primavera), o predictores, cada uno promediado durante diferentes períodos previos al verano, en modelos aditivos generalizados (GAM). Los GAM son modelos lineales adaptados para aprender características y modelar conjuntos de datos no lineales. Los predictores considerados incluyeron precipitación, temperatura, evapotranspiración (el movimiento del agua del suelo y las plantas al aire), evapotranspiración potencial (la demanda atmosférica de agua), déficit de presión de vapor (la sequedad del aire) y gravedad y área de la sequía.

De más de 100.000 modelos potenciales, cada uno basado en una combinación única de predictores, seleccionamos los 100 mejores para su uso en un sistema de predicción conjunto en función de qué tan bien cada uno podría ajustarse a las observaciones satelitales del área quemada (según lo determinado minimizando una métrica llamada el criterio de información de Akaike). Luego evaluamos la capacidad predictiva de nuestro conjunto multimodelo comparando las áreas quemadas que predijo en años anteriores excluidas de los datos de entrenamiento del modelo con las áreas quemadas observadas durante esos años. La precisión de los datos retenidos, denominada validación cruzada, se considera el estándar de oro para la evaluación del aprendizaje automático. Es decir, realizamos validaciones cruzadas de pronósticos retroactivos y de licencia de un año.

En las validaciones cruzadas con un año de margen, los modelos se entrenan con datos de todos los años excepto el año objetivo previsto, que se omite. Debido a que este año objetivo no se utiliza para entrenar el modelo, la predicción realizada para este año se denomina predicción lista para usar. Este procedimiento se realiza todos los años del período de estudio para evaluar un registro completo de predicciones fuera de la bolsa. El pronóstico retroactivo imita un sistema de pronóstico operativo en el que los modelos se entrenan con registros solo de años anteriores a un año objetivo para predecir la actividad de incendios del año objetivo. En nuestro caso, produjimos pronósticos retroactivos para los años 2002-2020; el pronóstico retroactivo de 2002, por ejemplo, utilizó modelos entrenados con datos de 1984 a 2001.

Ambos métodos de validación cruzada mostraron relaciones sólidas y previsibilidad entre el clima previo al verano y el área quemada en verano en todo el oeste de los Estados Unidos en nuestro conjunto de modelos (r ≥ 0,73, donde 1,0 representa una correlación perfecta), lo que respalda nuestra hipótesis central [Abolafia-Rosenzweig et al., 2022].

Recientemente aplicamos la metodología descrita anteriormente a un nuevo conjunto de modelos encargado de pronosticar el área total quemada en el oeste de EE. UU. para el verano de 2022 (junio-septiembre). Este esfuerzo de pronóstico experimental examinó la porción de los Estados Unidos contiguos al oeste de 104°O y contenida dentro de las cuatro regiones occidentales definidas por los sistemas de alerta temprana de sequía (DEWS) del Sistema Nacional Integrado de Información sobre Sequías (NIDIS): Noroeste del Pacífico, California-Nevada, Cuenca del río Missouri y oeste intermontañoso. Las predicciones se realizaron con un plazo de 1 mes, considerando los predictores climáticos previos al incendio desde noviembre de 2021 hasta abril de 2022.

La media del conjunto del modelo predice casi la mitad de la variabilidad interanual del área quemada en verano de 1984 a 2021 sobre la base del clima previo a la temporada de incendios (r = 0,7; Figura 2). Y la tendencia prevista en el área quemada durante este tiempo sugiere un aumento de 62.000 acres por año, lo que explica el 60% de la tendencia observada de 104.000 acres por año. Además, el conjunto de modelos predice con un 82% de precisión si el área quemada en un año determinado estuvo por encima o por debajo del promedio. Por lo tanto, estos modelos explican gran parte de la variabilidad y la tendencia de un año a otro en la actividad de los incendios durante las últimas cuatro décadas. Hasta donde sabemos, ningún otro sistema de pronóstico a macroescala para áreas quemadas ha superado a nuestro nuevo conjunto.

La parte de la variabilidad en el área quemada observada que no se explica con nuestro enfoque probablemente se explique por una combinación de factores que no se utilizaron para entrenar nuestro modelo. Dichos factores incluyen la disponibilidad de combustible, los patrones de viento locales, las fuentes de ignición y la rápida aparición de sequías a mediados o finales del verano. Parte de la explicación de la subestimación de la tendencia al aumento del área quemada por parte del conjunto de modelos es que nuestros modelos climáticos anteriores al verano no tienen en cuenta directamente la tendencia relativamente sustancial en el calentamiento del verano: las temperaturas de verano en todo el oeste se han calentado en 0,033 °C por año en promedio. de 1984 a 2021, que no está representado por las tendencias de temperatura de invierno y primavera (<0,014°C por año).

Las grandes subestimaciones de las áreas totales quemadas durante las temporadas de incendios de 2020 y 2021 también contribuyeron parcialmente a la tendencia subestimada de nuestro conjunto de modelos. Nuestros modelos estadísticos no tuvieron en cuenta de forma adecuada la intensificación de la sequía de finales del verano en el oeste de los Estados Unidos en 2020, lo que permitió una actividad de incendios sin precedentes a finales del verano. Esta actividad incluyó el devastador incendio August Complex en California, que consumió más de 1 millón de acres. Es probable que el hecho de no capturar la extensión extrema del área quemada en 2021 se deba a la rara gravedad de la sequía de ese año, que no se refleja en los datos de entrenamiento del modelo.

En general, los modelos estadísticos que pronostican la actividad de los incendios sobre la base de relaciones históricas pueden presentar una precisión cada vez menor en un sistema climático que cambia rápidamente porque las condiciones futuras frecuentemente podrían quedar fuera del rango de variabilidad histórica. De hecho, cuatro de cada cinco de las predicciones menos precisas de nuestro conjunto fueron para temporadas de incendios anormalmente activas en los últimos 10 años (2012, 2017, 2020 y 2021). Sin embargo, estos modelos, que pueden mejorarse continuamente con capacitación adicional, siguen siendo muy valiosos y útiles, especialmente en ausencia de otros medios confiables para pronosticar la intensidad de las próximas temporadas de incendios.

Para la temporada de incendios de 2022, nuestro enfoque de aprendizaje automático pronostica experimentalmente un área quemada de 3,8 millones de acres, un área aproximadamente del tamaño de Connecticut.

Para la temporada de incendios de 2022, nuestro enfoque de aprendizaje automático pronostica experimentalmente un área quemada de 3,8 millones de acres (un área aproximadamente del tamaño de Connecticut), aunque esta cifra podría oscilar entre 1,9 millones y 5,3 millones de acres considerando la incertidumbre cuantificada a partir del rango de predicciones de el conjunto modelo completo. Este pronóstico corresponde a la octava área total quemada más grande en el oeste de Estados Unidos en el registro del modelo de 1984 a 2022 (Figura 2a), y es un 38% mayor que el área quemada promedio en verano (junio a septiembre) del período simulado de 1984 a Récord de 2021.

La gravedad del área quemada prevista para este verano se puede atribuir a precipitaciones invernales-primavera inferiores al promedio y temperaturas invernales-primavera superiores al promedio, lo que resultó en condiciones de sequía generalizada (Figura 2b). En mayo de 2022, el United States Drought Monitor (USDM) informó que la sequía estaba afectando entre el 68% y el 100% de las regiones occidentales de DEWS.

Los pronósticos del área quemada acumulada y la actividad de los incendios pueden informar las decisiones de asignación de recursos con anticipación y a escala nacional. Específicamente, por ejemplo, los pronósticos sobre el alcance de la actividad de los incendios en verano pueden informar la cantidad de dinero asignada para extinguir los incendios durante la temporada alta de incendios. Estos pronósticos también son importantes para ayudar a transmitir que la actividad de incendios a gran escala en el oeste de los Estados Unidos ha sido y se espera que siga siendo impulsada principalmente por el clima. En medio de debates sobre los objetivos de emisiones de gases de efecto invernadero, el clima y la legislación correspondiente, los formuladores de políticas pueden aplicar este conocimiento para elaborar una legislación sensata destinada a revertir las tendencias de empeoramiento de los incendios forestales.

La capacidad de los modelos estadísticos para predecir con precisión los incendios forestales en el oeste de Estados Unidos se ve amenazada por los rápidos cambios del clima, los regímenes de incendios, el comportamiento humano y los correspondientes cambios en la vegetación. Para ayudar a mitigar las imprecisiones de los modelos, los científicos pueden tener en cuenta la disponibilidad de combustible utilizando índices de vegetación observados por satélite y deberían considerar el uso de modelos meteorológicos basados ​​físicamente para entrenar aún más los modelos de predicción de incendios con información sobre la posible hidrometeorología del verano (por ejemplo, precipitación), patrones de viento locales y fenómenos naturales. fuentes de ignición (es decir, rayos). Los investigadores deberían continuar investigando cómo las relaciones entre el clima y el fuego se fortalecen o debilitan por los cambios en los ecosistemas inducidos por el hombre y por los nuevos regímenes climáticos y de incendios en el Antropoceno [Littell, 2018]. Con tales esfuerzos de investigación y desarrollo de modelos en curso, esperamos que la región esté mejor equipada para prever y responder a futuros incendios forestales y reducir sus impactos devastadores en las personas y la naturaleza.

El trabajo descrito aquí fue apoyado por las subvenciones NA18OAR4310134 y NA20OAR4310421 de NOAA MAPP (Modelado, Análisis, Predicciones y Proyecciones) y el Programa de Sistemas de Agua del NCAR (Centro Nacional de Investigación Atmosférica). Los autores agradecen a Karen Slater por su ayuda para mejorar la redacción y a Betty Abolafia-Rosenzweig por ilustrar la Figura 1. NCAR está patrocinado por la National Science Foundation. Las observaciones del área quemada se obtienen del conjunto de datos de monitoreo de tendencias en la gravedad de las quemaduras (MTBS) basado en Landsat de la NASA para 1984-2020 y de los mapas de área quemada MODIS Terra y Aqua MCD64A1 para 2021. Los predictores previos a la temporada de incendios utilizados para el pronóstico experimental de 2022 son obtenido del Sistema operativo de asimilación de datos terrestres de América del Norte (NLDAS-2) de la NASA. El déficit de presión de vapor que se muestra en la Figura 2b proviene de gridMET.

Abatzoglou, JT y CA Kolden (2013), Relaciones entre el clima y el área a macroescala quemada en el oeste de Estados Unidos, Int. J. Incendios forestales, 22(7), 1003–1020, https://doi.org/10.1071/WF13019.

Abatzoglou, JT y AP Williams (2016), Impacto del cambio climático antropogénico en los incendios forestales en los bosques del oeste de EE. UU., Proc. Nacional. Acad. Ciencia. EE.UU., 113(42), 11.770–11.775, https://doi.org/10.1073/pnas.1607171113.

Abatzoglou, JT, et al. (2021), Aumentos proyectados en los incendios forestales del oeste de EE. UU. a pesar de las crecientes limitaciones de combustible, Commun. Medio ambiente terrestre., 2, 227, https://doi.org/10.1038/s43247-021-00299-0.

Abolafia-Rosenzweig, R., C. He y F. Chen (2022), El clima invernal y primaveral explica una gran parte de la variabilidad y tendencia interanual en el área quemada por incendios en el oeste de EE. UU. en verano, Environ. Res. Lett., 17(5), 054030, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac6886.

Higuera, PE, BN Shuman y KD Wolf (2021), Los bosques subalpinos de las Montañas Rocosas ahora arden más que en cualquier otro momento en los últimos milenios, Proc. Nacional. Acad. Ciencia. EE.UU., 118(25), e2103135118, https://doi.org/10.1073/pnas.2103135118.

Littell, JS (2018), Sequía e incendios en el oeste de EE. UU.: ¿Es suficiente la atribución climática?, Curr. Subir. Representante de cambios, 4, 396–406, https://doi.org/10.1007/s40641-018-0109-y.

Riley, KL y col. (2013), La relación entre la ocurrencia de grandes incendios y los índices de peligro de incendio y sequía en el oeste de EE. UU., 1984-2008: el papel de la escala temporal, Int. J. Incendios forestales, 22(7), 894–909, https://doi.org/10.1071/WF12149.

Westerling, AL y col. (2006), El calentamiento y el inicio de la primavera aumentan la actividad de incendios forestales en el oeste de EE. UU., Science, 313(5789), 940–943, https://doi.org/10.1126/science.1128834.

Williams, AP, et al. (2019), Impactos observados del cambio climático antropogénico en los incendios forestales en California, Earth's Future, 7, 892–910, https://doi.org/10.1029/2019EF001210.

Williams, AP, BI Cook y JE Smerdon (2022), Rápida intensificación de la megasequía emergente del suroeste de América del Norte en 2020-2021, Nat. Subir. Cambio, 12, 232–234, https://doi.org/10.1038/s41558-022-01290-z.

Zhuang, Y., et al. (2021), Cuantificación de las contribuciones de la variabilidad natural y los forzamientos antropogénicos al aumento del riesgo climático de incendios en el oeste de los Estados Unidos, Proc. Nacional. Acad. Ciencia. EE.UU., 118(45), e2111875118, https://doi.org/10.1073/pnas.2111875118.

Ronnie Abolafia-Rosenzweig ([email protected]), Cenlin He y Fei Chen, Centro Nacional de Investigación Atmosférica, Boulder, Colorado.