Ocurrencia de incendios forestales en Chile

modelización regional e implicaciones para la gestión del riesgo

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18172/cig.6792

Palabras clave:

incendios forestales, Chile, Random Forest, modelización espacial, evaluación del riesgo

Resumen

Los incendios forestales representan un importante desafío ambiental y social debido a su vínculo con las actividades antropogénicas y las condiciones climáticas cambiantes. Este estudio tuvo como objetivo mejorar nuestra comprensión de los factores que impulsan la ocurrencia de incendios forestales a lo largo del territorio continental de Chile, mediante el desarrollo de modelos predictivos robustos que incorporan variables climáticas, de cobertura del suelo y antropogénicas. Se utilizaron datos geoespaciales sobre eventos históricos de incendios, infraestructura, combustibles y condiciones meteorológicas, junto con registros históricos de incendios, para construir modelos binarios de Random Forest que permitieran determinar los principales factores de ignición en cuatro zonas ecológicas distintas: Norte, Chile Central, Sur y Cordillera de los Andes. Nuestro análisis exploró posibles diferencias entre incendios provocados y no intencionados dentro de estas regiones. La validación de los modelos, evaluada mediante el área bajo la curva (AUC, por sus siglas en inglés), reveló variaciones regionales significativas en el desempeño predictivo. Las zonas sur y norte mostraron una mayor capacidad predictiva, posiblemente debido a paisajes menos complejos y a una menor cantidad de fuentes de ignición, en comparación con la zona central, densamente poblada y con alta presencia de infraestructuras, que presentó el valor de AUC más bajo. La región andina mostró un ajuste intermedio. Nuestros resultados indicaron que los factores antropogénicos —particularmente la distancia a las líneas eléctricas, carreteras y la interfaz urbano-forestal (WUI, por sus siglas en inglés)— se ubicaron de manera consistente entre los predictores más importantes de la ignición de incendios forestales en la mayoría de las regiones estudiadas. Esto resalta el impacto significativo de la accesibilidad humana y la infraestructura sobre la incidencia de incendios en Chile. En contraste, las variables relacionadas con combustibles y clima, como el contenido de humedad del combustible seco (DFMC, por sus siglas en inglés) y su anomalía, mostraron en general una menor importancia, aunque su influencia aumentó notablemente en la zona sur. Los gráficos de dependencia parcial permitieron además esclarecer las distintas formas en que estas variables clave influyeron en la probabilidad de ignición entre regiones y entre incendios provocados y no intencionales. Los hallazgos enfatizan la necesidad de adoptar enfoques específicos por región en la modelación y las estrategias de prevención de incendios forestales, reconociendo las diferentes interacciones entre los factores naturales y antropogénicos a lo largo de Chile. Esta investigación proporciona una base fundamental para futuros modelos avanzados y esfuerzos de gestión del riesgo más focalizados. Las investigaciones futuras deberían incorporar datos socioeconómicos más detallados con el fin de refinar los modelos predictivos e informar sobre estrategias de mitigación del riesgo más efectivas.

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Aguirre, P., León, J., González-Mathiesen, C., Román, R., Penas, M., and Ogueda, A., 2024. Modelling the vulnerability of urban settings to wildland–urban interface fires in Chile. Natural Hazards and Earth System Sciences, 24, 1521-1537. https://doi.org/10.5194/nhess-24-1521-2024

Azócar de la Cruz, G., Alfaro, G., Alonso, C., Calvo, R., Orellana, P., 2022. Modeling the ignition risk: Analysis before and after megafire on Maule region, Chile. Applied Sciences, 12(18), 9353. https://doi.org/10.3390/app12189353

Bianchi, L. O., Villalba, R., Oddi, F. J., Mundo, I. A., Radins, M., Amoroso, M. M., Srur, A. M., Bonada, A., 2023. Climate, landscape, and human influences on fire in southern Patagonia: A basin-scale approach. Forest Ecology and Management, 539, 121015. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.121015

Bjånes, A., De La Fuente, R., Mena, P., 2021. A deep learning ensemble model for wildfire susceptibility mapping. Ecological Informatics, 65, 101397. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101397

Bowman, D. M. J. S., Moreira-Muñoz, A., Kolden, C. A., Chávez, R. O., Muñoz, A. A., Salinas, F., González-Reyes, Á., Rocco, R., de la Barrera, F., Williamson, G. J., Borchers, N., Cifuentes, L. A., Abatzoglou, J. T., Johnston, F. H., 2019. Human-environmental drivers and impacts of the globally extreme 2017 Chilean fires. Ambio, 48(4), 350-362. https://doi.org/10.1007/s13280-018-1084-1

Breiman, L., 2001. Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324

Castillo, M., Pedernera, P., Pena, E., 2003. Incendios forestales y medio ambiente: una síntesis global. Revista Ambiente y Desarrollo, 9(3), 44-53.

Castillo, M., Julio-Alvear, G., Garfias Salinas, R., 2015. Current wildfire risk status and forecast in Chile: Progress and future challenges. In J. F. Shroder & D. Paton (Eds.), Wildfire hazards, risks and disasters (pp. 59-75. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-410434-1.00004-X

Chakraborty, T., Composto, J., 2022. California in Flames: A Literature Review on the Causes and Effects of Wildfires. Journal of Student Research, 11(2). https://doi.org/10.47611/jsrhs.v11i2.2653

Chicas, S. D., Østergaard Nielsen, J., 2022. Who are the actors and what are the factors that are used in models to map forest fire susceptibility? A systematic review. Natural Hazards, 114(3), 2417-2434. https://doi.org/10.1007/s11069-022-05495-5

Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA)., 2006. Estudio de la variabilidad climática en Chile para el siglo XXI: Informe final. Departamento de Geofísica, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile.

Copernicus Climate Change Service (C3S) (2019): ERA5-Land hourly data from 1950 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS). http://doi.org/10.24381/cds.e2161bac

Corporación Nacional Forestal (CONAF)., n.d. Plantaciones forestales. Retrieved September 25, 2025, from https://www.conaf.cl/manejo-de-ecosistemas/gestion-forestal-suelos-y-agua/plantaciones-forestales/

Costafreda-Aumedes, S., Comas, C., Vega-García, C., 2017. Human-caused fire occurrence modelling in perspective: A review. International Journal of Wildland Fire, 26(12), 983-998. https://doi.org/10.1071/WF17026

Errázuriz, A. M., González, J. I., Henríquez, M., Cereceda, P., González, M., Rioseco, R., 1998. Manual de Geografía de Chile (3rd ed.). Editorial Andrés Bello.

FAO, Plan Bleu., 2018. State of Mediterranean Forests 2018. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome and Plan Bleu, Marseille. Retrieved from https://openknowledge.fao.org/handle/20.500.14283/ca2081en

Garay, R., Castillo, M., Zarricueta, R., Vergara, J., 2019. Territorio, viviendas y áreas de incendios forestales de interfaz: localidades periurbanas en torno al Gran Santiago, Chile. XI Seminario Internacional de Investigación en Urbanismo, Barcelona-Santiago de Chile, Junio 2019. https://doi.org/10.5821/siiu.6972

Garfias, R., Castillo, M., Ruiz, F., Julio-Alvear, G., Quintanilla, V., Antúnez, J., 2012. Caracterización socioeconómica de la población en áreas de riesgo de incendios forestales. Estudio de caso. Interfaz urbano-forestal, provincia de Valparaíso. Chile central. Territorium, 19, 101-109. https://doi.org/10.14195/1647-7723_19_12

Gelabert, P., Jiménez-Ruano, A., Ribalaygua, J., Torres, L., Rodrigues, M., 2025. Human-caused ignition pathways under climate change scenarios in Eastern Spain. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 16(1). https://doi.org/10.1080/19475705.2025.2472864

González, M. E., Lara, A., Urrutia, R., Bosnich, J., 2011. Cambio climático y su impacto potencial en la ocurrencia de incendios forestales en la zona centro-sur de Chile (33º 1 - 42º S). Bosque (Valdivia), 32(3), 215-219. https://doi.org/10.4067/S0717-92002011000300002

González, M. E., Sapiains, R., Gómez-González, S., Garreaud, R., Miranda, A., Galleguillos, M., Jacques, M., Pauchard, A., Hoyos, J., Cordero, L., Vásquez, F., Lara, A., Aldunce, P., Delgado, V., Arriagada, U., Sepúlveda, A., Farías, L., García, R., Rondanelli, R., Ponce, R., Vargas, F., Rojas, M., Boisier, J. P. C., Carrasco, L., Little, C., Osses, M., Zamorano, C., Díaz-Hormazábal, I., Ceballos, A., Guerra, E., Moncada, M., Castillo, I., 2020. Incendios forestales en Chile: causas, impactos y resiliencia. Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia (CR)2, Universidad de Chile, Universidad de Concepción y Universidad Austral de Chile.

Guélat, J., Kéry, M., 2018. Effects of spatial autocorrelation and imperfect detection on species distribution models. Methods in Ecology and Evolution, 9, 1614-1625. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12983

Jaksic, F. M, Fariña, J. M., 2015. Incendios, sucesión y restauración ecológica en contexto. Anales del Instituto de la Patagonia, 43(1), 23-34.https://doi.org/10.4067/S0718-686X2015000100003

Keeping, T., Harrison, S. P., Prentice, I. C., 2024. Modelling the daily probability of wildfire occurrence in the contiguous United States. Environmental Research Letters, 19(2), 024036. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad21b0

Kelly, L. T., Fletcher, M.-S., Menor, I. O., Pellegrini, A. F. A., Plumanns-Pouton, E. S., Pons, P., Williamson, G. J., Bowman, D. M. J. S., 2023. Understanding Fire Regimes for a Better Anthropocene. Annual Review of Environment and Resources, 48, 207-235. https://doi.org/10.1146/annurev-environ-120220-055357

Kitzberger, T., 2015. Relación entre el clima y los grandes incendios forestales en el noroeste de la patagonia. Desde La Patagonia. Difundiendo Saberes, 12(19). Retrieved from https://revele.uncoma.edu.ar/index.php/desdelapatagonia/article/view/3416

Kuhn, M., 2008. Building predictive models in R using the caret package. Journal of Statistical Software, 28(5), 1-26. https://doi.org/10.18637/jss.v028.i05

Leone, V., Lovreglio, R., Martín, M.P., Martínez, J., Vilar, L., 2009. Human Factors of Fire Occurrence in the Mediterranean. In E. Chuvieco (Eds.), Earth Observation of Wildland Fires in Mediterranean Ecosystems (pp. 149-170). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01754-4_11

Luebert, F., Pliscoff, P., 2022. The vegetation of Chile and the EcoVeg approach in the context of the International Vegetation Classification project. Vegetation Classification and Survey, 3, 15-28. https://doi.org/10.3897/VCS.67893

MapBiomas Chile Project., 2022. Collection 1 of the Annual Land Cover and Land Use Maps of Continental Chile [Raster map]. Retrieved from https://storage.googleapis.com/mapbiomas-public/initiatives/chile/coverage/chile_coverage_2022.tif

Martín, Y., Zúñiga-Antón, M., Rodrigues Mimbrero, M., 2018. Modelling temporal variation of fire-occurrence towards the dynamic prediction of human wildfire ignition danger in northeast Spain. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 10(1), 385-411. https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1526219

McWethy, D. B., Pauchard, A., García, R. A., Holz, A., González, M. E., Veblen, T. T., Stahl, J., Currey, B., 2018. Landscape drivers of recent fire activity (2001-2017) in south-central Chile. PLOS ONE, 13(10), e0205287. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201195

Microsoft., 2024. Global ML building footprints [GitHub repository]. GitHub. Retrieved from https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints

Nunes, A. N., Lourenço, L., Castro Meira, A. C., 2016. Exploring spatial patterns and drivers of forest fires in Portugal (1980–2014). Science of The Total Environment, 573, 1190-1202. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.03.121

Ochoa, C., Bar-Massada, A., Chuvieco, E., 2024. A European-scale analysis reveals the complex roles of anthropogenic and climatic factors in driving the initiation of large wildfires. Science of The Total Environment, 917, 170443. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170443

Oliveira, S., Oehler, F., San-Miguel-Ayanz, J., Camia, A., Pereira, J. M. C., 2012. Modeling spatial patterns of fire occurrence in Mediterranean Europe using multiple regression and random forest. Forest Ecology and Management, 275, 117-129. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.03.003

Peña-Fernández, E., Valenzuela-Palma, L., 2008. Incremento de los incendios forestales en bosques naturales y plantaciones forestales en Chile. En Memorias del Segundo Simposio Internacional Sobre Políticas, Planificación y Economía de los Programas de Protección Contra Incendios Forestales: Una Visión Global (pp. 595-612).

Poblete, P., Gysling, J., Álvarez, V., Bañados, J. C., Kahler, C., Pardo, E., Soto, D., Baeza, D., 2023. Anuario Forestal 2023 (Boletín Estadístico N° 192). Instituto Forestal, Chile. https://doi.org/10.52904/20.500.12220/32652

Prior, T., Eriksen, C., 2013. Wildfire preparedness, community cohesion and social-ecological systems. University of Wollongong. https://hdl.handle.net/10779/uow.27737421.v1

R Core Team., 2023. R: A language and environment for statistical computing [Software]. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

Rodrigues, M., Cunill Camprubí, À., Balaguer-Romano, R., Coco Megía, C. J., Castañares, F., Ruffault, J., Fernandes, P. M., Resco de Dios, V., 2023a. Drivers and implications of the extreme 2022 wildfire season in Southwest Europe. Science of The Total Environment, 859, 160320. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.160320

Rodrigues, M., Jiménez-Ruano, A., Gelabert, P. J., Resco de Dios, V., Torres, L., Ribalaygua, J., Vega-García, C., 2023b. Modelling the daily probability of lightning-caused ignition in the Iberian Peninsula. International Journal of Wildland Fire, 32(3), 351-362. https://doi.org/10.1071/WF22123

Sarricolea, P., Herrera-Ossandon, M., Meseguer-Ruiz, Ó., 2016. Climatic regionalisation of continental Chile. Journal of Maps, 13(2), 66-73. https://doi.org/10.1080/17445647.2016.1259592

Sarricolea, P., Serrano-Notivoli, R., Fuentealba, M., Hernández-Mora, M., de la Barrera, F., Smith, P., Meseguer-Ruiz, Ó., 2020. Recent wildfires in Central Chile: Detecting links between burned areas and population exposure in the wildland urban interface. Science of The Total Environment, 706, 135894. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135894

Sayarshad, H. R., 2023. Preignition risk mitigation model for analysis of wildfires caused by electrical power conductors. Electrical Power and Energy Systems, 153, 109353. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2023.109353

Schuster-Olbrich, J. P., Vich, G., Miralles-Guasch, C., 2024. Expansión urbana más allá del límite urbano: un análisis de Santiago de Chile desde la planificación urbana y sus contradicciones normativas territoriales. EURE (Santiago), 50(150), 1-22. https://doi.org/10.7764/eure.50.150.08

Úbeda, X., Sarricolea, P., 2016. Wildfires in Chile: A review. Global and Planetary Change, 146, 152-161. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2016.10.004

Urzúa Valenzuela, N. V., Cáceres, F., 2011. Incendios forestales: principales consecuencias económicas y ambientales en Chile. RIAT: Revista Interamericana de Medioambiente y Turismo, 7(1), 18-24. http://dx.doi.org/10.4067/riatvol7iss1pp18-24%250718-235X

Zhou, X. H., Obuchowski, N. A., McClish, D. K., 2011. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. https://doi.org/10.1002/9780470906514

Publicado

2025-11-26

Cómo citar

1.
Crespo R, Félez Bernal J, Peña Angulo D, Serrano-Notivoli R, Barrao Simorte S, de la Riva Fernández JR, et al. Ocurrencia de incendios forestales en Chile: modelización regional e implicaciones para la gestión del riesgo. CIG [Internet]. 26 de noviembre de 2025 [citado 28 de noviembre de 2025];. Disponible en: https://publicaciones.unirioja.es/ojs/index.php/cig/article/view/6792

Número

Sección

Número especial: Incendios forestales: riesgo, consecuencias y avances tecnológicos en su análisis y gestión

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