Riesgo meteorológico de incendio forestal

Fecha publicación	12 septiembre 2023
Fuente	Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus
Rango temporal	1971-2022
Formato	CSV
Tamaño	687MB (19.296.889 filas)

Para este reportaje nos hemos basado en los datos históricos de los índices de peligro de incendios del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus extraídos desde la Climate Data Store API el 25 de julio. Como periodo temporal, hemos elegido analizar los últimos 50 años de este índice. En total han sido 52 años analizados porque decidimos empezar en 1971 para tener todos los años de la década de los 70. A pesar de existir datos de 2023, no los hemos analizado por ser parciales y no abarcar el año completo, como el resto de años analizados.

Para su limpieza y análisis se ha utilizado el lenguaje de programación R a través de RStudio junto con los paquetes tidyverse, mapSpain y terra. Por otro lado, la visualización se ha desarrolado en Svelte utilizando Javascript, D3 y Arquero.

Qué es el Índice Meteorológico de Incendio (FWI, por su nombre en inglés, Fire Weather Index)

El FWI es una estimación del riesgo de que se produzca un incendio según diferentes valores meteorológicos y no está directamente relacionado con la provocación de incendios. El FWI comienza en 0 y sus valores más altos indican condiciones meteorológicas más severas. Consta de diferentes componentes que tienen en cuenta los efectos de la humedad del combustible y el viento en el comportamiento y la propagación del fuego. Cuanto más alto es el FWI, más favorables son las condiciones meteorológicas para desencadenar un incendio forestal.

Cómo hemos analizado los datos

Los datos de España y de cada provincia se han extraído por separado. Al tratarse de datos organizados en una cuadrícula y no puntuales hemos tenido en cuenta todos los “cuadrados” que conformaban cada provincia o España, en el caso de los datos globales, y no hemos tenido en cuenta únicamente aquellos en los que el centro se encuentra dentro de los límites de cada territorio.

Una vez descargados los datos los leíamos y agrupamos con terra y posteriormente los convertimos en dataframe para su análisis. Para filtrar los datos descargados a las geometrías de cada provincia y de España usamos los mapas de mapSpain.

Todas las decisiones relativas al análisis de datos han sido tomadas en base a consejos y directrices de los expertos a los que hemos entrevistado para el reportaje.

Hemos decidido centrar el análisis en las categorías de “muy alto”, “extremo” y “muy extremo”, ya que son aquellas en las que el riesgo de que se produzca un incendio es alto. Los valores para cada categoría vienen determinados por el Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS) de la Comisión Europea.

Para analizar los datos de España manteniendo los valores extremos que se dan en todo el territorio no hemos realizado una media de todos los datos sino que hemos calculado el porcentaje del territorio, calculado como el número de “cuadrados” entre el total, en cada categoría. De esta forma no alteramos los datos que no están pensados para análisis temporales o espaciales.

Así, en primer lugar, calculamos para cada día del año la categoría en la que se encontraba cada punto y filtramos para quedarnos únicamente con aquellos que se encontraban en las categorías que nos interesaban. Posteriormente calculamos para cada año el número de días en los que cada punto se encontró en cada categoría. Estos son los datos que se visualizan en el mapa.

Para dar una visión global de España en cada año hemos calculado el porcentaje de España que ha estado, al menos, una vez en cada categoría y la mediana de días en los que esos puntos se encontraron en cada categoría. Estos son los datos que se visualizan en el gráfico radial.

En el caso de las provincias sí hemos calculado la mediana, no la media, al tratarse de territorios menos extensos y más homogéneos. De esta forma, en el caso de las provincias la información que se visualiza es para cada año el del número de días en los que la mediana de la provincia se encuentra en cada categoría. Estos son los datos que se visualizan en el gráfico de barras apiladas.

Una vez realizados los cálculos para España y para cada provincia se exportaban en csv, que son los datos que puedes descargar aquí.

Además de los datos mencionados anteriormente, para confirmar las hipótesis de este reportaje hemos realizado diferentes entrevistas con expertos y otros análisis de datos que no hemos terminado incluyendo en el reportaje por su complejidad a la hora de ser comunicados y para no sobrecargar el reportaje de datos. Entre otros, hemos calculado el aumento de valores extremos en España respecto al periodo de referencia 1991-2020, la estacionalidad de los datos y variación de los datos por década.