El incendio de Los Guajares (Granada), ocurrido a principios de septiembre del pasado año, llegó a quemar 5.194 hectáreas y se convirtió en uno de los peores acontecidos en la provincia desde que existen registros. El informe posterior al incendio, realizado por la Junta de Andalucía, cuenta que el índice de riesgo meteorológico durante los días en los que se desarrolló era “extremo”. Las condiciones eran las propicias para que el incendio creciera hasta entrar en la categoría de “gran incendio forestal”, como terminó ocurriendo. El 8 de septiembre, el día en el que comenzó, el riesgo era muy alto y extremo -dos de las clasificaciones más elevadas que se hacen de estos datos- en toda la superficie que terminó ardiendo. Este es uno de los muchos incendios ocurridos en España donde la meteorología cumplió un papel determinante.

En 2022, más de la mitad del territorio español -un 56%- estuvo en algún momento en riesgo muy extremo de incendio forestal, la mayor superficie registrada desde 1971. El único año de ese rango que se acercó a esta cifra fue 2012, con un 53% de superficie. El nivel de riesgo muy extremo de incendio forestal es el más alto de la clasificación de datos que hace Copernicus y el Sistema de información de incendios europeo (EFFIS, por sus siglas en inglés). Este índice tiene en cuenta variables como la temperatura, el viento, la humedad o las precipitaciones y determina cuándo hay condiciones meteorológicas propicias para que comience o se expanda un incendio forestal.

Hemos analizado y visualizado más de 19 millones de datos sobre el índice de riesgo meteorológico de incendio forestal. Consulta aquí la metodología detallada.

Una investigación internacional señala que el riesgo de incendio forestal está creciendo en todo el mundo debido al calentamiento global. Y explica que en la cuenca mediterránea el número de días con riesgo extremo se ha duplicado en las últimas cuatro décadas. “El cambio climático está aumentando muchísimo el riesgo meteorológico de incendios”, explica la investigadora Cristina Santín, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), que participó en el estudio. El último informe de World Wide Fund for Nature (WWF) apunta en la misma dirección: “La estrechísima relación entre condiciones meteorológicas extremas e incendios descomunales es más que evidente. Y los escenarios confirmados de cambio climático auguran para todo el Mediterráneo cada vez con más frecuencia situaciones de emergencia: más olas de calor intensas y duraderas, sequías prolongadas y humedades relativas muy bajas”.

Una nueva categoría ‘muy extrema’

El índice de riesgo meteorológico de incendio forestal tenía cinco categorías, de menor a mayor peligro, hasta 2021: riesgo bajo, moderado, alto, muy alto y extremo. A partir de esa fecha y a petición de Protección Civil de la Unión Europea -según nos explican fuentes de la Comisión-, se incluyó un nivel más: el riesgo muy extremo para aquellos datos que sobresalían, con mucho, los valores calculados hasta entonces y clasificados como extremos.

Sin embargo, que el riesgo meteorológico sea muy alto o muy extremo no siempre significa que se vaya a producir un incendio forestal. De forma natural, un incendio solo puede comenzar por fenómenos como rayos en tormentas secas u otras situaciones como una erupción volcánica. Pero ese riesgo meteorológico sí indica que si comienza un incendio producido por una persona, por ejemplo, las condiciones son más favorables para que prospere. “La probabilidad de que una colilla prenda no es la misma si la tiras a combustible húmedo que a combustible muy seco. Un incendio se va a propagar mucho más cuando las condiciones sean más favorables, el combustible esté muy seco, las temperaturas sean muy altas o haya viento”, explica Jose Manuel Moreno, catedrático de Ecología en el del Departamento de Ciencias Ambientales de la Universidad de Castilla-La Mancha.

La vegetación disponible es una variable que no incluye el índice de riesgo meteorológico, pero que es muy importante a la hora de conocer el peligro real de que se produzca un incendio. En el desierto de Tabernas, en Almería, el riesgo meteorológico puede ser extremo o muy extremo, pero hay poca vegetación, por lo que es difícil que se produzca un gran incendio. No obstante, en zonas donde la vegetación es abundante, un solo día de riesgo alto puede ser fatídico.

En 2005, un gran incendio asoló Guadalajara dejando 11 personas fallecidas, 3 heridos y más de 12.733 hectáreas quemadas. Un estudio sobre los incendios forestales y el cambio climático en Castilla-La Mancha habla de que este ejemplo “es ilustrativo acerca de lo que puede ocurrir bajo condiciones extremas”, y explica cómo, el día que comenzó el incendio, los índices de riesgo meteorológico “fueron extremos” y, junto a la vegetación y la topografía, hicieron que el incendio fuera muy peligroso en los primeros días de desarrollo. Además, explica que el hecho de que estas condiciones meteorológicas sean cada vez más frecuentes puede hacer que la lucha contra los incendios “sea de una dificultad máxima”.

Durante 2022, Guadalajara tuvo 43 días de riesgo muy alto, 43 de riesgo extremo y 5 de riesgo muy extremo. Son bastantes más de los que se observaron en 2005, el año del gran incendio. De hecho, Guadalajara es de las provincias de España donde aumentan los días de riesgo extremo de incendio según cambiamos de siglo. De 1991 a 2020, la media de todos los puntos analizados de la provincia era de 20 días al año de riesgo extremo de incendio. Con el cambio de siglo, esa media se ha superado una decena de años. Otras de las provincias que siguen este patrón son Albacete, Ciudad Real, Cuenca, Granada, Jaén, Madrid, Toledo o Córdoba.

Córdoba, la provincia con más días de riesgo

La provincia andaluza es la que más días de riesgo muy alto, extremo y muy extremo tuvo en 2022: 131 de media a lo largo del año. Pero no solo ostenta el récord para el pasado año; es el máximo registrado también desde 1971. De hecho, Córdoba tuvo en el pasado episodios parecidos a los de 2022, llegando a tener 118 días en 2019 y 117 en 2017 de riesgo muy alto o superior. Otras provincias en el ranking que superaron los 120 días son Sevilla en 2005 y 2012 o Badajoz en 2017. Aunque si nos vamos a puntos concretos de la geografía, en la medida más pequeña en la que se presentan los datos -25 kilómetros cuadrados-, hay zonas de las Islas Canarias que sobrepasan los 200 días de riesgo elevado, como Las Palmas en 2020, 2019 o 2017. También en algunos rincones de Murcia, donde se llegó a los 173 días en 2014.

No se trata solo de que estos días de riesgo meteorológico extremo sean cada vez más frecuentes, sino que cada vez se salen más de la típica época de verano. El estudio sobre los incendios en Castilla-La Mancha habla sobre este fenómeno, explicando que no solo existe un aumento en el riesgo sino también “una mayor duración de la temporada de incendios y una mayor frecuencia de situaciones extremas y de más larga duración”. La Subinspectora de los Bomberos de Cataluña (GRAF), Etel Arilla, explica cómo ellos han observado este fenómeno en los servicios de extinción: “Es como una desestacionalización del riesgo, que no solamente está en verano, sino que también hay un incremento de número de servicios distribuido a lo largo del año, también en primavera”.

El Infoca, el equipo de bomberos de Andalucía, ha adelantado la campaña de riesgo de incendios de 2023 al 16 de mayo, cuando otros años ha comenzado el 1 de junio. Supone la prohibición del uso del fuego para quemas agrícolas o la realización de barbacoas, por ejemplo, además del despliegue de todos los medios humanos y materiales. La Rioja, por su parte, adelantó la campaña 15 días, comenzando el 1 de julio, y desplegando también todos sus medios.

El escenario que se avecina no es mejor, según los modelos de predicción de riesgo meteorológico. Un estudio de la Comisión Europea explica que “se prevé que el número de días al año con peligro de incendio forestal de alto a extremo aumente en casi toda Europa con el calentamiento global como resultado de temperaturas más altas y el aumento de los periodos de sequía”. Responsables de la investigación nos explican: “El cambio climático ya se ha producido. Si nos fijamos en los últimos 30 o 40 años, veremos que la temperatura ha aumentado, pero también el peligro de incendios.”

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.

Los datos en crudo, en formato NetCDF-4 (estándar para el intercambio de datos científicos), fueron incialmente explorados con el programa de la Nasa Panoply. Para su posterior limpieza y análisis completo se utilizó el lenguaje de programación R a través de RStudio junto con los paquetes tidyverse, mapSpain y terra. Por otro lado, la visualización se prototipó en Observable y Plot, para ser finalmente desarrollada 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 un índice de 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 originales proporcionados por Copernicus tienen un tamaño de celda de 0.25ºx0.25º grados. Para la latitud correspondiente a la Península Ibérica, el tamaño de cada punto equivaldría a 27.8 x 21.4 km (aunque los situados más al sur tendrían una correspondencia de mayor superficie, y los más norteños, algo menos de superficie), que hemos aproximado en la leyenda del mapa a unos 25km por 25km. Los datos de España y de cada provincia se han extraído por separado. Al tratarse de datos organizados en una cuadrícula ráster, hemos tenido en cuenta todas las celdas que conformaban cada región y no únicamente aquellas en las que su centro se encontraba dentro de los límites geográficos de cada territorio, para una visión más completa.

Una vez descargados los datos, los leímos y agrupamos con terra y posteriormente los convertimos en dataframe para su análisis. Para filtrar los datos descargados según los límites espaciales de España y de cada provincia 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. Aunque la categoría de “muy extremo” se introdujera en 2021, en esta investigación la hemos utilizado de forma retroactiva para una mejor comparación.

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 celdas afectadas entre el total, para cada categoría. De esta forma no alteramos los datos originales, que por su naturaleza no están pensados para determinados análisis temporales o espaciales.

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

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 esas celdas se encontraron en cada categoría. Estos son los datos que se visualizan en el gráfico radial de porcentajes.

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 de detalle que se visualizan en el gráfico de barras apiladas.

Una vez realizados los cálculos para España y para cada provincia se exportaban en csv. Puedes descargar los datos que hemos usado para los gráficos en Datos Civio.

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.

Visualización

Para poder realizar las visualizaciones interactivas realizamos un trabajo previo de exploración de datos con Observable y Plot, tras el cual decidimos desarrollarlas en Svelte, usando Javascript, D3 y Arquero para terminar la limpieza de los datos y adecuarlos a las necesidades de cada gráfico. Por ejemplo, con estas librerías hemos obtenido valores máximos para las escalas o filtramos los datos globales para adecuarlos a cada año y provincia seleccionada.

Al seleccionar una provincia se destacan las celdas que conforman dicha región. En el caso en el que una celda forme parte de varias provincias únicamente se destaca en aquella en la que el centro de la celda se encuentra dentro de sus límites geográficos.

Todos los gráficos se han realizado con SVG, a excepción de los puntos del mapa, que se han visualizado en Canvas para optimizar el rendimiento. Para ello hemos adaptado el método empleado por Der Spiegel en su visualización de ganadores del Premio Nobel, que se puede encontrar en este repositorio de GitHub.

Queremos agradecer la ayuda brindada en la realización de este reportaje por el doctor en Geografía Física Dominic Royé, investigador en la Fundación para la Investigación del Clima; Pampa G. Molina, directora de Science Media Centre España; Francesca Di Giuseppe, manager del servicio ‘Fire Danger Forecasting’ de ECMWF; y el Joint Research Centre de la Comisión Europea.

Esta investigación ha sido posible gracias a FIRE-RES.

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