Modelización del riesgo de incendios en la zona de pinos del Himalaya occidental, Uttarakhand
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En este libro hemos proporcionado información sobre cómo identificar los parámetros biofísicos influyentes responsables del riesgo de incendios forestales y desarrollar un modelo de riesgo de incendios utilizando SIG y paquetes estadísticos. Los resultados muestran que los bosques de pino situados a menor altitud y cerca de los asentamientos sufren el impacto de los incendios. Variables como la precipitación del mes más seco, la precipitación del trimestre más cálido, la temperatura media del trimestre más seco, la distancia desde el chowki de guardia forestal, la densidad del dosel...
En este libro hemos proporcionado información sobre cómo identificar los parámetros biofísicos influyentes responsables del riesgo de incendios forestales y desarrollar un modelo de riesgo de incendios utilizando SIG y paquetes estadísticos. Los resultados muestran que los bosques de pino situados a menor altitud y cerca de los asentamientos sufren el impacto de los incendios. Variables como la precipitación del mes más seco, la precipitación del trimestre más cálido, la temperatura media del trimestre más seco, la distancia desde el chowki de guardia forestal, la densidad del dosel forestal, la distancia desde el asentamiento y la elevación están influyendo significativamente en el régimen de incendios forestales en la zona de pinos de Uttarakhand. La presente metodología proporciona una mejora sustancial sobre el método de análisis de frecuencia utilizado por los trabajadores anteriores para el desarrollo de modelos de riesgo de incendios en la zona de pinos. Los modelos basados en SIG son útiles para identificar, cartografiar y cuantificar los parámetros biofísicos a escala espacio-temporal, así como para las predicciones futuras de incendios forestales. La modelización geoespacial puede mejorar potencialmente la gestión de los incendios forestales proporcionando mapas espaciales de los focos de incendio.
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