La Universidad de León desarrolla una IA que predice a diario el riesgo de incendios en Castilla y León
Un grupo de investigadores de la Universidad de León (ULE) ha desarrollado un sistema capaz de predecir diariamente, con una resolución de un kilómetro, las zonas con mayor riesgo de ignición de incendios forestales en Castilla y León.
El trabajo, recientemente publicado en la revista International Journal of Disaster Risk Reduction, supone un avance para anticipar los episodios más peligrosos en una de las regiones europeas más afectadas por grandes incendios, han informado este lunes a EFE fuentes de la investigación.
Inteligencia Artificial
El estudio combina dos arquitecturas punteras de inteligencia artificial: XGBoost, un modelo de aprendizaje automático muy eficiente para datos estructurados, y ConvLSTM, una red de aprendizaje capaz de interpretar simultáneamente la evolución temporal y la estructura espacial del territorio.
El objetivo es el de identificar a diario qué lugares concentran condiciones favorables para que se inicie un incendio.
Castilla y León acumula en los últimos años algunos de los incendios más graves del país. Solo en agosto de 2025 ardieron más de 150.000 hectáreas en la comunidad, una cifra inédita que, según los autores, puso de manifiesto la urgencia de contar con herramientas predictivas dinámicas y actualizadas.
La comunidad es además una de las más vulnerables al cambio climático en Europa, con veranos cada vez más cálidos y secos que alargan el periodo de riesgo.
Datos desde 2007
Para construir el modelo, el equipo integró millones de datos procedentes de satélites, reanálisis meteorológicos y cartografía temática, desde temperatura y humedad hasta índice de vegetación, uso del suelo, características del relieve y factores humanos como la densidad de población o la proximidad a carreteras.
En total, se analizaron incendios registrados entre 2007 y 2022, con una especial atención a los de mayor impacto: aquellos que superaron un umbral equivalente a más de 15,6 hectáreas.
El sistema genera mapas diarios de probabilidad de ignición a escala de un kilómetro cuadrado (1 km²). Para comprobar su utilidad, los investigadores probaron los modelos con datos recientes independientes (2020–2022) e incluso con episodios extremos ocurridos en agosto de 2025.
Ambos modelos obtuvieron una precisión global del 91 por ciento, aunque con comportamientos complementarios.
En los principales episodios analizados —incluidos los devastadores fuegos de la Sierra de la Culebra (Zamora) en 2022— los mapas de riesgo situaron las áreas de máxima probabilidad justo donde se produjeron los focos y la propagación inicial. Esta precisión se mantuvo también durante los grandes incendios de 2025, a pesar de que las condiciones fueron excepcionales.
El calor y la sequedad, claves del peligro
Una de las aportaciones más relevantes del trabajo es la identificación clara de los factores que más influyen en el riesgo diario de incendios.
Las herramientas de interpretabilidad empleadas —SHAP e Integrated Gradients— confirmaron que la combinación de altas temperaturas y muy baja humedad relativa es el principal motor del peligro, por encima incluso del viento o del tipo de vegetación.
Variables como la temperatura superficial diurna, la temperatura del aire, la persistencia del calor nocturno y la sequedad atmosférica fueron las que más aumentaron la probabilidad de ignición. La humedad del suelo y ciertos indicadores de vigor vegetal actuaron, por el contrario, como amortiguadores del riesgo.
Las conclusiones favorecen una alerta temprana, optimización de recursos y planificación forestal preventiva, y recalcan su utilidad para anticipar incendios de baja frecuencia pero de alto impacto, esenciales en un contexto de cambio climático.