Predicción de zonas susceptibles a incendios forestales aplicando técnicas de aprendizaje automático en el cantón Zapotillo, Loja – Ecuador

Un incendio forestal afecta grandes extensiones de ecosistemas a nivel mundial, causandodaños ambientales. En Ecuador se ha presenciado esta realidad, debido a que el 38% delos eventos naturales y antrópicos que afectaron al país, entre 2010 y 2018 fueronincendios forestales. La región de la Sierra fue la más afectada por los incendios,representando el 80% a nivel nacional. En esta región, la provincia de Loja se encuentraentre las más impactadas del país, con un 19% de los eventos registrados. En particular,el cantón Zapotillo fue afectado significativamente por estos eventos, debido a susextensas áreas de bosque seco, albergando una diversidad florística y faunísticasignificativa. En respuesta a esta problemática, la presente investigación modeló laprobabilidad de ocurrencia de incendios forestales en el cantón Zapotillo. Se aplicarontres algoritmos de aprendizaje automático supervisado (RL, MARS y LMT) con 164puntos (incendio y no incendio) correspondientes al periodo 2018 – 2021, que sirvieronpara entrenar (75 %) y validar (25 %) los modelos. Se utilizó ocho variables de entradaasociadas a factores ambientales, topográficos y antrópicos. El modelo de RL obtuvo elmejor rendimiento con un Área Bajo la Curva (AUC) de 0,65 (set de entrenamiento) y0,63 (set de validación). Con este modelo, se generó un mapa de probabilidad deocurrencia de incendios forestales (enero – diciembre 2020), lo que permitió automatizarla evaluación del riesgo mediante un análisis espacio-temporal, determinando que laszonas urbanas son las que presentan mayor probabilidad a incendios.