Análisis de la severidad y la capacidad de recuperación de un matorral atlántico tras el paso del fuego en estacionalidad verano-otoño

Abstract

[ES] El fuego, tanto natural como de origen antrópico, ha desempeñado un papel influyente en la estructura y dinámica de los ecosistemas. El ámbito cantábrico atlántico tiene una alta frecuencia y recurrencia de incendios forestales. La evolución del comportamiento del fuego en las últimas décadas ha puesto en jaque a los servicios de extinción de incendios a lo largo de todo el planeta. Esta dinámica viene condicionada por el aumento de la carga y continuidad de combustible, así como de los periodos de sequía más prolongados. Esto conlleva una mayor intensidad de fuego, emisión de focos secundarios a largas distancias e impactos medioambientales y económicos cada vez más elevados.

En el ámbito peninsular atlántico, hay una ascendente frecuencia de episodios con cifras de superficies quemadas nunca vistas y afección al interfaz urbano-rural. Es necesario adquirir conocimiento para proponer soluciones que cambien el rumbo manifestado en las últimas décadas. En Asturias, se queman 10.000 ha forestales al año, de las cuales el 72 % se quema en invierno-primavera y el 80 % constituye formaciones de matorral.

El planteamiento inicial de esta tesis era comparar el comportamiento del fuego, la severidad y la capacidad de regeneración de un matorral atlántico en las dos estacionalidades (invierno-primavera y verano-otoño). Para ello se diseñó un plan de trabajo que contemplaba la planificación, ejecución y seguimiento de quemas controladas en estacionalidad de invierno-primavera y verano-otoño. En la estacionalidad de verano-otoño de 2017 se realizó la primera quema controlada. Sin embargo, una semana más tarde de la ejecución de esta quema controlada, ocurrió un incendio forestal que quemó la superficie contigua a la quema, donde estaba previsto realizar la quema comparativa en estacionalidad de invierno-primavera. La ocurrencia de este evento, junto con las condiciones meteorológicas de los meses siguientes, impidieron realizar quemas en estacionalidad de invierno-primavera e hicieron que los objetivos específicos derivaran a: i) Identificar la severidad producida por el paso del fuego en estacionalidad de verano otoño según los patrones de comportamiento, tanto en una quema controlada como en un incendio forestal (Capítulo I); ii) Evaluar la viabilidad de las imágenes obtenidas por un sensor multiespectral a bordo de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para estimar la severidad de la quema de vegetación y suelo utilizando un clasificador basado en redes neuronales artificiales (RNA) (Capítulo II) y iii) Conocer la capacidad de regeneración de un matorral atlántico después del paso de un incendio y una quema, identificando si existen diferencias entre ambos fuegos (Capítulo III).

En el Capítulo I, se realiza una comparación entre una quema controlada de moderadaalta intensidad y un incendio forestal en matorrales atlánticos en estacionalidad veranootoño.

La quema controlada (6,7 ha) se llevó a cabo el 8 de octubre de 2017, y la parcela adyacente, preparada para la quema controlada en otra estación (6,8 ha), fue quemada por un incendio forestal, que afectó a 3703 ha, el 15 de octubre de 2017. El estudio evalúa el comportamiento del fuego, la severidad del incendio y la reducción de la carga de combustible bajo diferentes comportamientos del fuego, tanto para la quema controlada como para el incendio forestal. El análisis comparativo del comportamiento del fuego requirió de estaciones meteorológicas, termopares tipo k, vehículos aéreos no tripulados, fotografías y vídeos e inventarios de campo pre- y post-fuego. La severidad del fuego se evaluó mediante el Composite Burn Index (CBI), la diferencia en el diámetro apical pre- y post-fuego, así como mediante teledetección utilizando el Normalized Burn Ratio (dNBR) obtenidos a traves de procesamiento de imágenes Sentinel-2 y el Relativized Burn Ratio (RBR) a partir del radar de apertura sintética Sentinel-1. Se observó que la severidad del fuego y el impacto en el suelo eran menores en la quema controlada que en el incendio forestal. La intensidad del fuego fue 13 veces mayor en el incendio forestal que en la quema controlada. Mientras que se identificaron altos valores de smoldering en el incendio forestal (95 %), se encontró un menor nivel de smoldering en la quema controlada (17 %). Los diferentes patrones de comportamiento del fuego (comportamiento de cabeza, comportamiento de recula y comportamiento de flanco) dieron lugar a diferencias en la intensidad y severidad. El comportamiento de flanco en la quema controlada tuvo un menor efecto sobre el suelo que el comportamiento de cabeza en la quema controlada, pero consiguió una reducción similar de los combustibles leñosos. Por lo tanto, la realización de quemas controladas constituye tanto una herramienta para la formación de bomberos, como un instrumento para la gestión del combustible forestal y la construcción de paisajes más resistentes y resilientes frente a los grandes incendios forestales.

En el Capítulo II, se evaluó la severidad del incendio y la quema controlada utilizando un vehículo aéreo no tripulado (UAV) con una cámara multiespectral Parrot SEQUOIA. Se utilizaron imágenes de reflectancia superficial post-incendio en las bandas verde (550 nm), roja (660 nm), borde rojo (735 nm) e infrarrojo cercano (790 nm) a alta resolución espacial (GSD 20 cm). Además, se establecieron 153 parcelas de campo para estimar la severidad del fuego, tanto en el suelo como en la vegetación. Los patrones de severidad se exploraron mediante algoritmos de redes neuronales probabilísticas (RNP), basados en la información del inventario de campo y los productos derivados de imágenes de UAV.

Las RNP clasificaron correctamente el 84,3 % de las severidades de los puntos de control o campo en la vegetación y del 77,8 % en el suelo.

En el Capítulo III, se identificó la capacidad de recuperación de la vegetación del ecosistema tras el paso del fuego, comparando la quema controlada con el incendio. Se realizaron inventarios pre- y post-fuego a los 9 y 19 meses tras el paso del fuego. En cada una de las parcelas de muestreo de la quema controlada se recopilaron datos referentes a las especies presentes, porcentaje de cobertura de las especies leñosas y herbáceas, porcentaje de suelo descubierto y de suelo cubierto por piedras, riqueza de herbáceas y altura de la vegetación. En el área afectada por el incendio, siendo homogénea en características de vegetación, pendiente y orientación, por razones obvias no se pudo realizar la recopilación de datos pre-fuego, si bien se realizó el inventario post-fuego, con objeto de su análisis comparativo con la quema controlada. En la quema controlada, la velocidad de recuperación de la cobertura vegetal es más rápida que en el incendio. También es más acusado el descenso de suelo descubierto en el área de la quema frente a la del incendio. La riqueza de especies vegetales tras el paso del fuego en ambas modalidades (incendio y quema controlada) es similar a la situación control, por lo que no se produce pérdida de biodiversidad en la estacionalidad de verano-otoño con esta tipología de matorral y recurrencia. Este conocimiento científico constituye una herramienta de ayuda para la toma de decisiones en la gestión integral del fuego en matorrales atlánticos, tanto desde el punto de vista preventivo como en la extinción y restauración.

[EN] Either of natural or anthropogenic origin, fire plays a prominent role in both the structure and dynamics of ecosystems. The Atlantic-Cantabrian region is characterised by its high frequency and recurrence of forest fires. The evolution of fire behaviour in the last decades has been a concerning matter for firefighting services across the globe. This dynamic finds its origins in the increment of fuel loads and fire continuity, as well as prolonged drought periods. All of which give rise to a higher fire intensity, secondary fire emissions over long distances, and the proliferation of economic and environmental impacts.

In the Atlantic peninsular region, specifically in the urban-rural juncture, there is a growing frequency of episodes which present unprecedented numbers of burnt areas. In order to provide solutions which improve the trajectory of the last decades, it is imperative to investigate and acquire the necessary knowledge to implement changes. In Asturias, 10,000 ha of forest are burnt every year, 72 % of which are burnt during the winter-spring months, and 80 % of which constitutes shrubland.

The initial proposal of this thesis investigated the comparison between fire behaviour and fire severity, as well as the regeneration capacity of an Atlantic shrubland measured in the course of both winter-spring and summer-autumn seasonalities. During the summerautumn interval of 2017, the first controlled burn was carried out. However, a week after, a forest fire burnt the area adjacent to where the first controlled burn had been conducted;

this was the location for the second controlled burn, which was scheduled for the winterspring period. This unforeseen event, along with the weather conditions of the following months, prevented the execution of controlled burns during the winter-spring seasonality, all of which replaced the specific aims of this thesis to the following ones: i) identifying the severity caused by the passage of fire during the summer-autumn seasonality according to fire behavioural patterns, both in a controlled burn and a forest fire (Chapter I), ii) evaluating the feasibility of images acquired by a multispectral sensor boarded on an unmanned aerial vehicle (UAV), aiming to estimate the severity of vegetation and soil burning by employing an artificial neural network (ANN) classifier, iii) determining the regeneration capacity of an Atlantic shrubland after a forest fire and a controlled burn respectively, identifying whether there are any differences between each type of fire (Chapter III).

Chapter I covers the comparison between a high-intensity controlled burn and a forest fire in the Atlantic shrub. A controlled burn of 6.7 ha was conducted on the 8th of October 2017, whereas the adjacent plot, comprehended of 6.8 ha and also scheduled for a controlled burn during a different seasonality, was burnt by a wildfire on the 15th of October 2017, affecting a total 3700 ha of land. This study assesses fire behaviour and its severity, in conjunction with the reduction of low fuel loads, for both controlled burns and wildfires. The comparative analysis of fire behaviour required weather stations, K-type thermocouples, unmanned aerial vehicles, photographic and audiovisual material as well as pre and post-fire field inventories. Additionally, fire severity was determined by using the Composite Burn Index (CBI), the difference in pre and post fire apical diameter and remote sensing, employing for the latter the Normalized Burn Ratio (dNBR) from Sentinel-2 imagery and the Relativized Burn Ratio (RBR) from Sentinel-1 synthetic aperture radar.

Fire intensity and its impact on the ground were found to be lower during the controlled burn than in the wildfire, in which fire intensity was recorded to be 13 times higher. Likewise, in the measurement of smoldering values, wildfire recorded a high value of 95 %, as opposed to controlled burn which reported a lower level of 17 %. The different fire ignition patterns (heading-fire, backing-fire and flanking-fire behaviours) resulted in differences regarding fire intensity and severity. During the controlled burn, flanking-fire behaviour had a lower impact on the soil than heading-fire. However, it achieved a similar reduction of wood fuels. Hence, controlled burns constitute both a tool for firefighting training and an implement for forest fuel control, including the development of more resistant and resilient landscapes in the face of large wildfires.

Chapter II evaluates fire severity both in the forest fire and the controlled burn, assessing them by using an unmanned aerial vehicle (UAV) with a Parrot SEQUOIA multispectral camera. Post-fire surface reflectance images were used: green (550 nm), red (660 nm), red-edge (735 nm) and near-infrared (790 nm) bands were used at a high spatial resolution (GSD 20 cm). Furthermore, as a means to estimate fire severity in both soil and vegetation, 153 field plots were introduced to the study, where severity patterns were explored through probabilistic neural network (PNN) algorithms, based on field inventory data and UAV imagery derived products. PNNs accurately classified 84.3 % of control marks or field severities in vegetation, and 77.8 % in soil.

Chapter III identifies the ecosystem’s regeneration capacity after the passage of fire, comparing a controlled burn and a forest fire. For this purpose, pre and post fire inventories were carried out both 9 and 19 months after the fire, collecting data in each of the controlled burn sample land plots. The collected data registered the existing species, the percentage land covered by wood and herbaceous species, percentage of bare and stonecovered soil, the richness of herbaceous species and the overall vegetation height. In the area affected by the wildfire, which was homogenous in vegetation, slope and orientation characteristics, it was impossible to collect pre-fire data, although a post-fire inventory was carried out for a comparative analysis with the controlled burn data. During the controlled burn, vegetation speed recovery proved to be faster than in a wildfire. Additionally, a decrease in bare soil was also found to be more pronounced after a controlled burn.

However, the richness of vegetable species after a fire in both modalities (wildfire and controlled burn) was found to be similar to the controlled situation, proving there is no record of biodiversity loss in the summer-autumn seasonality in this type of schrubland and its recurrence. Thus, this scientific knowledge constitutes a helpful tool in the decisionmaking process regarding a comprehensive management of fire in Atlantic shrublands, both from a preventive point of view and concerning its extinction and restoration.