Estimación del Impacto de la Proximidad de las Casas en los Costes de Extinción de los Incendios Forestales en Oregon y Washington 1

Estimación del Impacto de la Proximidad de

las Casas en los Costes de Extinción de los

Incendios Forestales en Oregon y

Washington

Geoffrey H. Donovan,

_{Peter Noordijk,}

_{Volker Radeloff}

La relación entre el desarrollo de la interfase forestal y urbana (WUI) y los costes de extinción ha sido objeto de una atención creciente por parte de los que han elaborado la política en los últimos años; sin embargo, se han realizado pocos estudios empíricos para analizar esta cuestión. Se han utilizados los datos de 58 incendios forestales ocurridos en Oregon y Washington durante la época de incendios del año 2002 y los datos censados en el 2000 para examinar la relación entre la proximidad de las casas y los costes de extinción. Los resultados no reflejan relación alguna entre el total de casas o la densidad de las edificaciones y los costes de extinción. Los resultados no permitieron demostrar la relación entre el total o la densidad de las casa y el coste de extinción. Existen varias explicaciones posibles para justificar este resultado negativo.

Introducción

El coste creciente de extinción de los incendios forestales en fincas públicas de los Estados Unidos se ha atribuido a dos factores principales. Primero, los aumentos en la carga de combustible y los cambios de la estructura en pie han desembocado en los incendios forestales más devastadores que resultan más difíciles y costosos de extinguir (Arno and Brown 1991).En segundo lugar, el desarrollo de la interfase forestal y urbana (WUI) ha incrementado los bienes amenazados por los incendios forestales, exigiendo mayores gastos de extinción para proteger las estructuras (USDA 2003). Aunque existe un acuerdo tácito de que el incremento de las cantidades de combustible y de desarrollo de la WUI, han contribuido al aumento de los costes de extinción, (USDA Servicio Forestal 1995; USDA 2003), se ha hecho muy poco trabajo empírico para cuantificar el efecto de ambos. En esta ponencia se examina la importancia del segundo de estos dos factores—desarrollo en la WUI— mediante la estimación empírica del efecto de proximidad de las casas sobre los

2 _{Ingeniero de Montes Investigador y Técnico en Ciencias Sociales respectivamente, Servicio} Forestal, PNW Centro de Investigación, 620 SW Main, Suite 400, Portland, OR, 97205. (503) 808-2043 [email protected].

3 _{Profesor Adjunto , Departamento de Ecología y Gestión Forestal, Universidad de Wisconsin,} Madison, WI, [email protected].

1_{Una versión abreviada de esta ponencia se presentó en el segundo simposio internacional sobre}

políticas, planificación y economía de los programs de protección contra incendios forestales: una visión global, 19–22 Abril, 2004, Córdoba, España.

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costes de extinción de los incendios forestales. Nuestra hipótesis consiste en decir que de existir un mayor número de casas en la proximidad de los incendios forestales, la extinción de los incendios forestales será más costosa porque los responsables de la protección contra incendios tendrán que utilizar más recursos para proteger las casas amenazadas.

Muy pocos estudios en la literatura sobre la economía del fuego han considerado empíricamente los factores que influyen en los costes de extinción de incendios, sin embargo, algunos estudios, han analizado el coste de los diferentes componentes de una organización sobre incendios forestales. González-Cabán (1983) desarrolló un modelo de estimación de los costes de extinción basándose en la cantidad y tipo de recursos utilizados para luchar contra el fuego. González-Cabán y otros (1984) utilizaron un enfoque de coste-conjunto para calcular el coste de las brigadas con herramientas manuales, vehículos contra incendios, paracaidistas, buldózeres. Los autores descubrieron una considerable diferencia en la estimación del coste de los recursos tanto a nivel de los incendios como a nivel de las diferentes regiones del país.

Aunque se ha hecho muy poco trabajo empírico sobre los factores que

influyen en los costes de extinción de incendios forestales, varios autores han

estudiado las determinantes de los costes de las quemas prescritas. En un

trabajo preliminar, Rich (1984) analizaba los costes de la quema prescrita en

1982 en el Distrito de Powell del Monte Nacional de Clearwater en Idaho.

Investigó tanto los factores de gestión como las características físicas del lugar

incluyendo, el aspecto, la pendiente, la elevación, los restos de arbolados, los

combustibles y otros rasgos topográficos. Rich llegó a la conclusión de que

los factores de gestión tienen una mayor influencia sobre los costes que los

factores físicos. Un estudio de seguimiento ((Rich 1989) que contemplaba una

información similar del Distrito Powel entre 1982 y 1985 corroboró su

conclusión de que las variables de gestión tienen una mayor influencia sobre

el coste de la quema prescrita que sobre las variables físicas. Jackson y otros

(Jackson, Flowers y otros 1982) estudiaron el coste total del proyecto y el

coste por acre de las quemas prescritas para mejorar el hábitat de la fauna. El

resultado fue que los factores tanto físicos como de gestión eran significativos,

y que existía una economía de escala cuando el incendio se propagaba.

Cleaves y Brodie (1990) analizaron el factor económico de la quema prescrita, centrándose en los beneficios, coste y riesgos de la quema prescrita. Llegaron a la conclusión de que los combustibles, la topografía, los factores climáticos, el objetivo de la gestión y el volumen y la forma de la unidad representaban influencias importantes sobre el coste de los proyectos de quemas prescritas. Subrayaron también, el impacto que puede tener el riesgo sobre el coste de la quema incluyendo el riesgo de desbordamiento del fuego, el riesgo de las interferencias del humo en las zonas colindantes, y la percepción del riesgo por parte del gestor. Como conclusión, señalan la necesidad de hacer un registro fiable de los diferentes costes para futuros análisis económicos de la quema prescrita.

Cleaves y otros (2000) analizaron las tendencias y repercusiones sobre el coste de las quemas prescritas en el Sistema Forestal Nacional durante el periodo 1985 –1994. Mediante un estudio metodológico, se pidió a los gestores una lista, por orden de magnitud, de los diferentes factores que repercuten sobre el coste de la quema prescrita: tamaño y forma de la unidad, cumplimiento de las leyes y normas medioambientales,

coste y disponibilidad de mano de obra, coste y disponibilidad de un seguro, responsabilidad, desarrollo de la zona residencial, seguridad de las cuadrillas, factores climáticos, cumplimiento de las múltiples condiciones y protecciones para minimizar que el fuego desborde el ataque inicial. A nivel nacional, los gestores clasificaron el tamaño de la unidad y el coste y disponibilidad de la mano de obra como los factores que más repercuten en el coste. Las precauciones para minimizar los desbordamientos del fuego figuran en el tercer lugar de la clasificación, y, en cuarto lugar, el respeto de las leyes y las normas medioambientales. En el Pacífico Noroeste, el tamaño de la unidad, el coste y la disponibilidad de mano de obra, y el respeto de las leyes y normas medioambientales figuraban entre las más importantes. . La forma de la unidad y la necesidad de alcanzar múltiples condiciones figuran también entre los factores más importantes de la región. La disponibilidad de seguros a terceros y las políticas de la Agencia sobre la asunción de riesgo, merecieron los puestos más bajos en todas las regiones.

Rideout y Omi (1995) utilizaron la base de datos del Servicio Nacional de Parques para hacer una estimación de los modelos de coste de las quemas prescritas.

Sus datos incluían información sobre: tamaño del proyecto, tipo de combustible, tipo de proyecto, mandato administrativo o legislativo, grado de complejidad del incendio y clasificación según los valores de los recursos naturales, importancia histórica y hábitat de la fauna. Utilizando un modelo constante de elasticidad de la disminución del coste con incrementos en la escala, encontraron que el coste de los tratamientos del combustible variaban según dos objetivos de gestión, mantenimiento o recuperación los ecosistemas y reducción los combustibles peligrosos. Se logró una mayor precisión en la estimación de los costes del tratamiento tradicional para la reducción de riesgos en comparación con el tratamiento de gestión del ecosistema.

En resumen, se ha insistido poco en la identificación de las determinantes del coste de supresión. Muchos estudios han analizado los factores que intervienen en los costes de la quema prescrita, resultando que el tamaño del tratamiento del modelo de combustible, los objetivos de gestión y el coste y disponibilidad de la mano de obra pueden incidir en el coste del tratamiento.

Métodos

Para poder comparar el coste de extinción del incendio forestal con la proximidad del fuego a las casas, se requiere una información espacial sobre la zona quemada por el incendio forestal y la densidad de las edificaciones. Los datos espaciales de la zona quemada por incendios forestales proceden de los Servicios Forestales de USDA de la Región 6 (Oregon y Washington).

Los responsables de la gestión ordenada del fuego crearon una capa GIS de la zona arrasada por 58 de los más devastadores incendios forestales que se produjeron en Oregon y Washington durante la época de incendios 2002. El tamaño de estos fuegos oscilaba entre 25 y 499,570 acres. La capa GIS se superpuso sobre otra capa GIS de densidad de las edificaciones en Estados Unidos- resultante de los datos del censo del año 2000 – lo que permite calcular la densidad de las edificaciones y el número total de casas comprendidas en el perímetro de cada uno de los incendios forestales. Sin embargo, el total de las casas comprendidas en el perímetro final de un incendio forestal, no abarca totalmente el efecto de la densidad de las casas con respecto al coste de la extinción. Aunque un incendio forestal pueda sólo destruir un reducido número de casas, puede amenazar a otras muchas más, afectando así a la estrategia de extinción de los responsables de la gestión ordenada del incendio y por ende a los costes de extinción. Para

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estimar la influencia de las casas no destruidas pero sí amenazadas por el incendio forestal, hacemos un cálculo con círculos progresivamente mayores (2, 5, 10 y 20 millas) alrededor del perímetro de cada incendio forestal.. Conceptualmente, estas variables pueden considerarse como variables espaciales de desfase.

Aunque las viviendas constituyen el principal objetivo de esta ponencia, también existen otros factores capaces de repercutir sobre los costes de extinción. Por eso se incluyen en el análisis de las variables siguientes: 100 horas de humedad del combustible; tamaño del incendio, una variable binaria para indicar si el Director Técnico del Incendio clasificó el terreno como de extrema dificultad; y el número de acres incontrolados que se quemaron en Oregon y Washington el día que empezó el incendio. Esta última variable, pretendía captar la relativa escasez de recursos para la extinción; dedujimos que de haber coincidido con otros grandes incendios en la región en el momento de declararse el incendio, podría haberse carecido de algunos recursos de extinción lo que podía afectar a los costes. Los datos sobre el coste de extinción se obtuvieron de los 209 formularios que los responsables de la gestión ordenada de incendios deben cumplimentar a diario durante un incendio forestal grave.

Resultados

Las anteriores variables de dependencia se tradujeron en un coste total de extinción (tabla 1)

Variable Coeficiente Error Estad. t-stat Prob.

Interceptación -129,522 1,441,778 -0.0898 0.929

Tamaño del incendio 291 14.8 19.6 0.000

Terreno accidentado 7,277,264 2,487,116 2.93 0.0059

Ajuste R-al cuadrado 0.926

Tabla 1--Resultados de la regresión— tamaño del fuego y terreno accidentado relacionado

con el coste total de la extinción. No es sorprendente que la determinante más significativa del coste total de la extinción sea el tamaño del incendio. La única variable significativa además de ésta es la variable binaria que indica si los responsables de la gestión ordenada del fuego fueron conscientes de que se trataba de un terreno donde el fuego iba a ser devastador. El coeficiente positivo sobre la variable del lo accidentado del terreno indica que los incendios que arden en estas circunstancias son más caros de extinguir.

En contraste con el tamaño del incendio y la variable de lo accidentado del terreno, ninguna de las variables del total de edificaciones o de la densidad de las casas fueron significativas. Además, las transformaciones estándar (troza natural, cuadrático, etc.) no mejoraron la explicación de ninguna de las variables del total edificado, ni de la densidad de las casa. Las variables de 100 horas de humedad de combustible y de escasez de recursos tampoco fueron significativos.

Para determinar si las variables de las edificaciones se explican mejor por acres en comparación con los costes totales, el modelo antes descrito se valoró nuevamente con el coste por acre como la variable dependiente. Al igual que ocurrió con el modelo del coste total, ninguna de las variables de las edificaciones o variables

transformadas eran significativas. Igualmente, todas las demás variables, incluyendo la del tamaño del incendio y la variable de lo accidentado del terreno, no fueron significativas.

Debate

El objetivo de esta ponencia es determinar si la proximidad de las casas influye en el coste de la extinción de los incendios forestales. Los datos se sacaron de la época de incendios de 2002 en Oregon y Washington y del censo del año 2000. Los resultados muestran que ni el total edificado ni la densidad de las casas explican ninguna de las variaciones observadas en los costes de extinción. Las únicas variables que mostraron su repercusión sobre el coste de extinción son el tamaño del incendio y la variable binaria que denotaba lo accidentado del terreno. El análisis del coste por acre no reflejó variable significativa alguna. Convendría interpretar cuidadosamente la incidencia del tamaño del incendio sobre el coste de su extinción.

El tamaño del incendio no es una variable exógena, sino que más bien el coste de extinción y el tamaño del incendio se determinan simultáneamente.

La incapacidad del análisis de mostrar una relación significativa entre las edificaciones y el coste de la extinción puede deberse a varios motivos. Un factor puede ser que la muestra de 58 incendios sea relativamente reducida; una serie más amplia de datos podría darnos unos resultados más significativos.

Otro factor que podría ser importante es la correlación entre densidad de las construcciones y densidad vial. Las zonas más densamente edificadas suelen disponer de mejores accesos por carretera lo que permite a los bomberos llegar al incendio con mayor rapidez y con recursos terrestres más económicos y no tener que contar con recursos aéreos más onerosos. Por lo tanto, aunque las edificaciones pueden repercutir en los costes de extinción, este efecto puede compensarse con unos mejores accesos.

Es posible que las edificaciones incidan en el coste de extinción; posiblemente la razón por la que este efecto no ha sido identificado se debe a que la muestra no contenía ningún ejemplo de una situación diferente. En una región como el Pacífico Noroeste, si se dan las condiciones de un incendio de proporciones devastadoras (calor, sequía, factores climáticos, bajo índice de humedad en el combustible) todos los incendios pueden constituir una amenaza para las edificaciones. O sea que la región tiene una densidad de población suficiente como para que, al declararse el incendio, haya casas en peligro y los responsables de la gestión ordenada de los incendios deberán ocuparse por lo tanto de extinguir los incendios forestales.

La ausencia de toda variable significativa en el modelo de coste por acre puede deberse a varias causas. Como sucede con el modelo de coste total, el tamaño de la muestra puede haber contribuido a la ausencia de significado o simplemente no hemos seleccionado las variables correctas. También es posible que el coste por acre de un incendio forestal, esté determinado por factores exclusivos del incendio y que las variables comunes a todos los incendios carezcan de importancia relativa. Si tal fuera el caso, esto tendría implicaciones políticas importantes. Habría que tener cuidado a la hora de diseñar políticas para controlar los costes de extinción. Si es verdad que los costes por acre están ampliamente determinados por factores exclusivos de un incendio dado, en tal caso el enfoque genérico a la contención de costes sería inapropiado e puede que también ineficaz. Podría ser muy útil enfocar los

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futuros trabajos en valorar la importancia de estos factores únicos. Por ejemplo, hasta ahora no se ha hecho ningún trabajo sobre la influencia del nivel de aversión al riesgo de un responsable de la gestión ordenada de incendios sobre el coste. Además, cada responsable tendrá distintas estrategias para gestionar incendios forestales similares, y sería útil determinar si estas diferencias de estrategias corresponden a diferencias sistemáticas en los costes de extinción.

Referencias

Arno, S. F. and J. K. Brown (1991). "Overcoming the paradox in managing wildland fire." Western wildfire 17(1): 40-46.

Cleaves, D. A. and J. D. Brodie (1990). Economic analysis of prescribed burning. Natural and prescribed fire in the pacific norhtwest forests. J. D. Walstad and e. al. Corvallis, OR, Oregon State University Press: 271-282.

Cleaves, D. A., T. K. Haines, et al. (2000). Influences on prescribed burning activity in the national forest system. Fire and forest ecology: innovative silviculture and vegetation management, Tallahassee FL.

González-Cabán, A. (1983). Economic cost of intial attack and large-fire suppression, USDA Forest Service, PSW Research Station: 7.

González-Cabán, A., C. W. McKetta, et al. (1984). Costs of fire suppression forces based on cost-aggregation approach, USDA Forest Service, PSW Research Station: 16.

Jackson, D. H., P. Flowers, et al. (1982). "Predicting prescribed fire burning costs of wildlife habitat management." Fire Management Notes 43(4): 20-22.

Rich, T. (1984). Sources of costs associated with prescribed burning on the Powell Ranger District. Moscow, University of Idaho: 56.

Rich, T. (1989). Prescribed fire burning cost variability--an analysis of four years of cost data on the Powell Ranger District, Clearwater National Forest. Prescribed fire in the intermountain region, Missoula, MT.

Rideout, D. B. and P. N. Omi (1995). "Estimating the cost of fuel treatment." Forest Science 41(4): 664-674.

USDA Forest Service, F. a. A. M. (1995). Fire suppression costs on large fires. A review of the 1994 fire season. Washington D.C.

USDA, F. S. (2003). Large fire cost reduction action plan. Washington D.C., USDA Forest Service: 24.