Wildfire modeling, LiDAR data, Canopy uncertainty, Fire simulation, Public forestry data, Fire suppression

Abstract

El trabajo propone una metodología operativa y flexible para modelizar incendios forestales mediante datos forestales públicos de España y técnicas de simulación basadas en autómatas celulares. El enfoque integra información LiDAR, cartografía forestal, inventarios nacionales y datos meteorológicos para estimar variables clave del comportamiento del fuego, como topografía, estructura del dosel, humedad del combustible y viento dinámico. Además, incorpora la propagación de incertidumbre en parámetros de copa, lo que permite generar intervalos de confianza sobre el perímetro y el área quemada. El caso de estudio del incendio de Cocentaina de 2012 muestra que las simulaciones con meteorología dinámica y acciones de extinción reproducen mejor la realidad que los modelos estáticos. El artículo concluye que cuantificar incertidumbre y considerar la intervención humana mejora la utilidad del modelo para evaluación del riesgo y apoyo a decisiones.

The article presents an operational and flexible methodology for wildfire modeling using public forestry datasets from Spain and a Cellular Automata simulation framework. The approach combines LiDAR data, forest maps, national inventory information, and meteorological observations to derive essential fire behavior variables such as topography, canopy structure, fuel moisture, and dynamic wind fields. It also incorporates uncertainty propagation in canopy parameters, allowing the generation of confidence intervals for burned area and fire perimeter estimates. The 2012 Cocentaina wildfire is used as a validation case, showing that simulations with dynamic weather inputs and suppression actions match the observed fire progression better than static scenarios. The study concludes that uncertainty quantification and explicit representation of firefighting interventions improve predictive performance and make the framework more useful for risk assessment and operational decision-making.