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BackgroundUnderstanding the temporal patterns of fire occurrence and their relationships with fuel dryness is key to sound fire management, especially under increasing global warming. At present, no system for prediction of fire occurrence risk based on fuel dryness conditions is available in Mexico. As part of an ongoing national-scale project, we developed an operational fire risk mapping tool based on satellite and weather information.ResultsWe demonstrated how differing monthly temporal trends in a fuel greenness index, dead ratio (DR), and fire density (FDI) can be clearly differentiated by vegetation type and region for the whole country, using MODIS satellite observations for the period 2003 to 2014. We tested linear and non-linear models, including temporal autocorrelation terms, for prediction of FDI from DR for a total of 28 combinations of vegetation types and regions. In addition, we developed seasonal autoregressive integrated moving average (ARIMA) models for forecasting DR values based on the last observed values. Most ARIMA models showed values of the adjusted coefficient of determination (R2 adj) above 0.7 to 0.8, suggesting potential to forecast fuel dryness and fire occurrence risk conditions. The best fitted models explained more than 70% of the observed FDI variation in the relation between monthly DR and fire density.ConclusionThese results suggest that there is potential for the DR index to be incorporated in future fire risk operational tools. However, some vegetation types and regions show lower correlations between DR and observed fire density, suggesting that other variables, such as distance and timing of agricultural burn, deserve attention in future studies.ResumenAntecedentesUna adecuada planificación del manejo del fuego requiere de la comprensión de los patrones temporales de humedad del combustible y su influencia en el riesgo de incendio, particularmente bajo un escenario de calentamiento global. En la actualidad en México no existe ningún sistema operacional para la predicción del riesgo de incendio en base al grado de estrés hídrico de los combustibles. Un proyecto de investigación nacional actualmente en funcionamiento, tiene como objetivo el desarrollo de un sistema operacional de riesgo y peligro de incendio en base a información meteorológica y de satélite para México. Este estudio pertenece al citado proyectoResultadosSe observaron en el país distintas tendencias temporales en un índice de estrés hídrico de los combustibles basado en imágenes MODIS, el índice “dead ratio” (DR), y en las tendencias temporales de un ìndice de densidad de incendios (FDI), en distintos tipos de vegetación y regiones del país. Se evaluaron varios modelos lineales y potenciales, incluyendo términos para la consideración de la autocorrelación temporal, para la predicción de la densidad de incendios a partir del índice DR para un total de 28 tipos de vegetación y regiones. Se desarrollaron además modelos estacionales autoregresivos de media móvil (ARIMA en inglés) para el pronóstico del índice DR a partir de los últimos valores observados. La mayoría de los modelos ARIMA desarrollados mostraron valores del coeficiente de determinación ajustado (R2 adj) por encima de 0.7 to 0.8, sugiriendo potencial para ser empleados para un pronóstico del estrés hídrico de los combustibles y las condiciones de riesgo de ocurrencia de incendio. Con respecto a los modelos que relacionan los valores mensuales de DR con FDI, la mayoría de ellos explicaron más del 70% de la variabilidad observada en FDI.ConclusionesLos resultados sugirieron potencial del índice DR para ser incluido en futuras herramientas operacionales para determinar el riesgo de incendio. En algunos tipos de vegetación y regiones se obtuvieron correlaciones más reducidas entre el índice DR y los valores observados de densidad de incendios, sugiriendo que el papel de otras variables tales como la distancia y el patrón temporal de quemas agrícolas debería ser explorado en futuros estudios.

fire ecology

Temporal patterns of active fire density and its relationship with a satellite fuel greenness index by vegetation type and region in Mexico during 2003–2014