Interpretación de:
Cost-Effective Prescribed Burning Solutions Vary Between Landscapes in Eastern Australia
https://doi.org/10.3389/ffgc.2020.00079Penman, T., Clarke, H., Cirulis, B., Boer, M., Price, O., Bradstock, R., 2020: Cost-Effective Prescribed Burning Solutions Vary Between Landscapes in Eastern Australia, Front. For. Glob. Change, https://doi.org/10.3389/ffgc.2020.00079
Intérprete
Zubieta Barragán Ricardo
Fecha de interpretación
22/03/2023
Resultados y conclusiones
La rentabilidad de la quema prescrita varía mucho entre regiones, no hay una solo ajuste para todo. Las variaciones de la rentabilidad se relacionan principalmente con la configuración espacial de los activos y la vegetación natural. Las regiones que presenten un interfaz urbana cercana a la vegetación tenían las estrategias de tratamiento de combustible más rentables. Por el contrario, aquellas regiones con vegetación dispersa e interfaces urbanas discontinuas mostraron la menor rentabilidad de los tratamientos (acciones a ser implementadas). Cabe resaltar que la investigación refiere que en regiones con baja densidad de población. Los costos del tratamiento a implementar fueron del 50% al 90% con respecto a los costos totales en los que se puede recaer. Los tratamientos o medidas a implementar en zonas alejadas eran generalmente más costosos ya que el riesgo de pérdida, en caso de escape de incendios, es mayor y, por lo tanto, se requieren más recursos y costos por hectárea. Finalmente, esto sugiere la evaluación costo-beneficio de las quemas prescritas en aquella zonas no implementadas como los Andes peruanos.
Metodología y datos
Se usa un enfoque de simulación, se examina el rango potencial de incendios que podrían ocurrir en una región con diferentes niveles de regímenes de tratamiento de quema prescrita (paisaje y borde del paisaje). Los daños o impactos ocasionados a los activos se miden en número de casas, vidas, líneas de transmisión, carbón emitido y activos ecológicos afectados. Los costos de los tratamientos se estiman a partir de modelos ya publicados y todos los datos se analizan mediante un análisis de decisión de criterios múltiples.
Limitaciones de la investigación
El enfoque de modelado consideró cinco activos que cubren un rango de valores que representan poblaciones, infraestructura y medio ambiente. No obstante, hay una gama de otros valores que podrían incluirse si los datos estuvieran disponibles. Es necesario que un valor tenga una “representación espacial”, “una función de pérdida para vincular los resultados del modelo de comportamiento del fuego” y “un costo para cualquier pérdida” que se incluya en el enfoque de modelado. Sin estos tres valores, no es posible incluirlos en el análisis general del modelo. Hay una variedad de otros valores que no están bien representados en términos de dólares (valor usado para comparaciones). Los valores como la biodiversidad, la salud mental y la cohesión comunitaria, son difíciles de valorizar en un marco económico. Otro factor difícil de incluir en el modelado es el impacto del incremento del humo proveniente de incendios forestales, debido a que requiere una estimación de la tasa de consumo y dispersión tridimensional de contaminantes.
Adaptación: Agua, Agricultura, Bosques
Mitigación: ---
Escala: Australia
Ámbito geográfico: País
Palabras clave: Costo, beneficio, Australia, Quemas prescritas, fuego
Cita de la interpretación
Zubieta Barragán, Ricardo, 2023: Interpretación de Penman et al. (2020, doi:10.3389/ffgc.2020.00079), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9638708d-d421-4c9b-b51d-7fa7e09cee51