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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/14382

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorBecerra, Lucas Agustín-
dc.contributor.authorLaneri, Karina-
dc.contributor.authorDenham, Mónica Malen-
dc.date.accessioned2026-06-01T12:08:49Z-
dc.date.available2026-06-01T12:08:49Z-
dc.date.issued2025-10-30-
dc.identifier.citationTítulo del trabajo: Predicción de la propagación de incendios forestales en la región patagónica: Calibración de un modelo basado en física e impulsado por datos. Autores: Lucas Becerra, Karina Laneri, Mónica Malen Denham Evento: I Reunión Trinacional de Ecología Organizadores: Asociación Argentina de Ecología, Sociedad de Ecología de Chile, Comunidad Ecológica del Uruguay Fechas: 5 al 10 de Octubre de 2025 Lugar: Ciudad de Mendoza, Mendoza Presentación Orales_ES
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/14382-
dc.format.extentp. 195-195es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUncuyoes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.titlePredicción de la propagación de incendios forestales en la región patagónica: Calibración de un modelo basado en física e impulsado por datoses_ES
dc.typeParte de libroes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)-
dc.description.filiationBecerra, Lucas Agustín. Instituto Balseiro. Universidad Nacional de Cuyo, San Carlos de Bariloche, Río Negro, Argentinaes_ES
dc.description.filiationLaneri, Karina. CONICET-IB-Centro Atómico Bariloche. Río Negro; Argentina.es_ES
dc.description.filiationDenham, Mónica Malen. Universidad Nacional de Rio Negro. Centro Interdisciplinario de Telecomunicaciones, Electrónica, Computación y Ciencia Aplicada (CITECCA). Río Negro; Argentina.es_ES
dc.subject.keywordSimulaciónes_ES
dc.subject.keywordModeladoes_ES
dc.subject.keywordIncendios Forestaleses_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.subject.materiaIngeniería, Ciencia y Tecnologíaes_ES
dc.origin.lugarDesarrolloUniversidad Nacional de Rio Negro. Centro Interdisciplinario de Telecomunicaciones, Electrónica, Computación y Ciencia Aplicada (CITECCA)es_ES
dc.description.resumenLos incendios forestales representan uno de los mayores riesgos ecológicos a nivel global. En la región patagónica, más de 50.000 hectáreas de bosques, plantaciones y zonas residenciales se incendiaron en 2025. En un esfuerzo para abordar este problema, desarrollamos un modelo basado en el marco epide- miológico SIR que simula la propagación del fuego en una grilla. El modelo integra términos de reacción, difusión y convección, capturando la dinámica del fuego bajo condiciones ambientales realistas. Las si- mulaciones se paralelizan con CUDA C++ y Python (CuPy), logrando alta performance computacional. Además, generamos visualizaciones dinámicas para asistir equipos de brigadistas en la región. Incluimos datos satelitales de vegetación, pendientes del terreno y campos de viento. Los parámetros del modelo (coeficientes de difusión, tasas de ignición para pastizales, matorrales y bosques, e intensidad del viento y pendiente) son desconocidos a priori y requieren calibración. Ajustamos el modelo a incendios sinté- ticos empleando técnicas de optimización como muestreo de Monte Carlo y algoritmos genéticos. Con ambos métodos logramos recuperar exitosamente los parámetros mencionados y para la misma cantidad de incendios simulados (570000), el algoritmo genético logró recuperar los parámetros originales con una precisión 69.9% mejor que el método de Monte Carlo. Como innovación, implementamos una red neuronal informada por la física (physics-informed neural network, PINN), que combina leyes físicas con datos empíricos para ajustar parámetros. En este trabajo logramos implementar PINNs en casos sintéti- cos sobre terrenos homogéneos, obteniendo buenos resultados tanto en precisión como en tiempos de cálculo, superando a los métodos anteriores en varios aspectos.es_ES
Aparece en las colecciones: Objetos de conferencia

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