Cómo se analiza un incendio: la primera jornada de Leciñena

1. Introducción

Las decisiones que más pesan en un incendio se toman en sus primeras horas: dónde se pone el primer dispositivo, qué se defiende y qué se deja correr. Esas decisiones se apoyan en una lectura rápida de tres cosas: qué hay que quemar (combustible), por dónde sube el fuego (relieve) y qué tiempo hace (viento, humedad, temperatura). Este artículo repasa cómo se construye esa lectura con datos públicos y la aplica a un caso real, la primera jornada del incendio de Leciñena.

El objetivo es didáctico: enseñar el método, con sus datos de entrada y sus límites, no predecir el comportamiento de un incendio. Todo lo que sigue es reproducible con información abierta.

2. El incendio y la zona de estudio

El fuego se activó hacia las 15:30 del martes 30 de junio de 2026 en el barranco de Valocinar (Leciñena), entre matorral y campos de cereal; la prensa apunta a una cosechadora como causa probable, en investigación. La hora de inicio es la que da la prensa, y el punto de inicio es provisional (3,2 km al suroeste del barranco que recoge el Nomenclátor del IGN). Hacía unos 34 °C, la humedad bajó al 15-20 % y soplaba cierzo del 300°. El domingo 28 hubo un conato por rayo en la misma zona, con entre 3 y 6 mm de lluvia en las estaciones cercanas.

La zona de estudio es un rectángulo de 282 km² (20 × 14 km) en la sierra de Alcubierre, con cotas de 339 a 713 m. El incendio terminó en 2.925 ha según Sentinel-2 el 3 de julio.

3. Datos y métodos

3.1 Combustible

El combustible se describe con los modelos de combustible de Scott y Burgan (2005), 40 clases que reúnen vegetación de comportamiento parecido: pastos (GR), pasto con matorral (GS), matorral (SH), arbolado con sotobosque (TU) y no combustible (NB). Cada celda de 25 m recibe un modelo a partir de tres fuentes combinadas:

• el Mapa Forestal, que dice si una celda es cultivo, monte, pinar o suelo urbano, y la especie y la fracción de cabida cubierta del arbolado;
• Sentinel-2: el NDVI del día del incendio separa el regadío en verde del cereal seco y, dentro del monte, el matorral ralo del denso; la comparación con abril (verde en abril y pardo en junio delata un herbáceo) separa cereal y pasto del matorral;
• las alturas de vegetación, que fijan la altura de las copas y su base, dos variables que controlan el paso a copas.

Los cultivos se separan por su estado, y no solo por su tipo, porque el estado cambia lo que arde. Con las ocho pasadas de Sentinel-2 de junio se clasifica cada parcela de cereal en cereal en pie (modelo GR4: paja de 0,6-1 m, unas 5 t/ha), rastrojo (GR2: paja corta, 2-3 t/ha) y labrado (sin combustible). La cosecha del cereal en la zona fue del 3 al 30 de junio, con el pico entre el 11 y el 18; el día del incendio había 4.064 ha de cereal en pie, 7.678 de rastrojo y 987 labradas.

3.2 Topografía

Con el modelo digital del terreno de 25 m del IGN se derivan la pendiente (el fuego sube mucho más deprisa ladera arriba) y la orientación (las solanas se secan antes). La zona tiene una pendiente media de 6,9°, pero el 75 % de la zona está por debajo de 10° y solo el 6 % pasa de 20°.

3.3 Meteorología

El tiempo se toma de tres fuentes que se contrastan: el METAR del aeropuerto de Zaragoza (viento a 10 m), seis estaciones del SiAR del Gobierno de Aragón a menos de 30 km (viento a 2 m, humedad, temperatura, lluvia) y el reanálisis ERA5 de Copernicus en el punto de inicio, descargado a través de Open-Meteo.com (licencia CC BY 4.0). ERA5 es una malla de unos 30 km que suaviza el viento de las sierras: aquí da menos viento que el aeropuerto, y por eso la simulación usa el aeropuerto.

La humedad del combustible al empezar se estima con la lluvia previa (9,7 mm en los 30 días anteriores; el último día de lluvia, el 28) y la hora del día: 4-5-7 % el combustible muerto de 1, 10 y 100 h, y del 30 al 80 % el vivo.

3.4 Simulación y comprobación

Para reproducir el fuego se usa FARSITE (Finney, 1998), incluido en FlamMap, que propaga un perímetro con el modelo de Rothermel (1972) para la superficie y el de Scott y Reinhardt (2001) para las copas. Se le da el paisaje de ocho capas (cota, pendiente, orientación, combustible y cuatro de copa), el tiempo hora a hora y el punto de inicio. El viento se reparte por el relieve con WindNinja (Forthofer et al., 2014). FARSITE no simula la extinción: lo que hizo el operativo no está en el modelo.

La simulación se compara con lo que midieron los satélites mediante el índice de Sørensen (1 si el parecido es total, 0 si no hay nada en común) y con el porcentaje de lo realmente quemado que la simulación recupera. Lo quemado real sale de dos fuentes independientes: los focos VIIRS (cada píxel de 375 m en llamas, con su hora, repartido dentro del perímetro final, Parks, 2014) y la diferencia de infrarrojo entre dos imágenes de Sentinel-2 (dNBR ≥ 0,10; Key y Benson, 2006).

4. Resultados de la primera jornada

4.1 Qué había dentro de lo que ardió

Se cruzan las 1.694 ha quemadas hasta las 13:09 del 1 de julio con el mapa de combustible. El pinar con matorral (TU5) es el 8,8 % de la zona y aportó el 27,4 % de lo quemado: ardió el 18,8 % de todo el pinar de la zona. Le siguen el matorral alto (SH7, 13,2 %) y el medio (SH5, 11,8 %). El cereal en pie (GR4) y el rastrojo (GR2) ardieron mucho menos por hectárea (4,2 y 3,4 %), pero ocupan el 42 % de la zona, así que suman buena parte de lo quemado en términos absolutos.

Tabla 1. Combustible de la zona y de lo quemado la primera jornada.

4.2 Qué efecto tuvo el cereal: en pie, rastrojo y labrado

El cereal cosechado ardió casi igual que el cereal en pie: el rastrojo arde. Lo que frena el fuego es el labrado. Con las imágenes de después se detectan 37 ha de cereal labradas de urgencia entre el 30 de junio y el 3 de julio, casi todas cerca de Robres y de la A-129, coincidiendo con lo que contó la prensa: más de 150 agricultores abriendo cortafuegos con tractores durante la noche.

4.3 Relieve

La pendiente media de lo quemado fue de 11,2°, frente a 6,9° de la zona. La probabilidad de arder en la primera jornada fue del 2,5 % en celdas de menos de 5°, del 7,3 % entre 5 y 10°, y del 11,6-13,8 % por encima de 10°. Las solanas pasan del 34,9 % de la zona al 37,4 % de lo quemado, y las umbrías bajan del 36,2 % al 29,1 %.

4.4 La carrera de la cabeza

La prensa estimó unas 1.000 ha a las 18:20, a las 2 horas y media del inicio. Los focos VIIRS de las 3-5 de la madrugada del 1 de julio recogen 1.601 ha, el 55 % del incendio final. Cuando Sentinel-2 pasa a las 13:09 del 1 de julio, la mancha mide 1.695 ha: una lengua de unos 12 km de oeste a este por el centro de la sierra, ya hasta la punta este. A las 0:26 del 1 de julio las llamas obligaron a cortar la A-1211 entre Robres y Alcubierre. Es decir: la cabeza recorrió unos 12 km hacia el este, buena parte de noche y sin medios aéreos, y entre las 5:00 y las 13:09 el perímetro apenas creció (unas 90 ha).

4.5 Qué reproduce la simulación (hasta el 1 de julio)

El objetivo no es ajustar la simulación hasta que coincida con lo ocurrido, sino entender qué variables la mueven. Se partió de los datos públicos sin retocar y se fue cambiando una cosa cada vez, comparando siempre con lo medido: el mapa de combustible (con y sin la información de cosecha), el viento (el del aeropuerto, repartido por el relieve con WindNinja, y con su dirección y velocidad corregidas), las pavesas, las carreteras como barreras y la hora hasta la que se simula. Cada configuración se valora con el índice de Sørensen, el porcentaje de lo quemado que recupera y hasta dónde llega la cabeza. La comparación llega hasta las 13:09 del 1 de julio, la última hora con una imagen limpia de Sentinel-2.

Qué se aprende:

• El viento manda. Lo que más mejoró el parecido fue corregir el viento: la dirección (285°, que es el rumbo real del fuego, 105°) y una velocidad algo mayor que la del aeropuerto, porque la sierra está más expuesta. Con el viento del aeropuerto sin corregir, la forma salía corta y desviada hacia el sur.
• El mapa de combustible importa menos de lo esperado. Añadir la información de cosecha apenas movió el resultado de la primera noche.
• Las carreteras como barrera cambian poco esa noche. Lo que sobra de la simulación se quemaba por la mañana, cuando en la realidad ya habían vuelto los aviones.
• La cabeza, bien; los flancos, no. La mejor configuración alcanza a medianoche un índice de Sørensen de 0,56 y recupera el 76 % de lo realmente quemado, con la cabeza a 9,4 km (la real llegó a 11,6). Pero a las 7:00 simula 3.150 ha frente a las 1.601 medidas: abre los flancos, que esa tarde se atacaron con unos 250 efectivos, aviones y helicópteros y, de noche, con tractores. El modelo no ve esa extinción.

5. Discusión

• Qué explica el análisis. Qué combustibles y qué relieve había en el camino del fuego, qué tiempo hizo, hasta dónde pudo llegar la cabeza sin que nadie la frenara y cuánto se parece una simulación a lo ocurrido.
• Qué no explica. La extinción: FARSITE no sabe de aviones, brigadas ni tractores. Por eso la simulación se pasa de superficie en los flancos, precisamente donde el operativo trabajó.
• Los límites de los datos. El mapa de combustibles no ve el matorral bajo; ERA5 suaviza el viento; las pasadas del satélite dejan unas 11 horas sin datos entre una y otra; y el punto de inicio es provisional.
• El cereal. La hipótesis de que el rastrojo explicaba que la simulación se pasara por los campos no se confirma: el rastrojo ardió al 94 % dentro del perímetro, igual que el cereal en pie (89 %). Lo que no arde es lo labrado (27 %).

6. Cuestiones operativas

Con la cautela de que son lecturas de un solo incendio y de que la causalidad no está probada, el análisis apunta a cuatro ideas útiles para quien planifica o dirige:

1. Las líneas de defensa se eligen antes de que haga falta

   El operativo sujetó el flanco derecho en la A-129 (sector 4) y la cabeza antes de la A-1211. Conviene conocer de antemano qué carreteras y caminos pueden hacer de línea para cada viento, y dónde los taludes o el combustible les quitan eficacia.

2. Pinar con matorral sobre pendiente: donde el fuego gana velocidad

   En la primera jornada ardió casi el 19 % de todo el pinar con matorral de la zona, frente al 3-4 % del cereal. Con las cautelas de arriba, son los tramos donde más compensaría tratar (clareos, discontinuidades) o reforzar los medios.

3. El labrado es una herramienta

   Dentro del perímetro, el labrado ardió al 27 % frente al 94 % del rastrojo. Cuando hay tiempo, una franja labrada alrededor de la masa o de una granja es de las barreras más baratas. Coordinar con los agricultores, como ocurrió esa noche, puede ser decisivo.

4. La previsión de la tarde y de la noche

   El 30 de junio, la combinación de cierzo del 300°, humedad por debajo del 20 % y una noche que no bajó de 30 km/h en el aeropuerto dejó poca ventana para trabajar la cabeza. Mirar no solo la humedad mínima de la tarde, sino si la noche recupera humedad y viento, ayuda a saber si habrá tregua.

7. Limitaciones

• Un solo incendio, y solo su primera jornada.
• Altura de la vegetación con un modelo gratuito; se rehará con el LiDAR del PNOA.
• Punto de inicio provisional; la hora (15:30) es la que da la prensa.
• La simulación se compara a posteriori y con el viento ajustado a lo ocurrido (dirección y velocidad): enseña qué variables importan, no es una predicción.
• Las asociaciones de la sección 4 no prueban causa y efecto.

Referencias

1. Finney, M. A. (1998). FARSITE: Fire Area Simulator. Model development and evaluation. USDA Forest Service, RMRS-RP-4.
2. Forthofer, J. M., Butler, B. W., Wagenbrenner, N. S. (2014). A comparison of three approaches for simulating fine-scale surface winds in support of wildland fire management. International Journal of Wildland Fire, 23, 969-981.
3. Hersbach, H. et al. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146, 1999-2049.
4. Key, C. H., Benson, N. C. (2006). Landscape assessment: ground measure of severity, the Composite Burn Index; and remote sensing of severity, the Normalized Burn Ratio. En FIREMON, USDA Forest Service, RMRS-GTR-164-CD.
5. Parks, S. A. (2014). Mapping day-of-burning with coarse-resolution satellite fire-detection data. International Journal of Wildland Fire, 23, 215-223.
6. Rothermel, R. C. (1972). A mathematical model for predicting fire spread in wildland fuels. USDA Forest Service, INT-115.
7. Scott, J. H., Burgan, R. E. (2005). Standard fire behavior fuel models: a comprehensive set for use with Rothermel's surface fire spread model. USDA Forest Service, RMRS-GTR-153.
8. Scott, J. H., Reinhardt, E. D. (2001). Assessing crown fire potential by linking models of surface and crown fire behavior. USDA Forest Service, RMRS-RP-29.
9. Sørensen, T. (1948). A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species content. Kongelige Danske Videnskabernes Selskab, 5(4), 1-34.
10. Tolan, J. et al. (2024). Very high resolution canopy height maps from RGB imagery using self-supervised vision transformer and convolutional decoder trained on aerial lidar. Remote Sensing of Environment, 300, 113888.

Datos públicos: MITECO (Mapa Forestal), Copernicus (Sentinel-2, EFFIS, ERA5 vía Open-Meteo.com, CC BY 4.0), NASA FIRMS, IGN (MDT, PNOA), SiAR (Gobierno de Aragón), AEMET/METAR. Prensa para la cronología: eldiario.es, El Español, Desde Monegros, Aragón Digital, aragonhoy.es, COPE, Aragón TV.