Incendios forestales y decisiones críticas

A medida que los incendios forestales se vuelven más frecuentes e intensos, los gestores forestales se enfrentan a un reloj brutal que corre tras el proceso. El tiempo para tomar una decisión de alto riesgo es mínimo: ¿Enviamos equipos a recuperar la madera dañada o nos retiramos y reclamamos el seguro? Esta es una decisión especialmente difícil porque los datos sobre lo que sobrevivió al incendio suelen ser poco fiables. Un error puede significar dejar varados a los equipos de cosecha, perder dinero y dejar madera muerta en el bosque, lo que aumenta drásticamente el riesgo de futuros incendios y plagas.

Investigación publicada en Computers & Industrial Engineering

Con Constanza Lorca, PhD Student de Systems Engineering en la Universidad de Virginia, hemos desarrollado la investigación “Risk-aware scheduling for post-wildfire salvage logging under inventory estimation uncertainty”, recientemente publicada en la revista científica internacional Computers & Industrial Engineering (CAIE).

Este trabajo aborda exactamente el desafío de manejar datos erróneos en inventarios posterior al incendio. En lugar de esperar que las estimaciones del inventario posterior al incendio sean precisas, hemos construido un marco de optimización matemática que abraza activamente la incertidumbre, integrándola como parte del proceso.

Modelo inteligente de planificación

Desarrollamos un modelo que permite a los tomadores de decisiones definir explícitamente su tolerancia al riesgo. Utiliza restricciones avanzadas de probabilidad para equilibrar el pago financiero de la cosecha con el riesgo operativo de quedarse sin tiempo o capacidad en el aserradero.

En lugar de un calendario rígido y único para todos, ofrece a los gestores prioridades flexibles y accionables, ajustadas al delicado balance entre el riesgo de inventario y el valor del seguro.

Resultados en el sector forestal chileno

Al probar el modelo en miles de escenarios, utilizando datos operativos reales del sector forestal chileno, demostramos que planificar para la incertidumbre reduce significativamente el volumen de madera sin explotar en comparación con los métodos tradicionales y deterministas.

La experiencia de diseñar modelos que integran incertidumbre y riesgo en la toma de decisiones muestra cómo los datos pueden transformarse en estrategias más robustas y efectivas. Este mismo enfoque es el que aborda el Curso De los datos a la acción: introducción al modelamiento y a la optimización, donde se exploran herramientas de analítica prescriptiva y modelamiento matemático aplicadas a problemas complejos. Una oportunidad para trasladar la lógica de la investigación a la práctica profesional, con casos reales y soluciones innovadoras.