Modelos de Regresión Aditivos Estructurados (STAR) con respuesta ...

Capítulo 5Conclusiones y Futuras Líneas deInvestigaciónComo resultado de la aplicación de las distintas técnicas de análisis exploratorioe inferencia de los modelos STAR en la ocurrencia de incendios forestales provocadosy totales para Galicia durante la primera queincena de agosto de 2006, se hanextraído las siguientes conclusiones:1. Los modelos de Regresión Aditivos Estructurados (STAR) son adecuados parael modelado de los incendios forestales. Constituyen una aportación metodológicacon ventajas sobre los clásicos modelos de regresión logística y los másactuales GLM y GAM. A pesar de ello, como toda innovación, exige un periodode mejora para incrementar su eficiencia predictiva. Su mayor aportaciónse encuentra en la flexibilidad del modelado a la hora de incorporar variablesespaciales y temporales directamente mostrando un agregado en forma demapa donde se explican las dependencias tanto para el conjunto de unidades(efectos estructurados) como para cada unidad (efectos no estructurados). Laposibilidad de trabajar a escalas espaciales con nivel de resolución de vóxelesde 1Km × 1Km por día unido a la posibilidad de mapificar las prediciones enun rango de color, hace útil el modelo a efectos de planificación y gestión deincendios.2. El problema modelizado en este trabajo es complejo. Los incendios forestalesdependen de gran cantidad de variables: meteorológicas, fisiográficas, uso delsuelo y relación de este con la probabilidad de arder (todas estas incorporadasen nuestros modelos), pero también de otras de tipo social, socioeconómico,histrórico, conflictividad, etc., que presentan un comportamiento variable en elespacio y el tiempo, y que determina en gran medida la ignición de incendioso no incendios. Los desafios futuros para la mejora de los modelos STAR ysu aplicación a predicción de incendios está en incorporar estas variables a laescala de vóxel aquí utilizada.77