Con motivo de la próxima campaña de alto riesgo de incendios forestales, el proyecto SenForFire del programa Interreg Sudoe ha participado en pruebas experimentales para evaluar tecnologías de detección temprana de incendios basadas en sensores. Estas pruebas se llevaron a cabo el 7 de mayo en el polígono industrial de Vicolozano (Ávila), en el marco de la colaboración con el proyecto europeo TREEADS (“Improving forest management with a focus on protection and regeneration”, H2020, 2021–2025), impulsada por la Diputación de Ávila.
Durante la jornada se realizaron cuatro quemas controladas de diferentes tipos de combustible agrícola y forestal: paja, ramas gruesas de encina, pellets y ramas finas de restos de poda. La duración de las quemas osciló entre 10 y 30 minutos, permitiendo evaluar el desempeño de los módulos sensores desarrollados en SenForFire bajo condiciones reales.
Previo a las quemas, los socios del proyecto —ITEFI-CSIC, Universidad de Extremadura (UEx), RAY Ingeniería Electrónica (RAY IE) y ARANTEC— desplegaron los sensores en la parcela para monitorizar en tiempo real variables clave como las condiciones meteorológicas, concentración de gases de combustión, compuestos orgánicos volátiles (COV) y partículas en suspensión (PM). Simultáneamente, el equipo del INIA-CSIC tomó muestras de los combustibles y determinó su contenido en humedad mediante análisis gravimétrico en laboratorio.
Los resultados preliminares indican que la orientación de los sensores respecto a la dirección del viento es crucial para optimizar la detección temprana de un foco incipiente de incendio. En condiciones óptimas de alineación, los sensores de partículas en suspensión y de COV mostraron los mejores resultados, dependiendo del tipo de combustión predominante: emisión mayor de humo (como en paja) o presencia destacada de llama (como en madera de encina).
Otro hallazgo relevante fue la consistencia en las mediciones obtenidas entre diferentes tipos de sensores de viento, que incluyeron desde sensores ultrasónicos de alta precisión, empleados en estaciones meteorológicas profesionales, hasta sensores mecánicos convencionales (anemómetro y veleta) de bajo coste y microsensores electrónicos MEMS de muy bajo coste. Estos resultados apoyan la posibilidad de que SenForFire desarrolle una estación meteorológica pequeña, ligera y de bajo consumo energético, pensada para ser instalada en muchas ubicaciones simultáneamente formando parte de redes inteligentes de sensores conectados a internet (IoT).
El objetivo final es generar mapas de viento con alta resolución espacial y temporal, fundamentales para la detección temprana y la gestión proactiva del riesgo de incendio en áreas vulnerables. Estas pruebas representan un avance significativo en el desarrollo de tecnologías accesibles, eficientes y escalables destinadas a la protección del medio natural.
