Leyre Labarga

Soy Leyre Labarga, bióloga ambiental de Pamplona. Acabo de terminar mis estudios en Biología Ambiental en la Universidad Autónoma de Barcelona, con una estancia Erasmus+ en la Université de Toulouse, y me interesa especialmente cómo las herramientas digitales, los SIG y la programación pueden ayudarnos a entender y gestionar mejor los ecosistemas. Trabajo sobre todo con QGIS y Python.

Durante mi breve experiencia laboral he tenido la oportunidad de acercarme a ámbitos bastante distintos: desde la investigación agropecuaria en Costa Rica, colaborando en el análisis de cultivos resistentes a condiciones ambientales adversas, hasta el trabajo con el Grupo de Ecología y Medio Ambiente de la Universidad Pública de Navarra en el desarrollo de un Plan de Prevención de Incendios.


Otro enlace (e.g. GitHub):

https://github.com/llabarga


Sesión

07/11
15:35
40minutos
Prevención de incendios forestales con Python
Leyre Labarga, Alberto Labarga

Los incendios forestales en regiones mediterráneas como España han aumentado en frecuencia e intensidad durante los últimos años, impulsados por factores como el cambio climático, los cambios en el uso del suelo y la acumulación de combustible vegetal. Esta tendencia ha puesto de manifiesto la necesidad de ir más allá de los enfoques centrados únicamente en la extinción, reforzando la prevención y la planificación a escala de paisaje.

Una de las estrategias más prometedoras consiste en la identificación de Puntos Estratégicos de Gestión: zonas clave donde la topografía, la vegetación y las condiciones meteorológicas interactúan de forma especialmente relevante en el comportamiento del fuego. Estas áreas pueden convertirse en lugares prioritarios para actuaciones selectivas de gestión del combustible, prevención y defensa del territorio.

Cada vez más trabajos en gestión forestal e incendios se centran en anticipar el comportamiento potencial del fuego antes de que se produzca una ignición. Herramientas como FlamMap se utilizan ampliamente para simular y visualizar dinámicas como la velocidad de propagación, la longitud de llama o la actividad de fuego de copa bajo distintos escenarios ambientales. Estas simulaciones son útiles tanto para la toma de decisiones operativas como para la planificación preventiva a largo plazo.

En esta charla presentaremos el papel de las estrategias de prevención basadas en Puntos Estratégicos de Gestión dentro de este contexto, revisando enfoques actuales y líneas de trabajo en la gestión de incendios mediterráneos. Además, mostraremos un flujo de trabajo experimental y de código abierto desarrollado en Python, construido sobre bibliotecas científicas y geoespaciales ampliamente utilizadas.

El objetivo es explorar cómo Python puede ayudar a crear herramientas más accesibles, flexibles e integrables con procesos de análisis de datos ya existentes, así como facilitar la automatización y la visualización intuitiva de información geoespacial aplicada a la prevención de incendios forestales.

Ciencia de datos e ingeniería de datos
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