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Los incendios forestales producidos en Galicia, en la mayor parte de los casos intencionadamente, arrasan miles de hectáreas de superficie forestal cada año.
María Cristina Vázquez Vázquez +2 more
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Erosión y escorrentía en respuesta a lluvias simuladas e incendios en bosques secos de montaña
Los incendios forestales podrían aumentar la susceptibilidad del suelo a la erosión hídrica, afectando importantes servicios ambientales. Esto cobra especial interés en paisajes de montaña cercanos a centros urbanos.
Andrés Tálamo +3 more
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Presiones sobre la biodiversidad: incendios forestales.
se cumplimentará más ...
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Los incendios forestales repercuten sobre la diversidad biológica mediante la disminución de biomasa y modificación del comportamiento de especies animales y vegetales.
Cielo Milagros Boffelli +1 more
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Incendios forestales de capa vegetal
ilustraciones, graficas El Instituto de Estudios Ambientales (IDEA) de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Manizales, presenta un análisis integral sobre los incendios forestales de capa vegetal y su relación con la gestión del riesgo de desastres y la adaptación al cambio climático.
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Sistema de guiado para incendios forestales
El objetivo del proyecto es implementar una aplicacion android que permita controlar la localización de los bomberos y los focos en un incendio forestal. La aplicación visualizará un mapa con la posición de los diferentes efectivos e irá enviando la información actualizada a un servidor centralizado.
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Incendios forestales y estabilidad de agregados
Se presentan los resultados de tres test de estabilidad de agregados para dos suelos cuya historia reciente de incendios forestales es desigual. El test CND es el que más claramente muestra las diferencias entre los distintos horizontes y los dos tipos de suelos.
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Modelos de predicción de incendios forestales
En el presente trabajo fin de estudios se aborda el problema de la predicción diaria de incendios forestales en la Comunidad Autónoma de Andalucía haciendo uso de técnicas de procesamiento de datos espaciales y modelos de Machine Learning. Se fija el marco temporal del estudio entre los años 2002 y 2022.
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