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Gemelo de fuego
0minutos desde que partió
0 de 0casas alcanzadas
0metros por minuto avanza el frente
0hectáreas quemadas
Ensayo del barrio · data center hipotético
Un data center de unos 60 MW en un terreno industrial real de Quilicura, junto a villas, jardines infantiles y colegios. No hay ningún proyecto real aquí.
Claude arma a los vecinos de 30 casas y lugares, cada uno con el ruido que le llegaría, y les pregunta qué les parece.
Ruido de noche calculado con la norma ISO 9613-2, contando el borde del techo y las casas que tapan. Cada enfriador suena como uno real de 1,2 MW (102 dB(A) certificados) y, a 180 m, el modelo da casi lo mismo que se midió de noche junto a un data center de Amazon en Virginia. El límite de 45 dB(A) es el del DS 38/2011, que el DS 14/2024 mantiene. Los vecinos son simulados por IA con el Censo 2024 de Quilicura: sirven para ensayar, no reemplazan escuchar a los reales.
Simulación para prevenir
Modelo de Rothermel con los datos reales del lugar, probado contra los incendios de Valparaíso 2014 y Viña del Mar 2024. No reemplaza la evaluación técnica de CONAF ni de Bomberos.
Dónde llegar primero
Los diez puntos por donde el fuego entra antes al barrio, numerados sobre el mapa. El color de cada casa dice en qué minuto llegó.
El fuego avanza con el modelo de Rothermel (1972), el mismo de FARSITE y FlamMap del Servicio Forestal de Estados Unidos: la rapidez de cada celda de 5 m sale de su combustible, de lo seco que está, del viento y de la pendiente. El camino más rápido por el terreno se calcula como en FlamMap (tiempo mínimo de viaje, Finney 2002). Con los datos de prueba de Anderson (1982), los modelos de pasto, matorral y arbolado que se usan aquí dan su rapidez dentro de un 10 %.
La vegetación es la que ve el satélite (ESA WorldCover 2021, 10 m), traducida a los modelos de combustible de Anderson (1982); entre las casas, el pasto seco de patios y sitios eriazos se lee de la foto satelital. El relieve es el real (unos 30 m). Las casas son las de OpenStreetMap, completadas con las que Microsoft detectó en imágenes satelitales, y las calles son las de OpenStreetMap. El tiempo es el del lugar: el pronóstico de hoy o las tardes reales de los últimos cinco veranos (reanálisis ERA5), y la humedad del pasto seco sale de la temperatura y la humedad del aire.
El fuego puede subir a las copas de los árboles (Van Wagner 1977, con la rapidez de Cruz y otros 2005) y pasar de casa en casa. Las pavesas siguen a ELMFIRE, el modelo de interfaz urbano-forestal de California: rara vez un foco nuevo a cientos de metros, y una lluvia de brasas sobre las casas cercanas a favor del viento (Sardoy 2008; Himoto y Tanaka 2005 para las casas que arden), que prenden según lo seco que está todo (Schroeder 1969). El riesgo de cada casa sale de 48 incendios en las tardes más peligrosas de esos cinco veranos, cada uno con su viento real.
Probado contra dos incendios reales, con el foco que registró CONAF y el tiempo de ese día. En Valparaíso 2014 lleva el fuego hacia los mismos cerros y a las 3 horas alcanza unos 2.400 edificios, del orden de las 2.900 viviendas que se perdieron. En Viña del Mar 2024, corrido 30 veces con variaciones del viento y de las pavesas, la zona que da como probable calza con la que se quemó (índice de Sørensen 0,61; el modelo ELMFIRE logra de 0,65 a 0,77 en California). La carrera de esa tarde hasta la ciudad quedó entre las más extremas que el ensamble considera, y el daño casa por casa de ese día todavía no lo acierta.
Lo que no sabe: de qué está hecha cada casa, dónde están los bomberos o los cortafuegos, ni cómo cambia el viento entre una quebrada y otra. Como no lleva bomberos, después de las primeras horas sigue avanzando: sirve para ver por dónde entra el fuego y qué cambia el espacio defendible, no para el final de un incendio combatido.
Datos: © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Microsoft Global ML Building Footprints (ODbL) · ESA WorldCover 2021 (CC BY 4.0) · Copernicus ERA5 y Open-Meteo (CC BY 4.0) · cicatrices de incendios de Chile, CR2 (CC BY 4.0) · relieve Terrarium de Mapzen · foto Esri World Imagery.
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