Documentación del Proyecto de Análisis: Impacto Climático y Focos de Calor en Corrientes

Introducción y Móvil del Análisis

Durante el primer trimestre de 2022, la provincia de Corrientes atravesó una de las crisis ambientales, económicas y operativas más severas de su historia reciente. En un contexto marcado por una sequía extrema prolongada y la bajante histórica del río Paraná, los incendios forestales y rurales consumieron, hacia fines de febrero de ese año, más de 1.000.000 hectáreas. La magnitud de la catástrofe se evidenció en un ritmo de progresión del fuego que alcanzó las 30.000 hectáreas diarias, desbordando las capacidades logísticas tradicionales y requiriendo un despliegue sin precedentes de brigadistas, aeronaves y recursos nacionales y locales.

Este evento expuso la profunda vulnerabilidad de nuestro territorio ante la combinación de factores climáticos adversos y la falta de un seguimiento de los mismos. El impacto amenazó a la matriz productiva y a la biodiversidad, afectando severamente a la Reserva del Iberá —el segundo humedal más grande del mundo— y a especies autóctonas en peligro de extinción.

Este proyecto nace como una iniciativa para estructurar, limpiar y cruzar volúmenes masivos de datos históricos provenientes de satélites de la NASA y sensores terrestres del INTA. El móvil principal de este análisis es demostrar empíricamente las correlaciones entre los factores climáticos y la ignición territorial, concientizando al gobierno de Corrientes que un dataset validado e íntegro que permita identificar patrones históricos puede evitar catástrofes.

---

Fases del Proyecto

1. Fase de Definición (ASK)

• Identificación de la tarea: El objetivo principal radicó en analizar y cuantificar la relación histórica entre las variables meteorológicas (escasez de precipitaciones, temperaturas máximas) y la propagación de incendios forestales en la región norte de la Provincia de Corrientes durante la última década (2016-2026), con especial énfasis en las anomalías del período 2020-2022.
• Determinación de los Interesados: El análisis está diseñado para aportar valor a entidades gubernamentales, organismos de respuesta a emergencias, el sector agrónomo y organizaciones de conservación ambiental que requieran optimizar sus sistemas de alerta temprana.
• Selección del Conjunto de Datos: Se seleccionaron datos satelitales de anomalías térmicas provistos por la NASA (satélites VIIRS y MODIS) y registros meteorológicos históricos del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA).
• Establecimiento de Métricas Clave: Las métricas seleccionadas para el seguimiento del objetivo fueron: Volumen de Precipitaciones Mensuales (mm), Temperatura Máxima Promedio Mensual (°C), Frecuencia de Focos de Calor (N°) e Intensidad Radiativa del Fuego (FRP).

2. Fase de Preparación (PREPARE)

• Descarga y Almacenamiento: Los volúmenes de datos brutos (archivos CSV masivos de los sitios de la NASA y el INTA) fueron descargados de sus portales oficiales y alojados de manera segura en el entorno Cloud de Databricks.
• Clasificación y Filtrado Geospacial: Se aplicó un Bounding Box para aislar geográficamente los incidentes ocurridos exclusivamente en el norte de Corrientes, garantizando el aislamiento espacial del área de estudio.

• Evaluación de la Credibilidad del Dato: Se garantizó la calidad bajo el marco ROCCC. Se identificaron y documentaron sesgos físicos en la recolección, tales como la ceguera satelital por cobertura de nubes (Cumulonimbus) y la falla de sensores pluviométricos en tierra en meses específicos. Orígen de datos:
  • NASA FIRMS: Archive Download
  • INTA: Datos (actuales e históricos)

3. Fase de Procesamiento (PROCESS)

• Elección de Herramientas Tecnológicas: Se seleccionó el entorno de Databricks utilizando el lenguaje PySpark debido a la necesidad de procesar Big Data. Se eligió además Streamlit para realizar los gráficos.
• Auditoría y Detección de Errores: Se detectaron: tipos de datos inconsistentes (texto en columnas numéricas), valores nulos por fallas de sensores climáticos y "falsos ceros" temporales por la ausencia de filas en meses sin detecciones.
• Transformación y Limpieza:
  • Filtro de Confianza: Se aislaron exclusivamente los focos de calor sobre la vegetación, descartando reflejos solares y anomalías industriales mediante filtros de confianza satelital.
  • Imputación de Faltantes: Se desarrolló un algoritmo de imputación que detectó los días con sensores rotos en una estación y reemplazó automáticamente los vacíos con datos de otra estación de respaldo.
  • Documentación del Código: El proceso de limpieza (ETL) fue documentado y segmentado en un notebook de Databricks garantizando la trazabilidad de los datos.

4. Fase de Análisis (ANALYZE)

• Agregación y Consolidación de Datos: Se aplicaron funciones de agregación espacial y temporal reduciendo cientos de miles de registros crudos a una "Tabla Analítica Final" de alta densidad informativa y bajo peso computacional (una fila por mes exacto).
• Organización y Formateo: La tabla resultante fue estructurada bajo convenciones estándar de tipado (Enteros para conteos, Flotantes decimales para precipitaciones y temperatura), preparada para su ingesta en software de Inteligencia de Negocios.
• Ejecución de Cálculos y Relleno de Vacíos: Se realizaron operaciones de suma total para lluvias y FRP, y cálculos de promedios para temperaturas, forzando matemáticamente los campos nulos a 0 para mantener la integridad de los gráficos de series de tiempo.
• Identificación Temprana de Tendencias y Hallazgos: Durante la revisión tabular se realizó un pequeño EDA (Análisis de Datos Exploratorio) en donde se identificaron relaciones complejas:
  • Latencia del Suelo: Se comprobó que meses de sequía severa no generan incendios inmediatos si están precedidos por meses de alta saturación hídrica.
  • Agotamiento de Biomasa: Se identificó una reducción significativa de focos de calor post-crisis 2022 a pesar de condiciones climáticas favorables para incendios, validando el impacto de la ausencia de combustible biológico.

5. Presentación de Resultados y Conclusiones (SHARE)

Los resultados revelaron la verdadera naturaleza de las crisis ambientales en la provincia de Corrientes. La visualización de estas métricas refuerza la importancia de los datos y la urgente necesidad de implementar herramientas de análisis profundo de los mismos en la gestión pública para la toma de decisiones.

Análisis de precipitaciones, cantidad de focos de calor e intensidad (2020 vs. 2022)

Al observar a simple vista un conteo de focos de calor, el año 2020 (específicamente el mes de agosto, con 1.518 focos) parece ser el pico máximo de la década.

En paralelo a la cantidad de focos, en el gráfico también se observa una sequía extrema que se prolongó de manera ininterrumpida desde mediados de 2020 hasta principios de 2023. Esto se explica porque la región atravesó un excepcional "episodio triple" del fenómeno de La Niña, el cual bloqueó el régimen de lluvias regular durante tres temporadas consecutivas.

A pesar de la mayor cantidad de focos en 2020, un análisis profundo contemplando esta sequía acumulada y la Intensidad Radiativa (FRP) nos dice que la verdadera catástrofe ocurrió en el primer trimestre de 2022.

• 2020 - El inicio de la sequía y el factor humano: Durante el invierno de 2020, el fenómeno de La Niña recién comenzaba a secar la capa superficial del suelo. La gran cantidad de focos (1.518) se debió principalmente a la tradicional quema intencional de pastizales para la ganadería y siembra (las estadísticas señalan que el 95% de los incendios son intencionales), una práctica que se salió de control. Aunque la intensidad de energía liberada en 2020 fue menor en comparación a 2022, el daño ecológico a nivel local fue también masivo; por ejemplo, el Parque Provincial San Cayetano perdió el 90% de su superficie y casi el 100% de su fauna debido a estas quemas [1].
• 2022 - Los megaincendios y el colapso hídrico: La crisis de febrero de 2022 (1.185 focos) fue infinitamente más devastadora. Los humedales poseen una gran capacidad de retención y tardan un tiempo considerable en agotar o recargar sus reservas de agua. En 2020, las napas profundas aún conservaban humedad previa que amortiguó el impacto del fuego. Sin embargo, tras dos años acumulados de la sequía de La Niña sin recarga hídrica, para 2022 los humedales estaban estructuralmente secos. Esta falta de humedad profunda, combinada con temperaturas estivales extremas y la negligencia humana, provocó que el fuego alcanzara una virulencia incontrolable. En este período, la cobertura vegetal afectada alcanzó el 11% de la superficie total de Corrientes. El fuego penetró en el corazón de los Esteros del Iberá, provocando una destrucción masiva de biodiversidad y poniendo en grave amenaza a especies vulnerables como el aguará guazú y el ciervo de los pantanos [2].

El Desplazamiento Estacional: Cuando el ecosistema colapsa

El mapa de calor histórico y el cruce con temperaturas máximas revelan un comportamiento anómalo fundamental que explica la tragedia de 2022 y la importancia de PREVENIR.

Históricamente (2016-2019), la temporada alta de incendios en Corrientes ocurre en agosto y septiembre (por actividad antrópica principalmente). En esta época no existen calores abrasadores (los promedios rondan los 24°C a 26°C). Por otra parte, el calor extremo del verano en los meses de enero y febrero rara vez causaba incendios graves porque los humedales funcionaban como un cortafuegos natural gracias a las lluvias estivales (Efecto Esponja).

Sin embargo, el gráfico evidencia que en 2022 este patrón se rompió por completo: la alta concentración de fuego se desplazó al pleno verano (enero-febrero). La falta de herramientas de análisis predictivo impidió a las autoridades notar a tiempo impacto producido anteriormente en 2020 y los meses de sequía (los humedales habían perdido su capac