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En México se registran alrededor de 7650 incendios anuales, con un promedio de 263 115 hectáreas afectadas. Los incendios forestales generan, además del impacto en la degradación del suelo, la deforestación, la degradación de los ecosistemas y la proclividad al cambio de uso de suelo, emisiones tóxicas para el medio ambiente, tales como ácido cianhídrico, carbono negro y carbono orgánico, entre otros. El carbono negro es un contaminante de efecto invernadero de vida corta. Asimismo, promueve el derretimiento de la nieve y el hielo, y una disminución de las precipitaciones. Se ha estimado que tiene un potencial de calentamiento global cercano a 5000. 1 Se presenta una estimación de las emisiones de carbono negro y carbono orgánico de los incendios forestales en México, desde 2000 hasta 2012. El promedio de los resultados obtenidos es de 5955 Mg/año de carbono negro y 62 085 Mg/año de carbono orgánico. Una correcta gestión de los incendios forestales podría evitar alrededor de 14 888 Gg de CO 2 equivalentes por año. Por otra parte, la mejoría en la calidad del aire, la conservación de los ecosistemas, la mejora de la visibilidad y el mantenimiento del uso del suelo son algunos de los beneficios colaterales. Mitigar las emisiones de carbono orgánico forestal, que son diez veces superiores a las emisiones de carbono negro, podría prevenir la morbilidad y mortalidad debido a estos compuestos orgánicos tóxicos en el medio ambiente.

Este artículo propone una metodología para descubrir patrones en datos climatológicos, particularmente temperaturas y precipitación, observados en unidades políticas subnacionales, usando un algoritmo de clasificación automática (un árbol de decisión producido por el algoritmo C4.5). Por lo tanto, los patrones representan árboles de clasificación, en el supuesto de que: 1) cada unidad de división política contiene al menos una estación climatológica y 2) los periodos de registro de las estaciones son relativamente similares en duración y en sus años iniciales y finales. Se produce una serie de modelos de clasificación mediante el uso de diferentes subconjuntos de un conjunto de datos experimentales. Este conjunto de datos contiene información de 3606 estaciones climatológicas en México cuyos periodos de registro tienen diversas duraciones, años iniciales y finales. La variable objetivo (dependiente) en todos estos modelos es el nombre de la unidad política (es decir, el estado). Los predictores son 36 características mensuales por cada estación climatológica: 12 corresponden a una temperatura mínima, 12 a una temperatura máxima y 12 a la precipitación acumulada. También se usó la altitud como predictor adicional a los 36 mencionados, pero sólo para cuantificar su contribución adicional al modelado. Los resultados muestran que los árboles de clasificación son modelos eficaces para describir y representar los patrones no triviales que caracterizan a las unidades de división política, con base en sus temperaturas y precipitación mensual. Uno de los hallazgos destacables es que la precipitación acumulada de mayo es la característica con el mayor poder discriminatorio en esta tarea de caracterización, lo cual es consistente con el trasfondo teórico de la climatología mexicana. Además, los árboles de clasificación ofrecen alta expresividad a personas poco familiarizadas con aprendizaje automático. ABSTRACTThis article proposes a methodology to discover patterns in observed climatologic data, particularly temperatures and rainfall, in subnational political division units using an automatic classification algorithm (a decision tree produced by the C4.5 algorithm). Thus, the patterns represent classification trees, assuming that: (1) every political division unit contains at least one climatological station, and (2) the recording periods of the stations are relatively similar in duration and in their initial and ending years. A series of classification models are produced by using different subsets from an experimental dataset. This dataset contains information from 3606 climatological stations in Mexico with recording periods whose durations, initial and ending years are diverse. The target (dependent) variable in all these models is the name of the political unit (i.e., the state). The predictors are 36 monthly features per each climatological station: 12 features corresponding to a minimum temperature, 12 to a maximum temperature, and 12 to cumulative rainfall. The altitude feature is also used as one of the predicto...

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