[EN] Forest fires are a major factor of environmental transformation in several ecosystems. Fires have global impacts, affecting forested areas and having an important impact in greenhouse gas emissions. Additionally, fires have local impacts, associated to soil degradation, soil erosion, vegetation dynamics, and lost of lives and properties. Fire prevention is critical to reduce the negative impacts of fire. This paper presents the input variables and the integration scheme developed within the Firemap project (funded under the Spanish Ministry of Science and Technology) to map wildland fire occurrence probability. The project first generated fire risk variables related to several factors of fire ignition or propagation. They were generated from a wide variety of sources using geographic information systems and remote sensing technologies. All variables were mapped at 1 sq km spatial resolution, and were integrated into single indices. The risk system included the development of a dedicated web-mapping server to facilitate the access to the end-users. This service was tested in the summer of 2007 for semi-operational use. The paper presents the first validation results of the danger index, by comparing temporal trends of the different danger components to the fire occurrence in the Madrid region, one of the test sites.

[ES] Los incendios forestales suponen un factor muy destacado en la transformación ambiental de buena parte de los ecosistemas terrestres. Tienen impactos globales, afectando a la superficie forestal y a las emisiones de gases de efecto invernadero, y efectos locales, relacionados con la degradación de suelos, erosión, modificación de la dinámica de la vegetación y pérdida de recursos y de vidas humanas. La prevención de incendios resulta cada vez más crítica, para paliar los efectos negativos de los mismos. Se presentan en este trabajo las variables de entrada y el esquema de integración para estimar el peligro de ocurrencia de incendios que se desarrolló en el marco del proyecto Firemap. Se generó información de diversas fuentes, que hacen referencia a variables socio-económicas, así como al estado de los combustibles y las características del territorio, utilizando sistemas de información geográfica (SIG) e imágenes de satélite. Todas las variables se cartografiaron a una resolución espacial de un 1 km2 y se integraron en un servidor web, que estuvo operativo para su evaluación durante el verano de 2007. Se presenta la comparación entre la variación temporal de los índices generados y la ocurrencia observada en la Comunidad de Madrid, una de las regiones del estudio.

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