Tema4_incendios Flashcards

(60 cards)

1
Q

¿Cuál es el principal objetivo del proceso de KDD en la prevención de incendios forestales?

A

Extraer conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones en la prevención y control de incendios.

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2
Q

¿Qué factores dificultan la medición precisa de las condiciones meteorológicas en los incendios?

A

La existencia de microclimas, especies arbóreas diversas en poca superficie y cultivos pequeños que generan variaciones locales.

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3
Q

¿Por qué los datos estadísticos sobre incendios pueden estar sesgados?

A

Porque no siempre reflejan la verdadera peligrosidad de los incendios, ya que algunos pueden recibir más atención por su ubicación y no necesariamente por su gravedad.

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4
Q

¿Cómo afecta la priorización de recursos en la respuesta a incendios?

A

Puede hacer que ciertos incendios sean mejor documentados y otros pasen desapercibidos en las estadísticas oficiales.

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5
Q

¿Qué patrón de evolución de incendios se ha identificado en Galicia después de periodos de lluvia?

A

Un crecimiento sigmoidal con tres fases: crecimiento lento, aumento acelerado y estabilización con incremento de peligrosidad.

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6
Q

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en la prevención de incendios forestales?

A

Mediante el análisis de datos históricos y la detección de patrones de riesgo que permitan una intervención más eficiente.

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7
Q

¿Qué problemas se encontraron en la base de datos utilizada para el análisis de incendios?

A

Datos incompletos, valores mal registrados y falta de estandarización en la representación de fechas y horas.

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8
Q

¿Cómo se clasifican los incendios según su siniestralidad?

A

En siniestralidad escasamente progresiva, medianamente progresiva y altamente progresiva.

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9
Q

¿Qué impacto tiene la eliminación de datos irrelevantes en el análisis de incendios?

A

Mejora la precisión del modelo al enfocarse solo en variables significativas y reducir el ruido en los datos.

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10
Q

¿Cómo puede utilizarse el agrupamiento jerárquico en la clasificación de incendios?

A

Permite identificar grupos de incendios con características similares para generar patrones de comportamiento.

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11
Q

¿El proceso de KDD siempre garantiza la detección exacta de incendios? (V/F)

A

Falso. Solo permite identificar patrones de riesgo y optimizar la toma de decisiones.

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12
Q

¿Las condiciones meteorológicas siempre son uniformes en una región afectada por incendios? (V/F)

A

Falso. Pueden variar mucho debido a microclimas y otros factores locales.

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13
Q

¿El análisis de datos sobre incendios se basa únicamente en la cantidad de hectáreas quemadas? (V/F)

A

Falso. También considera factores como la accesibilidad, el tipo de vegetación y la disponibilidad de recursos.

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14
Q

¿El criterio de selección de datos en el estudio de incendios se basó en años con diferentes niveles de actividad? (V/F)

A

Verdadero. Se compararon años con distinta cantidad de incendios para analizar diferencias en los patrones.

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15
Q

¿La evolución de la siniestralidad después de un periodo de lluvias sigue un patrón lineal? (V/F)

A

Falso. Sigue un patrón sigmoidal con tres fases distintas.

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16
Q

¿Se ha identificado que la presencia de incendios en Galicia está ligada a factores socioeconómicos? (V/F)

A

Verdadero. Algunos incendios pueden estar relacionados con prácticas agrícolas o conflictos por el uso del suelo.

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17
Q

¿El proceso de limpieza de datos es una fase fundamental en el análisis de incendios? (V/F)

A

Verdadero. Permite eliminar errores y mejorar la precisión del análisis.

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18
Q

¿El número de incendios en un ciclo es el único criterio para clasificar su peligrosidad? (V/F)

A

Falso. También se consideran la superficie quemada y la distribución temporal de los incendios.

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19
Q

¿La clasificación de incendios en niveles de siniestralidad ayuda a predecir futuros eventos? (V/F)

A

Verdadero. Facilita la detección de patrones que pueden repetirse en el tiempo.

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20
Q

¿Los incendios de siniestralidad altamente progresiva requieren menos recursos para su control? (V/F)

A

Falso. Son los más peligrosos y demandan una respuesta más rápida y eficiente.

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21
Q

El proceso de adquisición de ___________ es clave para mejorar la prevención de incendios forestales.

A

conocimiento.

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22
Q

La base de datos analizada contenía aproximadamente ___________ registros de incendios en Galicia.

A

100000

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23
Q

En la evolución de la siniestralidad, el primer sector representa un crecimiento ___________.

A

lento.

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24
Q

La base de datos presentaba problemas como valores perdidos y formatos inconsistentes de ___________.

A

fechas y horas.

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25
El proceso de minería de datos permite encontrar ___________ en los registros de incendios.
patrones.
26
Un incendio de siniestralidad ___________ progresiva tiene un crecimiento estable y menos peligroso.
escasamente.
27
La función heurística de siniestralidad considera la cantidad de incendios y la superficie ___________.
quemada.
28
La técnica de ___________ jerárquico permite agrupar incendios según características similares.
clustering.
29
Un problema común en los datos de incendios es la falta de información sobre la cantidad de ___________ utilizados en la extinción.
recursos.
30
Para mejorar la calidad de los datos, se eliminan campos ___________ que no aportan información útil.
irrelevantes.
31
¿Cuál es el principal objetivo del proceso de KDD en la prevención de incendios? A) Predecir con exactitud la ubicación de un incendio B) Extraer conocimiento útil para mejorar la toma de decisiones C) Medir la temperatura y humedad de los bosques
Extraer conocimiento útil para mejorar la toma de decisiones.
32
¿Qué factor puede generar sesgo en los datos sobre incendios forestales? A) La falta de incendios en ciertas regiones B) La priorización de recursos en incendios específicos C) La precisión en la medición de datos
La priorización de recursos en incendios específicos.
33
¿Cuál es un problema común en la base de datos utilizada en el análisis de incendios? A) La sobrecarga de información B) La presencia de datos incompletos y mal registrados C) La falta de incendios en el histórico
La presencia de datos incompletos y mal registrados.
34
¿Qué patrón de evolución sigue la siniestralidad de incendios en Galicia? A) Lineal B) Exponencial C) Sigmoidal
Sigmoidal.
35
¿Cómo se clasifican los incendios según su siniestralidad? A) Baja, media y alta B) Escasamente progresiva, medianamente progresiva y altamente progresiva C) Nivel 1, 2 y 3
Escasamente progresiva, medianamente progresiva y altamente progresiva.
36
¿Qué técnica se utiliza para identificar grupos de incendios con características similares? A) Árboles de decisión B) Clustering jerárquico C) Redes neuronales
Clustering jerárquico.
37
¿Por qué es importante eliminar datos irrelevantes en la minería de datos de incendios? A) Para reducir el consumo de memoria en el procesamiento B) Para evitar que se generen más incendios C) Para mejorar la precisión del análisis
Para mejorar la precisión del análisis.
38
¿Cuál de las siguientes variables no es utilizada en la evaluación de incendios? A) La superficie quemada B) La humedad relativa C) La velocidad del viento
La humedad relativa.
39
¿Qué impacto tienen los microclimas en la medición de incendios forestales? A) Pueden generar variaciones en la temperatura y humedad B) No afectan la medición de incendios C) Hacen que todos los incendios sean predecibles
Pueden generar variaciones en la temperatura y humedad.
40
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en la prevención de incendios? A) Sustituyendo por completo a los bomberos B) Analizando datos históricos para detectar patrones de riesgo C) Apagando los incendios automáticamente
Analizando datos históricos para detectar patrones de riesgo.
41
¿Qué es la minería de datos en la prevención de incendios?
Es el proceso de análisis de grandes volúmenes de datos para extraer patrones y tendencias que ayuden a la toma de decisiones.
42
¿Qué es el clustering jerárquico en el análisis de incendios?
Es una técnica de agrupamiento que organiza incendios en categorías con características similares.
43
¿Cómo se define la siniestralidad altamente progresiva?
Es un tipo de incendio que crece rápidamente y requiere una respuesta urgente.
44
¿Qué problemas pueden presentarse en la recopilación de datos sobre incendios?
Datos incompletos, errores en la medición y sesgos en la selección de incendios documentados.
45
¿Cómo se mide la peligrosidad de un incendio forestal?
Se analiza el número de incendios, la superficie quemada y su distribución temporal.
46
¿Por qué los incendios pueden presentar patrones de crecimiento sigmoidal?
Porque comienzan con una fase lenta, luego crecen rápidamente y finalmente se estabilizan.
47
¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la predicción de incendios?
Permite analizar datos históricos para identificar factores de riesgo y prevenir futuros incendios.
48
¿Cómo afecta la limpieza de datos en el análisis de incendios?
Permite mejorar la precisión del modelo eliminando información errónea o irrelevante.
49
¿Qué se entiende por priorización de recursos en la gestión de incendios?
Es la asignación de personal y equipamiento a incendios con mayor impacto potencial.
50
¿Por qué es importante considerar los factores socioeconómicos en la evaluación de incendios?
Porque algunos incendios pueden estar relacionados con actividades humanas, como la agricultura o conflictos territoriales.
51
¿Por qué es importante el uso de minería de datos en la prevención de incendios?
Permite identificar patrones en datos históricos, mejorar la toma de decisiones y optimizar la asignación de recursos.
52
¿Cómo influyen los microclimas en la propagación de incendios?
Pueden generar variaciones en temperatura, humedad y velocidad del viento, afectando la intensidad y dirección del fuego.
53
¿Qué desafíos enfrenta la recopilación de datos sobre incendios forestales?
Falta de estandarización, errores en la medición y omisión de incendios menos documentados.
54
¿Cómo afecta la eliminación de datos irrelevantes en un análisis de incendios?
Mejora la calidad del análisis al reducir el ruido y enfocarse en variables clave.
55
¿Por qué la siniestralidad de incendios sigue un patrón sigmoidal?
Porque los incendios tienen un crecimiento lento al inicio, un aumento acelerado y luego una estabilización.
56
¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la detección temprana de incendios?
Puede analizar imágenes satelitales y datos climáticos para identificar señales de alerta antes de que un incendio se propague.
57
¿Cómo puede influir la actividad humana en la ocurrencia de incendios forestales?
La quema de residuos agrícolas y el uso de maquinaria pueden provocar incendios, especialmente en condiciones secas.
58
¿Cómo se pueden utilizar modelos predictivos para prevenir incendios?
Analizando datos históricos y climáticos para estimar el riesgo de incendio en diferentes regiones.
59
¿Qué ventajas ofrece la clasificación de incendios en diferentes niveles de siniestralidad?
Permite asignar recursos de manera eficiente y mejorar la gestión de emergencias.
60
¿Cómo puede la comunidad participar en la prevención de incendios forestales?
A través de la educación ambiental, la denuncia de actividades riesgosas y la colaboración con autoridades en la vigilancia de áreas vulnerables.