Simulació d'incendis forestals en el cloud mitjançant Docker i Kubernetes
Peng Lin, Chengjie
Silva Pereira, Silvana tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Título variante:	Wildfire simulation in the cloud using Docker and Kubernetes
Título variante:	Simulación de incendios forestales en el cloud mediante Docker y Kubernetes
Fecha:	2026
Resumen:	Els simuladors de propagació d'incendis forestals com FARSITE són deterministes i no representen la incertesa associada a la propagació real del foc. Aquest treball proposa una metodologia per transformar aquest comportament en una estimació probabilística mitjançant l'execució massiva de simulacions amb variacions controlades dels paràmetres d'entrada. L'aportació principal és el disseny d'una infraestructura cloud-native totalment automatitzada, reproduïble i escalable que encapsula FARSITE i orquestra tot el cicle de vida de les simulacions al cloud. Aquesta plataforma permet executar centenars o milers de simulacions de manera paral·lela i agregar-ne els resultats en mapes de probabilitat de crema. Les proves realitzades mostren que el sistema escala correctament, genera resultats coherents amb la dinàmica de propagació del foc i constitueix una eina operativa i traçable de suport a la presa de decisions en la gestió d'incendis forestals.
Resumen:	Wildfire spread simulators such as FARSITE are deterministic and do not represent the uncertainty associated with real fire propagation. This work proposes a methodology to transform this behavior into a probabilistic estimation through the massive execution of simulations with controlled variations of the input parameters. The main contribution is the design of a fully automated, reproducible, and scalable cloud-native infrastructure that encapsulates FARSITE and orchestrates the entire lifecycle of simulations in the cloud. This platform enables the execution of hundreds or thousands of simulations in parallel and aggregates their results into burn probability maps. The results show that the system scales correctly, produces outputs consistent with wildfire propagation dynamics, and constitutes an operational and traceable decision-support tool for wildfire management.
Resumen:	Los simuladores de propagación de incendios forestales como FARSITE son deterministas y no representan la incertidumbre asociada a la propagación real del fuego. Este trabajo propone una metodología para transformar este comportamiento en una estimación probabilística mediante la ejecución masiva de simulaciones con variaciones controladas de los parámetros de entrada. La aportación principal es el diseño de una infraestructura cloud-native totalmente automatizada, reproducible y escalable que encapsula FARSITE y orquesta todo el ciclo de vida de las simulaciones en el cloud. Esta plataforma permite ejecutar cientos o miles de simulaciones de forma paralela y agregar sus resultados en mapas de probabilidad de fuego. Las pruebas realizadas muestran que el sistema escala correctamente, genera resultados coherentes con la dinámica de propagación del fuego y constituye una herramienta operativa y trazable de apoyo a la toma de decisiones en la gestión de incendios forestales.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre i quan aquestes es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original i es reconegui l'autoria.
Lengua:	Català
Titulación:	Enginyeria Informàtica [2502441]
Plan de estudios:	Enginyeria Informàtica [958]
Documento:	Treball final de grau
Área temática:	Menció Computació
Materia:	Incendis forestals ; FARSITE ; Modelització probabilística ; Infraestructura cloud-native ; Orquestració de sistemes ; Ensemble ; Wildfires ; Probabilistic modeling ; Cloud-native infrastructure ; System orchestration ; Incendios forestales ; Modelización probabilística ; Orquestación de sistemas

12 p, 12.0 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Escuela de Ingeniería. TFG