Cuánto pagó limpiar bosques antes del fuego: 1 → 3,73

Cuánto pagó limpiar bosques antes del fuego: \(1 → \)3,73#

Un siglo de apagar todo lo que arde acumuló combustible en los bosques del oeste de Estados Unidos. Los tratamientos forestales (fuel treatments) — quemas controladas, raleos, podas — buscan reducir ese combustible antes de que un fuego llegue. La pregunta del paper es directa: ¿pagan?

El hallazgo: cada \(1 invertido en tratamientos devolvió \)3,73 en beneficios (rango de robustez: \(1,93 – \)4,28 según la especificación). Total: $2.800 millones en daños evitados entre 2017 y 2023, bajo un diseño cuasi-experimental sobre 700 tratamientos cruzados con incendios reales.

Gráfica clave#

BCR: las 6 especificaciones del paper

Las 6 versiones del modelo dan rendimiento positivo. La principal: \(3,73 por cada \)1.

Reproducir#

Open in Colab

O localmente:

pip install pandas matplotlib numpy
jupyter execute notebook.ipynb

Datos#

Cinco CSVs procesados (extraídos del replication package de 6,5 GB en Zenodo):

  • datos/bcr_robustness.csv — los 6 BCR del paper (Main DiD + 5 robustez)

  • datos/top_treated_fires.csv — top 15 incendios por número de tratamientos cruzados

  • datos/fire_emissions.csv — 666 incendios con CO₂ y PM2.5 (2017-2023)

  • datos/fire_smoke_health.csv — 473 incendios con muertes atribuidas por humo (Wen et al. 2023)

  • datos/mtbs_annual_fires.csv — universo MTBS 2006-2023 (9.863 incendios)

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