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NOTA DE PRENSA. Método
Comisión AEA de Formación
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Durante los días 24-25 y 26 de octubre de 2016 se han reunido en Madrid más de 20 profesionales de toda España para realizar un curso de cuantificación del riesgo asociado a los árboles urbanos, según el método QTRA (Quantified Tree Risk Assessment o en español: Cuantificación del Riesgo de los Árboles), este método es uno de los más utilizados alrededor del mundo para determinar el riesgo de GENERAR DAÑO de los árboles ya sea sobre peatones, vehículos o bienes materiales. El curso ha estado a cargo de Mike Ellison de Inglaterra con 30 años de experiencia en este sector y asesor de riesgo en muchas ciudades de los 5 continentes.
El QTRA se desarrolló en los 90 en EEUU y se ha ido perfeccionando durante estos años hasta ser capaz de asociar a un árbol concreto un riesgo de generar daños personales o perdidas personales. Esta capacidad permite a los gestores priorizar de manera excelente los recursos en el control del riesgo y a la vez conservar el máximo de los beneficios que los árboles urbanos generan.
El método se basa en primer lugar en contar con profesionales bien formados a pie de árbol, descartando las evaluaciones masivas realizadas por personal
poco cualificado. A estos profesionales, el QTRA aporta un sistema de evaluación de la tipología de DIANA (uso de la zona) y por tanto posibilidad de que una vez se dé una caída de una rama o árbol, genere daños personales o pérdidas materiales. Otros aspectos que el QTRA analiza y de los que propone un excelente método es el cálculo de la PROBABILIDAD DE CAÍDA que permite caracterizar el riesgo real de rotura de un ejemplar.
El objetivo del QTRA es doble, por un lado realizar una valoración objetiva del riesgo asociado a los árboles (actualmente la mayoría de métodos que se usan en España clasifican a la mayoría de árboles como peligrosos al menos parcialmente) y garantizar la conservación del patrimonio arbóreo cuyos beneficios son imprescindibles para el confort de sus ciudadanos.
El método QTRA está en constante revisión gracias a los miles de datos que los usuarios aportan desde muchas partes del mundo.
