Proponemos un nuevo método de hiper-reducción para un marco de reducción de modelos no lineales recientemente introducido, basado en funciones base transformadas dinámicamente y especialmente adecuado para sistemas dominados por el transporte. Además, discutimos la aplicación de este nuevo método a un modelo de incendio forestal cuyas dinámicas presentan ondas de combustión que viajan e ignición local, lo que resulta desafiante para los esquemas clásicos de reducción de modelos basados en subespacios lineales. El nuevo marco de hiper-reducción nos permite construir modelos de orden reducido (ROMs) dependientes de parámetros con una descomposición eficiente offline/online. Los experimentos numéricos demuestran que los ROMs obtenidos por el nuevo método superan a los obtenidos por un enfoque clásico que utiliza la descomposición ortogonal adecuada y el método de interpolación empírica discreta en términos de tiempo de ejecución y precisión.