Data la loro natura caotica, come possiamo sapere quando e dove si verificheranno gli incendi? È una domanda che ha lasciato perplessi i previsori di incendi boschivi per decenni e ora, grazie ai progressi dell'apprendimento automatico, siamo un passo più vicini alla risposta, anche se la strada da percorrere è ancora lunga.
In una breve comunicazione dello scorso 6 marzo, il Centro Europeo per le Previsioni a Media Scadenza (ECMWF) ha presentato un interessante progetto relativo ai metodi di previsione degli incendi boschivi, sostenuto dal servizio Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS), per conto dell’Unione Europea, dimostrando l'impegno nel migliorare le capacità di previsione degli incendi per proteggere le comunità e gli ecosistemi.
Gli incendi boschivi rappresentano una sfida per la previsione a causa della loro natura caotica, in parte legata a fattori naturali e in parte ai comportamenti umani.
Le previsioni tradizionali degli incendi, come ad esempio il Canadian Fire Weather Index (FWI), si basano su indici di rischio legati alle condizioni meteorologiche e alla disponibilità di combustibile. Questi modelli hanno mostrato i loro limiti e hanno spinto alla ricerca di strumenti più avanzati; nell’articolo è presentato il modello denominato “Probability of Fire” (PoF), che utilizza l'apprendimento automatico per fornire previsioni globali fino a dieci giorni in anticipo e con risoluzione spaziale di 1 km.
Il fondamento del PoF risiede nell'utilizzo di diverse fonti di dati, tra cui le informazioni del sistema di previsione integrato (IFS) dell'ECMWF, i dati sulla copertura del suolo e un modello di caratteristiche del combustibile di nuova concezione.
L'addestramento del PoF è reso possibile grazie alla ricchezza di osservazioni storiche di incendi attivi da parte dei satelliti. Il modello cerca di prevedere ciò che i satelliti rileveranno nei prossimi giorni: di conseguenza è di fondamentale importanza l’accuratezza dei dati satellitari. Il satellite utilizzato, MODIS, cattura istantanee di incendi attivi una volta al giorno, potenzialmente mancando gli incendi che bruciano in diversi momenti della giornata, così come i piccoli incendi e quelli oscurati dalla copertura nuvolosa. Una strada promettente per migliorare il PoF risiede nell'addestrarlo con osservazioni da più sensori satellitari che permettono una copertura più ampia e una maggiore precisione.
Nel 2023, il Canada ha vissuto una devastante stagione di incendi boschivi che ha messo in evidenza l'importanza di una previsione accurata.
Nella fase iniziale della stagione, la maggior parte degli incendi sono stati segnalati nelle regioni occidentali dell'Alberta e della Columbia Britannica. A metà stagione, gli incendi avevano invaso regioni densamente popolate, tra cui parti dell'Ontario e del Québec.
È in questa fase che i media globali hanno rivolto i loro occhi agli insoliti cieli rossi che si diffondevano in tutto il Nord America e alla pessima qualità dell'aria sperimentata a New York. Il CAMS ha riferito di un significativo trasporto di fumo dagli incendi che ha raggiunto anche l'Europa.
Dato che la stagione canadese degli incendi boschivi nel 2023 è stata significativamente più attiva di qualsiasi altra contemplata nei dati di addestramento, i ricercatori si sono chiesti: il modello è sufficientemente affidabile anche in condizioni per le quali non è stato addestrato?
Le osservazioni hanno rivelato che entrambe le versioni della previsione PoF, una versione standard con una risoluzione di 9 km e una versione sperimentale di 1 km, hanno fornito previsioni accurate di attività estrema per gli incendi canadesi, offrendo preziose informazioni fino a dieci giorni in anticipo (vedi Figure 1 e 2). Sebbene il PoF abbia previsto con precisione l’innesco del fuoco il 15 maggio, non è tuttavia riuscito a catturare con precisione la persistenza dell'attività nei giorni successivi.
Questo è un settore in cui il modello verrà sviluppato in futuro. La tempistica e la posizione dell'inizio dell'attività degli incendi boschivi estremi nelle previsioni mostrano la capacità del PoF. Questi risultati rappresentabo un passo avanti nella nostra capacità di prevedere l'insorgenza degli incendi boschivi e forniscono uno strumento utile per le strategie di prevenzione e gestione di questi eventi.
Assolutamente! Gli incendi possono avere un impatto significativo sulle condizioni meteorologiche locali. Uno dei tanti modi in cui gli incendi influenzano il tempo atmosferico è attraverso il rilascio di calore e umidità nell'atmosfera. Questo porta a un fenomeno noto come “piroconvezione”, in cui la risalita di colonne di aria riscaldata può innescare la formazione di pirocumuli o pirocumulonembi, influenzando potenzialmente le condizioni meteorologiche locali.
Inoltre, il fumo emesso dagli incendi contiene una miscela di aerosol, particolato e gas traccia. Questi componenti interagiscono con la radiazione solare entrante e la radiazione riflessa verso lo spazio, dando luogo a una complessa catena di effetti di riscaldamento e raffreddamento a seconda di fattori quali la composizione e l'altitudine.
Inoltre, gli incendi hanno effetti indiretti a lungo termine. La rimozione della vegetazione riduce il potenziale di evapotraspirazione e le cicatrici lasciate sul paesaggio influenzano la permeabilità del suolo. Entrambi provocano cambiamenti nella dinamica dell'umidità superficiale e del suolo. Lo scambio di energia con l'atmosfera è influenzato anche dai cambiamenti nell'albedo causati dai danni da incendio.
Comprendere l'entità di questi impatti su scala globale è un settore critico di ricerca. Per risolvere questo problema, l’ECMWF sta integrando nell'IFS un modello di incendio chiamato SPARKY. Questa integrazione mira a stabilire un accoppiamento bidirezionale, in cui le condizioni meteorologiche possono influenzare il comportamento del fuoco e, a loro volta, gli incendi possono avere una retroazione sul tempo.
Anche nelle nostre regioni gli incendi boschivi possono causare ingenti danni. Proprio negli scorsi giorni, l’Istituto federale di ricerca per la foresta, la neve e il paesaggio WSL ha reso noti i risultati di una ricerca sugli incendi di grandi dimensioni in un contesto di cambiamenti climatici ed ha elaborato un algoritmo in grado di individuare le zone più a rischio. In questo modo si mira a facilitare la gestione e la prevenzione di questi fenomeni. Per maggiori dettagli si veda il comunicato del WSL.