Decifrare gli Incendi: Come la Cluster Analysis Svela i Segreti Nascosti del Fuoco

Parliamoci chiaro, gli incendi boschivi sono un bel problema. Non solo per l’ambiente, ma anche per l’economia e la sicurezza. Li vediamo divampare, spesso apparentemente a caso, ma vi siete mai chiesti se ci fosse uno schema? Se incendi diversi, in luoghi diversi, avessero in realtà qualcosa in comune?

Ecco, è proprio questa la domanda che mi ha affascinato e che mi ha portato a esplorare uno studio recente focalizzato sulla Penisola Iberica, più precisamente sulla Comunità Valenciana in Spagna. L’idea di fondo? Usare una tecnica statistica chiamata cluster analysis per vedere se gli incendi (quelli avvenuti tra il 2016 e il 2020) si potessero raggruppare in “famiglie” con caratteristiche simili, soprattutto in relazione al tipo di terreno che brucia (la cosiddetta copertura del suolo) e ad altre variabili come l’altitudine o i dati meteorologici.

Ma cos’è questa Cluster Analysis?

Immaginate di avere un sacco di puntini sparsi su un foglio, ognuno rappresentante un incendio, con le sue coordinate, l’altitudine a cui è scoppiato, il tipo di vegetazione presente, la temperatura media annua, le precipitazioni… un sacco di informazioni! La cluster analysis è come una lente d’ingrandimento super intelligente che cerca di trovare gruppi (i “cluster”, appunto) di puntini che sono più simili tra loro rispetto agli altri. Non si basa solo sulla vicinanza geografica, ma sulla somiglianza delle caratteristiche associate a ogni incendio.

Nello specifico, lo studio ha utilizzato un approccio chiamato Modelli di Mistura Gaussiana Finita (GMM), implementato tramite un pacchetto software open-source molto potente chiamato mclust nel linguaggio di programmazione R. Sembra complicato, ma l’essenza è che questo metodo è bravissimo a scovare strutture nascoste nei dati, assumendo che ogni cluster segua una sorta di distribuzione “a campana” (gaussiana) nello spazio delle caratteristiche.

Il Caso Studio: La Comunità Valenciana Sotto la Lente

Perché proprio la Comunità Valenciana? È un’area interessante: ha zone costiere dove storicamente si usa il fuoco per gestire i residui agricoli (anche se spesso in modo controllato o, ahimè, illegale) e zone interne più montuose, con foreste e aree rurali in cui l’abbandono dei campi sta facendo espandere il bosco. Un mix perfetto per vedere come diversi fattori influenzano gli incendi.

Abbiamo raccolto dati su ben 1587 incendi avvenuti tra il 2016 e il 2020. Per ognuno, avevamo le coordinate, l’area bruciata (distinguendo tra arbusti/erba e alberi), l’altitudine, la temperatura media annua (minima, massima, media) e le precipitazioni annue. Abbiamo anche considerato la copertura del suolo, un fattore cruciale.

L’analisi non si è limitata a guardare tutti e cinque gli anni insieme, ma ha esaminato ogni anno singolarmente. Questo è importante perché, come vedremo, le cose cambiano!

Cosa Abbiamo Scoperto? I Cluster Parlano!

Ebbene sì, la cluster analysis ha funzionato! Ha identificato gruppi distinti di incendi ogni anno. La cosa affascinante è che questi cluster non erano necessariamente compatti geograficamente, ma raggruppavano incendi con caratteristiche simili, anche se magari distanti tra loro.

Quali caratteristiche sono emerse come più importanti per definire i cluster?

• Topografia: L’altitudine, la pendenza e l’esposizione dei versanti (se guardano a nord, sud, est, ovest) giocano un ruolo significativo. Alcuni cluster raggruppavano incendi avvenuti a basse quote e su terreni pianeggianti, altri in zone montuose con pendenze specifiche.
• Copertura del Suolo: Questo è stato un fattore chiave! Abbiamo visto che la maggior parte degli incendi bruciava vegetazione di tipo arbustivo ed erbaceo (tipica della macchia mediterranea, spesso in zone di interfaccia agricolo-forestale o campi incolti). Tuttavia, alcuni cluster erano specifici per aree con colture permanenti o foreste. È interessante notare che nel 2019, le colture permanenti hanno superato leggermente la vegetazione arbustiva/erbacea come tipo di copertura più bruciata.
• Prossimità ai Fiumi: Un pattern ricorrente e molto interessante è stata la presenza di cluster di incendi vicino ai corsi d’acqua. Questo potrebbe essere legato alla presenza di specie invasive come l’Arundo donax (la canna comune), la cui gestione spesso (e illegalmente) coinvolge l’uso del fuoco.

Un altro dato emerso è che variabili come la temperatura e le precipitazioni annue non sembravano essere fattori determinanti per la formazione dei cluster. Probabilmente perché la maggior parte degli incendi avviene comunque durante i caldi mesi estivi, quindi le condizioni generali sono simili per molti eventi.

È stato anche confermato che il 2020 è stato un anno particolare, con meno incendi e meno cluster ben definiti, molto probabilmente a causa del lockdown nazionale per la pandemia di COVID-19 che ha ridotto le attività umane all’aperto.

Perché Tutto Questo è Utile? Implicazioni Pratiche

Capire come e perché gli incendi si raggruppano non è solo un esercizio accademico. Ha implicazioni molto concrete:

• Prevenzione Mirata: Se sappiamo che un certo tipo di incendio (es. in aree agricole abbandonate a bassa quota) tende a verificarsi in cluster con caratteristiche specifiche, possiamo concentrare gli sforzi di prevenzione (pulizia del sottobosco, campagne di sensibilizzazione, sorveglianza) proprio in quelle aree che presentano tali caratteristiche.
• Gestione degli Incendi: Conoscere le caratteristiche tipiche di un cluster può aiutare i vigili del fuoco a prevedere il comportamento di un incendio appena scoppiato in un’area simile e ad adottare le strategie di spegnimento più efficaci.
• Comprendere il Fattore Umano: L’analisi della copertura del suolo nei cluster evidenzia il forte legame tra incendi e attività umane (agricoltura, abbandono, gestione del territorio, uso del fuoco). Questo ci aiuta a capire meglio le cause profonde, che siano negligenza o, in alcuni casi, dolo.

Lo studio ha utilizzato il Criterio di Informazione Bayesiano (BIC) per scegliere il numero ottimale di cluster e il modello GMM più adatto per ogni anno. Questo criterio bilancia la capacità del modello di spiegare i dati con la sua complessità, evitando di creare troppi cluster inutili. È interessante notare che il modello “migliore” variava di anno in anno, riflettendo la natura dinamica del fenomeno incendi.

Guardando al Futuro: Cosa C’è Ancora da Scoprire?

Questo tipo di analisi apre molte porte. Il prossimo passo? Integrare nei modelli anche le cause specifiche degli incendi (se disponibili). Immaginate di poter identificare cluster non solo per tipo di terreno, ma anche per causa (es. incendi dolosi, da negligenza agricola, da fulmini). Questo potrebbe persino aiutare a individuare aree dove un piromane potrebbe agire, confrontando le caratteristiche degli incendi sospetti.

Inoltre, sarebbe utile confrontare i risultati ottenuti con i GMM con altre tecniche di clustering (come il k-means) per vedere quale metodo funziona meglio in questo contesto specifico. E, naturalmente, applicare questa metodologia ad altre regioni del mondo afflitte dagli incendi.

In Conclusione: Un Pezzo del Puzzle

Gli incendi sono fenomeni complessi, influenzati da una miriade di fattori. La cluster analysis, e in particolare l’approccio GMM usato in questo studio, si è dimostrata uno strumento potente per iniziare a decifrare questi pattern nascosti. Ci aiuta a vedere che non tutti gli incendi sono uguali e che raggrupparli in base alle loro caratteristiche (soprattutto legate al territorio) può fornirci informazioni preziose per una gestione e una prevenzione più efficaci.

È come avere una mappa più dettagliata del problema, che ci permette di intervenire in modo più intelligente e mirato. Un passo avanti importante nella nostra convivenza con il fuoco.

Fonte: Springer