Incendi Boschivi: Vi Svelo Come Prevederli con Reti Bayesiane e GIS!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di un argomento che mi sta particolarmente a cuore e che, purtroppo, è sempre più attuale: gli incendi boschivi. Le nostre foreste sono un tesoro inestimabile, fondamentali per l’equilibrio del nostro pianeta, per la biodiversità e per regolare il clima. Pensate, sono dei veri e propri polmoni verdi che assorbono CO2! Ma, come ben sappiamo, negli ultimi anni, tra cambiamenti climatici e attività umane, l’impatto su questi ecosistemi è diventato sempre più pesante. Gli incendi, specialmente d’estate, stanno causando perdite enormi a livello globale.

Allora mi sono chiesto: come possiamo fare per capire meglio le cause di questi disastri e, soprattutto, per prevenirli? Beh, ho scoperto un approccio davvero affascinante che integra due strumenti potentissimi: le Reti Bayesiane (BN) e i Sistemi Informativi Geografici (GIS). Sembra complicato? Tranquilli, cercherò di spiegarvelo in modo semplice e, spero, coinvolgente!

Il Problema: Capire la Complessità degli Incendi

Gli incendi boschivi non sono un fenomeno semplice. Certo, a volte la natura fa il suo corso, ma sempre più spesso c’è lo zampino dell’uomo o di fattori ambientali esacerbati dalle nostre azioni. Immaginate un puzzle intricato: calore, ossigeno, materiale combustibile che si incontrano, e il gioco è fatto. Ma non è solo questo. Questi eventi minacciano vite umane, proprietà e la stabilità ambientale, soprattutto vicino alle aree abitate. Ecco perché prevedere con accuratezza la probabilità di un incendio è cruciale per proteggere le foreste e per pianificare uno sviluppo sostenibile. Dobbiamo creare mappe di suscettibilità agli incendi e analizzare tutti i fattori che li influenzano.

La Mia “Ricetta”: Reti Bayesiane e GIS al Lavoro

Per affrontare questa sfida, ho pensato di usare un metodo che combina l’analisi spaziale dei GIS con la capacità di modellazione causale delle Reti Bayesiane. Vi spiego meglio:

• I GIS sono fantastici perché ci permettono di mappare e analizzare dati geografici. Pensate a mappe dettagliate che mostrano l’altitudine, la pendenza del terreno, la velocità del vento, l’esposizione al sole, la vicinanza a strade o centri abitati, la densità di popolazione. Un vero e proprio atlante digitale del rischio!
• Le Reti Bayesiane, invece, sono modelli grafici che ci aiutano a capire le relazioni di causa-effetto tra diverse variabili e a calcolare le probabilità che un evento accada. Sono super utili perché possono “imparare” dai dati e aggiornare le probabilità quando arrivano nuove informazioni.

L’idea è stata quella di “far parlare” questi due sistemi. Ho preso come caso di studio la provincia di Muğla, nel sud-ovest della Turchia, un’area purtroppo nota per i suoi incendi. Ho raccolto dati su 1465 incendi avvenuti tra il 2017 e il 2022 e ho selezionato 11 variabili chiave, tra cui quelle fisiche (altitudine, pendenza, esposizione, velocità del vento) e quelle legate all’uomo (densità di popolazione, rete stradale, distanza dagli insediamenti, ma anche temperatura media e precipitazioni).

Utilizzando un software GIS (ArcGIS Pro, per i più curiosi), ho sovrapposto tutte queste “mappe” di variabili. Poi, con un software per Reti Bayesiane (GeNle), ho costruito un modello che rappresenta come queste variabili interagiscono e influenzano la probabilità di incendio. È come costruire una rete dove ogni nodo è una variabile e le frecce indicano le influenze reciproche. Affascinante, vero?

Cosa Abbiamo Scoperto? I Risultati dell’Indagine

I risultati sono stati illuminanti! Il modello ha calcolato una probabilità generale di incendio dello 0.81 (su una scala da 0 a 1), il che è piuttosto alta. Ma la cosa più interessante è stata vedere come questa probabilità cambia a seconda delle condizioni.

Ad esempio, le aree a bassa altitudine, con pendenze moderate e rivolte a sud (quindi più esposte al sole e più secche) hanno mostrato probabilità di incendio che vanno dallo 0.81 allo 0.56. Non sorprende, vero? Il sole picchia di più, la vegetazione si secca prima.

Abbiamo anche fatto delle “analisi di scenario”, cioè abbiamo provato a vedere cosa succede cambiando i valori delle variabili. Ecco alcuni risultati chiave:

• Uso del suolo: Nelle aree forestali, la probabilità di incendio schizza al 93%! Questo perché c’è tanta vegetazione e materiale infiammabile. Nelle aree urbane, il rischio è del 59%, comunque significativo, specialmente in zone turistiche come Bodrum o Marmaris.
• Esposizione (Aspect): I versanti esposti a sud hanno una probabilità di incendio dell’86%. Se il terreno è pianeggiante, invece, la probabilità scende al 25%. Una bella differenza!
• Densità di popolazione: Dove la densità è alta, la probabilità di incendio è dell’84%. Dove è bassa, scende al 76%. L’attività umana, anche involontaria, ha il suo peso.

E se mettiamo insieme più fattori? Immaginate un’area forestale, a bassa densità di popolazione (quindi magari meno controllata), esposta a sud, con pendenza e altitudine moderate. In questo caso, la probabilità di incendio arriva addirittura al 94%! Questo ci dice che è l’interazione tra i fattori ambientali a creare le condizioni più pericolose.

Un altro risultato importantissimo è stata la creazione di una mappa di suscettibilità agli incendi per l’intera provincia di Muğla. Questa mappa, che va dal verde (basso rischio) al rosso (alto rischio), mostra visivamente quali sono le zone più vulnerabili. Le aree costiere densamente boscose e alcune zone interne sono risultate ad alto rischio, mentre le aree montuose elevate, brulle e con forti pendenze sono a rischio minore. Distretti come Marmaris, Bodrum, Fethiye e Datça sono tra i più esposti, a causa della densità delle foreste, dei lunghi mesi estivi caldi e secchi e della densità di popolazione.

Perché Tutto Questo è Importante?

Questo tipo di studio, che integra GIS e Reti Bayesiane, ci offre uno strumento potentissimo. Non solo identifichiamo le aree a rischio, ma capiamo anche perché sono a rischio, analizzando il peso di ogni variabile. Pensate alle implicazioni:

• Prevenzione mirata: Sapendo quali sono le zone più critiche (come le coste di Muğla) e quali fattori sono determinanti (esposizione a sud, vicinanza a foreste), si possono concentrare lì gli sforzi di prevenzione, come la creazione di fasce tagliafuoco, una maggiore sorveglianza o campagne di sensibilizzazione specifiche.
• Pianificazione territoriale: Queste mappe possono guidare le decisioni su dove costruire o quali standard di sicurezza adottare in aree ad alto rischio.
• Gestione delle emergenze: Avere un quadro chiaro del rischio aiuta a posizionare meglio le squadre di intervento rapido e le risorse antincendio.

Confrontando i miei risultati con quelli di altri studi, ho trovato molte somiglianze. Variabili come l’esposizione, la pendenza, la densità di popolazione, l’altitudine e l’uso del suolo sono universalmente riconosciute come determinanti. Certo, ogni area ha le sue specificità, ma l’approccio BN-GIS si dimostra flessibile e robusto.

Limiti e Sviluppi Futuri (Non si Finisce Mai di Imparare!)

Come ogni ricerca, anche questa ha i suoi limiti. Ad esempio, ci siamo concentrati su un’area geografica specifica, e alcuni dati climatici sono stati stimati. Inoltre, per semplificare il modello, abbiamo usato un numero limitato di “stati” per le variabili (basso, medio, alto). Un’altra cosa è che il modello attuale è “statico”, mentre alcuni fattori, come la vicinanza a linee elettriche o strade, potrebbero cambiare nel tempo.

Per il futuro, sarebbe fantastico poter integrare ancora più variabili, come il tempo trascorso dall’ultimo incendio, la stagionalità, lo stato di proprietà dei terreni o l’impatto di attività come agricoltura e turismo. E perché non rendere i modelli BN dinamici, capaci di adattarsi ai cambiamenti nel tempo? L’integrazione con tecniche di machine learning e reti neurali artificiali potrebbe rendere questi sistemi ancora più potenti e sensibili.

Nonostante queste limitazioni, credo fermamente che questo approccio integrato tra GIS e Reti Bayesiane sia una strada promettente. Ci permette di “interrogare” i dati in modo intelligente, di visualizzare il rischio e, soprattutto, di prendere decisioni più informate per proteggere le nostre preziose foreste.

Spero che questo viaggio nel mondo dell’analisi del rischio incendi vi sia piaciuto e vi abbia fatto riflettere sull’importanza della ricerca scientifica per affrontare sfide così complesse. Alla prossima!

Fonte: Springer