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FuelGeoData: una app per mappare i combustibili delle foreste e mitigare il rischio d’incendio

FuelGeoData: una app per mappare i combustibili delle foreste e mitigare il rischio d’incendio

di Frassinelli N., Marra E., Neri F., Fabiano F., Paoloni R., Calvani S., Pecchi M., Foderi C.

Una delle variabili più importanti per determinare il rischio di incendio è la quantità e la distribuzione del combustibile forestale. Per determinare questa variabile esistono vari metodi tra cui quello del Photoload Sampling Technique basato sul semplice confronto di immagini “campione” con la situazione reale. Si presenta FuelGeoData un’applicazione implementata nell’ambito del progetto MED-Star che rende ancora più semplice e speditiva l’impiego di questo metodo.

I cambiamenti socio-economici, il progressivo abbandono delle aree rurali e montane e gli effetti dei cambiamenti climatici hanno portato ad una maggiore omogeneità e continuità della copertura vegetale nelle aree boscate, con un aumento significativo del materiale combustibile a terra e una evidente ricaduta , in caso di innesco, sulla diffusione e intensità degli incendi. In questo contesto di accresciuta suscettibilità delle foreste al passaggio del fuoco, è fondamentale potenziare le capacità di previsione e prevenzione, oltre che di soppressione degli incendi, al fine di proteggere e valorizzare le risorse ambientali, culturali e turistiche, nonché le infrastrutture e la popolazione.
La prevenzione dagli incendi riveste un ruolo chiave ed è al centro del progetto MED-Star, un progetto strategico integrato finanziato dal Programma Italia-Francia Marittimo 2014-2020 (asse prioritario Protezione e valorizzazione delle risorse naturali e culturali e gestione dei rischi). L’obiettivo del progetto è di contribuire al miglioramento della capacità delle istituzioni pubbliche di prevenire e gestire il crescente rischio di incendio, derivante dai cambiamenti climatici, in aree a elevata presenza antropica e in aree di rilevante interesse naturalistico, anche attraverso opportune azioni di adattamento.
In quest’ottica è di fondamentale importanza la conoscenza del territorio e del rischio in relazione agli incendi boschivi. È per questo motivo che all’interno del progetto Interreg MED-Star, il DAGRI (Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agrarie, Alimentari, Ambientali e Forestali dell’Università di Firenze) produrrà la carta del rischio statico di incendio per le province costiere della Regione Toscana.

 

Rilievi della distribuzione del combustibile

Una delle variabili più importanti per determinare il rischio statico di incendio è sicuramente la quantità e la distribuzione del combustibile forestale. Normalmente per stimare questa variabile sono previste due tipologie di rilievi.
La prima tipologia prevede l’asportazione del combustibile a terra contenuto in aree campione e il suo successivo trattamento in laboratorio (viene suddiviso nelle varie timelag classes, essiccato e poi pesato).
Il secondo metodo invece prevede di annotare separatamente tutto il materiale a contatto con un transetto lineare più o meno lungo disposto sul terreno. Tali metodi hanno lo svantaggio di essere a carattere distruttivo e/o di richiedere tempi piuttosto lunghi per effettuare la raccolta dei dati.
Un  metodo alternativo è quello del Photoload Sampling Technique (Keane e Dickinson, 2007 - Figura 1) con il quale è possibile effettuare dei rilievi in modo speditivo, senza dover asportare e pesare il combustibile ma semplicemente confrontando delle immagini “campione” con la situazione reale presente su un metro quadrato di superficie individuato nella zona di rilievo.

FuelGeoDataFigura 1. Pubblicazione scientifica di riferimento utilizzata per la stima del quantitativo di combustibile a terra (sinistra) e dettaglio delle immagini utilizzate per la stima di diverse tipologie di combustibile (destra)

 

Web app FuelGeoData

Per agevolare l’utilizzo del Photoload Sampling Technique, all’interno del progetto MED-Star il DAGRI, in collaborazione con la società Vanzotech, ha implementato una web app che permetta di effettuare il rilievo in maniera semplice, veloce e automaticamente georiferito (https://fuelgeodata.dagri.unifi.it). Con l’applicazione FuelGeoData vengono acquisite, in modo semplice e rapido, la geolocalizzazione del punto di rilievo, le informazioni, anche complesse, attraverso guide semplici (tramite definizioni, esempi ed immagini), oltre che la possibilità di scattare una foto dell’area di rilievo (opzionale). Attraverso l’applicazione si ottiene una stima dei combustibili per mezzo del confronto con le immagini di riferimento sopracitate, calibrate per ciascun tipo di combustibile (timelag 1 ora, 10 ore, 100 ore, erbacee monocotiledoni, dicotiledoni e secche, arbusti ecc.), che possono essere valutate direttamente dall’utente. Altri dati come l’altezza degli arbusti, lo spessore della lettiera e la tipologia del soprassuolo (anche in questo caso sulla base di immagini di riferimento), devono essere inseriti per ogni punto.

 

Un caso studio in Toscana

Nel caso di studio del progetto, i punti di rilievo sono stati individuati a priori nelle zone suscettibili di incendio boschivo, come definito dalla L.R. 39/2000 art. 69, utilizzando la carta regionale di uso e copertura del suolo disponibile sul geoportale regionale (Geoscopio). A queste aree è stata sovrapposta la rete viaria disponibile su OpenStreetMap in modo da evidenziare le aree più facilmente raggiungibili. I punti di rilievo sono stati disposti a 100 metri l'uno dall'altro e a una distanza di circa 20 m dalla carreggiata in modo da evitare il rilievo nelle aree suscettibili a “effetto margine” o, comunque, oggetto di manutenzione viaria ordinaria.

Con i dati ottenuti attraverso l’utilizzo dell’applicazione FuelGeoData si otterrà una cartografia della distribuzione del rischio d'incendio basata su dati rilevati a terra, primo passo per la produzione della carta del rischio.

La facilità del rilievo permette di acquisire dati attraverso un gran numero di persone, interessate a collaborare e in grado di svolgere un lavoro in parallelo, e ha il potenziale di ampliare il numero di dati che si possono raccogliere sui soprassuoli forestali, rispetto ad altri metodi più complessi.
Con l’attuale campagna rilievi sono stati rilevati oltre 16.000 microplots sparsi sulle Province costiere della Toscana accrescendo sempre più la banca dati con informazioni quantitative utili per la realizzazione della mappa dei combustibili e della cartografia di rischio incendi boschivi (Figura 3).

FuelGeoData mappaFigura 3. Punti di rilievo previsti per la campagna di studio utilizzando applicazione FuelGeoData, per stimare il quantitativo di combustibile presente nella costiera Toscana.

I primi risultati della sperimentazione saranno presentati nei prossimi mesi e messi a disposizione delle istituzioni pubbliche in prima linea contro gli incendi. In questa prima fase della sperimentazione i dati sono stati raccolti da tecnici forestali appartenenti a diverse istituzioni (DAGRI, Unioni dei Comuni, DREAM) e da volontari antincendio boschivo formati. Tuttavia, in futuro si prevede di dare la possibilità di inserire informazioni sui combustibili a tutti i cittadini, ampliando considerevolmente le potenzialità per la raccolta e aggiornamento di dati.

Autori:
Niccolò Frassinelli
, Elena Marra, Francesco Neri, Fabio Fabiano, Riccardo Paoloni, Silvia Calvani, Matteo Pecchi, Cristiano Foderi.
DAGRI Univerrsità degli Studi di Firenze, E-mail

Questo lavoro è stato finanziato dal progetto MED-Star Strategie e misure per la mitigazione del rischio di incendio nell’area Mediterranea, sostenuto dall'Unione Europea nell'ambito del Programma operativo Italia/Francia Marittimo 2014–2020 (asse prioritario Protezione e valorizzazione delle risorse naturali e culturali e gestione dei rischi) (concessione n. E88H19000120007).

Keane R.E e Dickinson L.J. 2007. The photoload sampling technique: estimating surface fuel loadings from downward-looking photographs of synthetic fuelbeds. General Technical Report RMRS-GTR-190. Fort Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 44 p.

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