Prevedere un incendio significa interpretare un equilibrio instabile tra vegetazione, condizioni meteorologiche e stato di siccità del territorio. In contesti complessi come quello etiope, dove bioregioni differenti convivono all’interno dello stesso sistema nazionale, la sfida non è soltanto stimare il pericolo, ma farlo con strumenti calibrati sulle specificità locali e capaci di sostenere decisioni operative.
Nel quadro del progetto MedEWSa, Fondazione CIMA ha guidato il percorso di cooperazione tecnica tra la Regione Attica e i Parchi Nazionali dell’Etiopia, lavorando al rafforzamento del sistema nazionale di allerta incendi forestali in stretta collaborazione con Ethiopia Forestry Development (EFD), agenzia nazionale con cui la Fondazione collabora fin dal 2020.
L’intervento ha avuto un duplice asse: da un lato l’evoluzione del sistema di previsione incendi RISICO ETHIOPIA, dall’altro l’adattamento e l’implementazione del simulatore di propagazione incendi PROPAGATOR nei parchi nazionali.
RISICO Ethiopia: dal modello continentale a uno strumento nazionale
Il lavoro su RISICO ETHIOPIA ha rappresentato un vero aggiornamento strutturale del sistema, allineandolo agli standard RISICO 2023. L’evoluzione ha riguardato il nucleo fisico-matematico del modello e la sua architettura computazionale.
Un primo elemento chiave è stato lo sviluppo di un nuovo modello per la stima del contenuto di umidità dei combustibili fini (Fine Fuel Moisture Content), variabile determinante nella fase di innesco e propagazione iniziale del fuoco. L’umidità dei combustibili fini risponde rapidamente alle condizioni meteorologiche e rappresenta uno dei fattori più sensibili nel determinare la probabilità di accensione.
A questo si è aggiunto un nuovo modulo per la stima della velocità di propagazione (Rate of Spread), basato sulla formulazione del simulatore PROPAGATOR. L’integrazione di questa formulazione ha consentito di rendere più coerente il passaggio tra previsione del pericolo e simulazione dinamica del fronte di fuoco.
Parallelamente, il Fuel Module è stato rinnovato attraverso un approccio basato su Machine Learning a scala continentale, che integra indicatori di siccità, variabili di vegetazione e modelli digitali di elevazione (DEM). Questo modulo è stato poi esteso nello spazio e raffinato con dataset locali, per adattarlo alle bioregioni etiopi.
Il sistema è stato infatti riscritto e riorganizzato passando da una scala africana a una scala nazionale, utilizzando dataset bioregionali locali. Questo passaggio è cruciale: la pericolosità incendi non può essere modellata in modo uniforme su territori caratterizzati da elevata eterogeneità ecologica. L’uso di classi di vegetazione e la definizione di classi di suscettibilità (bassa, media, alta) basate sui percentili nazionali (25° e 75°) hanno permesso di costruire mappe di combustibile dinamiche e contestualizzate.
La validazione del nuovo sistema è stata condotta sugli anni 2023–2024, utilizzando 75.961 hotspot rilevati dal sensore satellitare MODIS, che identifica le aree in cui delle anomalie termiche, riconducibili per la maggior parte ad incendi, hanno avuto luogo.
Per valutare le prestazioni del modello è stata utilizzata un’analisi statistica basata sulla curva ROC, uno strumento che misura la capacità di un sistema di distinguere correttamente tra situazioni in cui l’incendio si verifica e situazioni in cui non si verifica. Il parametro sintetico che riassume questa capacità è l’area sotto la curva (AUC), che varia tra 0 e 1: più il valore si avvicina a 1, maggiore è l’accuratezza del modello.
Nel confronto tra la versione precedente e quella aggiornata di RISICO, il valore AUC passa da 0,58 a 0,87, indicando un miglioramento sostanziale nella capacità del sistema di discriminare tra giorni con incendio e giorni senza incendio. In termini operativi, questo si traduce in una riduzione sia dei falsi allarmi sia delle mancate segnalazioni.
L’evoluzione di RISICO ETHIOPIA confluisce direttamente nel Forest Fire Early Warning Bulletin (FFEWB), il bollettino operativo che EFD produce tre volte alla settimana (lunedì, mercoledì e venerdì), rafforzando la componente decisionale del sistema nazionale.
PROPAGATOR: dalla previsione alla simulazione di scenario
Accanto al potenziamento dell’early warning system, il progetto ha previsto l’adattamento al contesto etiope del simulatore di propagazione incendi PROPAGATOR.
PROPAGATOR è un simulatore basato su automi cellulari, progettato per modellare la dinamica spaziale della propagazione del fuoco in funzione delle condizioni meteorologiche e dello stato dei combustibili. Utilizza le condizioni di umidità dei combustibili fini fornite da RISICO, creando così una continuità metodologica tra previsione del pericolo e simulazione evolutiva dello scenario.
Il codice è stato completamente riscritto e riorganizzato, con un incremento di velocità di circa il 100%. L’efficienza computazionale è un aspetto centrale: simulare scenari in tempi compatibili con le esigenze operative significa poter supportare la gestione dell’emergenza in modo tempestivo.
L’implementazione pilota è stata realizzata in tre parchi nazionali etiopi: Bale Mountains, Simien Mountains e Gambella National Parks. In questi contesti, il simulatore consente di esplorare scenari di propagazione in presenza di condizioni meteorologiche variabili, offrendo uno strumento di supporto alla pianificazione e alla gestione degli incendi nelle aree studiate.
Un sistema integrato per il rafforzamento delle capacità nazionali
Il lavoro svolto nell’ambito del percorso di cooperazione tecnica non si limita all’aggiornamento di singoli strumenti, ma costruisce un sistema integrato: modellistica del pericolo, mappe dinamiche di combustibile, validazione su dati osservati, simulazione di scenario e produzione di bollettini operativi.
La collaborazione con l’Ethiopia Forestry Development ha permesso di adattare metodologie avanzate al contesto nazionale, valorizzando dati locali e rafforzando le capacità operative.
Dal potenziamento di RISICO ETHIOPIA all’implementazione di PROPAGATOR nei parchi nazionali, il percorso sviluppato nell’ambito del progetto MedEWSa rappresenta un passaggio verso sistemi di allerta incendi più performanti, calibrati sulle specificità ecologiche del territorio e pienamente integrati nei processi decisionali.