SIMULATORI DI PROPAGAZIONE: VERSO UN APPLICAZIONE OPERATIVA NEL BACINO DEL MEDITERRANEO

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1 SIMULATORI DI PROPAGAZIONE: VERSO UN APPLICAZIONE OPERATIVA NEL BACINO DEL MEDITERRANEO Bachisio Arca, Pierpaolo Duce, Grazia Pellizzaro, Marcello Casula, Tiziano Ghisu, Andrea Ventura Istituto di Biometeorologia (CNR-IBIMET) Sede di Sassari

2 OBIETTIVI Descrivere le attività realizzate nell ambito dei progetti Italia- Francia marittimo Proterina-C e Proterina-Due Descrivere le potenzialità e i limiti dei simulatori per la propagazione degli incendi

3 SOMMARIO Analisi delle principali fonti di inacuratezza Importanza dell accuratezza dei dati di input Analisi dati di casi di studio reali Simulazioni a scala regionale Conclusioni

4 SIMULATORI DI PROPAGAZIONE: STATO DELL ARTE Approcci modellistici Report Principali simulatori Dati di calibrazione (laboratorio, campo) Applicazioni nel bacino del mediterraneo

5 Dati campo DB Analisi immagini Immagini telerilevate Dati meteo DTM Carico combust. Umidità combust. Canopy cover Dati spazializzati DTM Pendenza APPLICAZIONI MODELLISTICHE PRODOTTI Area bruciata Velocità di propagazione Severità Lunghezza fiamma Esposizione Probabilità di incendio

6 CAUSE DI ERRORE A. Tipo di modello (empirico, semiempirico, fisico, etc.) B. Tecnica di propagazione (onde ellittiche, automi cellulari, level-set) C. Inacuratezze dati di input (modello combustibile, campo vento, umidità del combustibile, etc.) D. Inacuratezze nella descrizione degli incendi reali (ora inizio e durata, interventi di lotta, etc.)

7 APPLICAZIONI Supporto per la pianificazione di interventi preventivi a breve e lungo termine Istruzione operatori Supporto alle operazioni di lotta Studi su futuri scenari climatici e vegetazionali

8 ATTIVITA PROTERINA-C Calibrazione e validazione dei simulatori su incendi reali (Ospolo, Monte Doglia, Budoni, Favone, Suartone, Saint Ciprien) Definizione parametri simulazione (ForeFire, FARSITE) Quantificazione combustibile Determinazione caratteristiche combustibile

9 CLASSIFICAZIONE DEI MODELLI Modelli empirici Modelli quasi-empirici Modelli quasi-fisici Modelli fisici Modelli simulazione

10 Australian Forest Fire Danger Rating System MODELLI EMPIRICI Modelli sviluppati negli ultimi anni Principali modelli utilizzati McArthur Grassland and Forest model (1967, Australia)

11 MODELLI QUASI EMPIRICI Modelli sviluppati negli ultimi anni Principali modelli utilizzati Modello di Rothermel (1972, Stati Uniti) Fire Behaviour Prediction System (1992, Canada)

12 MODELLI QUASI EMPIRICI (USATI COME MODELLI DI PREVISIONE) Rothermel s model (1972, USA) National Fire Danger Rating System BEHAVE, Fire Behaviour Prediction and Fuel Modelling System FARSITE, Fire Area Simulator Fire Behaviour Prediction System (1992, Canada) Prometheus

13 MODELLO PROPAGAZIONE Modello di previsione Modelli di simulazione Modello di Rothermel Tecnica di simulazione Onde ellittiche, automi cellulari, Level-Set

14 TECNICHE DI SIMULAZIONE Basate sui griglie regolari (automi cellulari) Propagazione di onde ellitiche

15 TECNICHE DI SIMULAZIONE 20 km -1, 2.2 km 2-8h 40 km -1, 3.3 km 2-4h Trunfio et al SHAPE DISSIMILARITY Intens. vento Intens. vento N=8 N=24 20 km h -1 0,08 0,09 40 km h -1 0,10 0,06 JACCARD INDEX N=8 N=24 20 km h -1 0,92 0,91 40 km h -1 0,90 0,94

16 TECNICHE DI SIMULAZIONE 20 km -1, 2,5h 3,25h 5h (risoluzione 30 m, n=8) Trunfio et al JACCARD INDEX Intens. vento N=8 20 km h -1 0,94

17 TECNICA DI SIMULAZIONE Level set Mandel et al., 2011 USA WRF-Fire (SFIRE) Ghisu et al CNR IBIMET

18 TECNICA DI SUIMULAZIONE JACCARD INDEX Eccentricity RCA-8 RCA-24 ECA-8 ECA-24 Level-set % 14% Ghisu et al. 2011

19 MONTE DOGLIA, 2006

20 SIMULAZIONE DI PROPAGAZIONE

21 ORARIO DI ARRIVO Perimetro finale Kappa 0.71 Sorensen 0.74 Jaccard 0,58

22 MODELLI DI COMBUSTIBILE CUSTOMIZZATI

23 QUANTIFICAZIONE E DEFINIZIONE MODELLO DI COMBUSTIBILE SS Research Area Seminar Series

24 SELEZIONE MODELLO DI COMBUSTIBILE Misure al suolo del carico di combustibile e analisi dati telerilevati

25 SELEZIONE MODELLI DI COMBUSTIBILE Fuel model Height (m) 1h fuel load (Mg ha -1 ) 10h fuel load (Mg ha -1 ) 1h Live Woody (Mg ha -1 )

26 DATABASE PARAMETRI COMBUSTIBILE Report Accurati a scala regionale?

27 MAPPE CAMPI DI VENTO Mappe ad alta risoluzione (1) modelli mass-consistent, (2) modelli di fluidodinamica computazionale (windninjia, windwizard, modelli sviluppati al CNR-IBIMET)

28 MAPPA CAMPO DI VENTO Risluzione: 50 m

29 MAPPA CAMPO DI VENTO

30 CAMPI VENTO, VENTI FORTI > 7 m/s Venti da NW Venti da SE

31 CAMPI DI VENTO h 12:00 ESTATE Alghero C. Frasca C. Bellavista Decimomannu C. Carbon.

32 SIMULAZIONE DI INCENDIO

33 STIMA UMIDITA DEL COMBUSTIBILE Sito permanente per il monitoraggio dell umidità del combustibile (combustibile morto e vivo, serie storica , metodi alternativi) Proterina-Due Rete per il monitoraggio dell umidità del combustibile (8 siti di monitoraggio)

34 SOVRASTIMA UMIDITA DEL COMBUSTIBILE +10% Perimetro finale Kappa 0.71 Sorensen 0.74 Jaccard 0,58 Perimetro finale Kappa 0.69 Sorensen 0.71 Jaccard 0,55

35 Attività SIMULATORE (PROTERINA-Due) Client (Browser) Server (Linux) Interfaccia utente HTML HTML PHP scripts Simulatore propagaz. (C++) Javascripts Tecnica di simulazione LevelSet Core: Modello di Rothermel Google Maps API Database (raster) Campi di vento (accoppiamento modelli meteo)

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41 HARDWARE Workstation linux 2 cpu x 12 core, 64 GB RAM Piattaforma di condivisione (Proterina-Due, ARPAS)

42 TANTE GRAZIE