气候变化领域集成服务门户(CCPortal): Cellular automata-based simulators for the design of prescribed fire plans: the case study of Liguria, Italy

CCPortal

DOI	10.1186/s42408-023-00239-7
	Cellular automata-based simulators for the design of prescribed fire plans: the case study of Liguria, Italy
	Perello, Nicolo; Trucchia, Andrea; Baghino, Francesco; Asif, Bushra Sanira; Palmieri, Lola; Rebora, Nicola; Fiorucci, Paolo
发表日期	2024
ISSN	1933-9747
起始页码	20
结束页码	1
卷号	20 期号:1
英文摘要	BackgroundSocio-economic changes in recent decades have resulted in an accumulation of fuel within Mediterranean forests, creating conditions conducive to potential catastrophic wildfires intensified by climate change. Consequently, several wildfire management systems have integrated prescribed fires as a proactive strategy for land management and wildfire risk reduction. The preparation of prescribed fires involves meticulous planning, entailing the identification of specific objectives, verification of prescriptions, and the definition of various scenarios. During the planning phase, simulation models offer a valuable decision-support tool for the qualitative and quantitative assessment of different scenarios. In this study, we harnessed the capabilities of the well-established wildfire simulation tool PROPAGATOR, to identify areas where prescribed fires can be performed, optimizing the wildfire risk mitigation and the costs. We selected a case study in the Liguria region, Italy, where the model is utilized operationally by the regional wildfire risk management system in emergency situations.ResultsInitially, we employed the propagation model to simulate a historical wildfire event, showcasing its potential as an emergency response tool. We focused on the most significant fire incident that occurred in the Liguria region in 2022. Subsequently, we employed PROPAGATOR to identify optimal areas for prescribed fires with the dual objectives of maximizing the mitigation of wildfire risk and minimizing treatment costs. The delineation of potential areas for prescribed fires has been established in accordance with regional regulations and expert-based insights. The methodology put forth in this study is capable of discerning the most suitable areas for the implementation of prescribed burns from a preselected set. A Monte Carlo simulation framework was employed to evaluate the efficacy of prescribed burns in mitigating the spread of wildfires. This assessment accounted for a variety of conditions, including fuel loads, ignition points, and meteorological patterns. The PROPAGATOR model was utilized to simulate the progression of wildfire spread.ConclusionsThis study underscores the utility of PROPAGATOR in offering both quantitative and qualitative insights that can inform prescribed fire planning. Our methodology has been designed to involve active engagement with subject matter experts throughout the process, to develop scenarios grounded in their expert opinions. The ability to assess diverse scenarios and acquire quantitative information empowers decision-makers to make informed choices, thereby advancing safer and more efficient fire management practices. AntecedentesLos cambios socioeconomicos en las recientes decadas han resultado en una acumulacion de combustibles dentro de los bosques del Mediterraneo, creando condiciones favorables a fuegos catastroficos, empeoradas por el Cambio Climatico. Consecuentemente, diversos sistemas de manejo del fuego han incluido tambien las quemas prescritas como estrategia proactiva para el manejo de tierras y la reduccion del riesgo de incendios de vegetacion. La preparacion de las quemas prescritas necesita una meticulosa planificacion, implicando la identificacion de objetivos especificos, verificacion de las prescripciones, y definicion de varios escenarios. Durante la fase de planificacion, los modelos de simulacion ofrecen una herramienta valiosa de soporte de decisiones para la determinacion cualitativa y cuantitativa de diferentes escenarios. En este estudio, aprovechamos las bien establecidas capacidades del simulador de incendios PROPAGATOR, para identificar areas donde las quemas prescritas puedan ser llevadas a cabo, optimizando la mitigacion del riesgo de incendios y sus costes. Seleccionamos un caso de estudio en la region de Liguria, en Italia, donde el modelo es utilizado operacionalmente por el sistema regional en situaciones de emergencia.ResultadosInicialmente, empleamos el modelo de propagacion para simular un evento de fuego historico, mostrando su potencial como una herramienta de respuesta de emergencia. Nos enfocamos en el incendio mas importante que ocurrio en la region de Liguria en 2022. Subsecuentemente, empleamos el modelo PROPAGATOR para identificar las areas optimas para quemas prescritas con el objetivo doble de maximizar la mitigacion del riesgo de incendio y minimizar los costes de los tratamientos. La delineacion de areas potenciales para quemas prescritas fue establecida de acuerdo con regulaciones regionales y opiniones de los expertos. La metodologia que empleamos en este estudio es capaz de discernir las areas mas oportunas para la implementacion de quemas prescritas, elegidas de un conjunto preseleccionado. En ese marco conceptual, una simulacion de tipo Montecarlo fue empleada para evaluar la eficacia de las quemas prescritas en la mitigacion de la propagacion del fuego. Este analisis tuvo en cuenta una variedad de condiciones, incluyendo la carga de combustibles, los puntos de ignicion, y los patrones meteorologicos. El modelo PROPAGATOR fue utilizado para simular la progresion de la propagacion del fuego en cada condicion.ConclusionesEste estudio subraya la utilidad del PROPAGATOR en que ofrece perspectivas tanto cuantitativas como cualitativas que pueden informar sobre el planeamiento de quemas prescritas. Nuestra metodologia ha sido disenada para involucrar el compromiso activo de expertos en la materia a lo largo del proceso, para desarrollar escenarios basados en sus opiniones expertas. La habilidad para determinar escenarios diversos y adquirir informacion cuantitativa, empodera a los tomadores de decision a hacer elecciones basadas en informacion, y por lo tanto avanzar hacia practicas de manejo del fuego mas seguras y eficientes.
英文关键词	Prescribed fire planning; Cellular automata; Wildfire simulators; Wildfire scenarios
语种	英语
WOS研究方向	Environmental Sciences & Ecology ; Forestry
WOS类目	Ecology ; Forestry
WOS记录号	WOS:001152357200001
来源期刊	FIRE ECOLOGY
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://gcip.llas.ac.cn/handle/2XKMVOVA/306883
作者单位	University of Genoa
推荐引用方式 GB/T 7714	Perello, Nicolo,Trucchia, Andrea,Baghino, Francesco,et al. Cellular automata-based simulators for the design of prescribed fire plans: the case study of Liguria, Italy[J],2024,20(1).
APA	Perello, Nicolo.,Trucchia, Andrea.,Baghino, Francesco.,Asif, Bushra Sanira.,Palmieri, Lola.,...&Fiorucci, Paolo.(2024).Cellular automata-based simulators for the design of prescribed fire plans: the case study of Liguria, Italy.FIRE ECOLOGY,20(1).
MLA	Perello, Nicolo,et al."Cellular automata-based simulators for the design of prescribed fire plans: the case study of Liguria, Italy".FIRE ECOLOGY 20.1(2024).