Fuel models development to support spatially-explicit forest fire modelling in eastern Italian Alps

Forest fires in the Alps can have severe impacts on mountain forests reducing their protection capacity against rock falls and avalanches and increasing flood runoff, mud and debris flows (Moody and Martin 2001, Robichaud et al. 2007). Due to climate change, several studies have shown that the impact of forest fires in the Alpine environment will increase in the coming decades (Elkin et al. 2013, Lorz et al. 2010, Wastl et al. 2012). A key issue in modern forest fire management is the accurate mapping of forest fuels in order to determine spatial fire hazard, plan mitigation efforts, and active fire management (Krasnow et al. 2009). Several surface fuel description systems are currently used by land management agencies in the USA, Europe, Canada and Australia, and most of these systems have the same categories, components and description variables (Sandberg et al. 2001, Scott and Burgan 2005). A generalized description of fuels based upon average fuel properties is called a “fuel model”. A fuel model is a set of fuelbed inputs (e.g. load, bulk density, fuel particle size, heat content and moisture of extinction) used by a specific software for predicting the fire behaviour (e.g. FARSITE). Standard fuel models were developed in the USA by Anderson (1982) and more recently by Scott and Burgan (2005). Standard fuel models that fit the main local vegetation characteristics can be used as input for fire spread modelling and in combination with custom fuel models when available (Duguy et al. 2007, Arca et al. 2009, Jahdi et al. 2015). However, the Standard or custom fuel models have seldom been applied in the Alps. In this study we tested the possibility of defining some custom fuel models for the Eastern Italian Alps, which might allow a more reliable fire behaviour prediction when fire simulator systems are used. The custom fuel models definition was done by means of three steps: In the first step we studied local fire regime and fire behaviour and we tested the hypothesis that the decrease in burned area is related to an improvement in fire-fighting efficiency since the beginning of the 3rd millennium. In the second step fuel properties were measured in the field and analyzed. In the third step we made three fuel model sets based on three different approaches (Forest type association, Prometheus classification, Cluster classification). Then, using FARSITE (Finney 2004), we simulated ten fires that occurred in the Veneto Region from 2003 to 2013. Every fire was simulated using the three custom model sets and the Standard fuel models (Anderson 1982, Scott and Burgan 2005). Lastly, the fuel model set having the higher accuracy was adjusted in order to improve its performance in simulating real fire behaviour. In the Veneto Region, there was a decreasing number of fires per year from 1981 to 2004 and a much more evident decrease in the annual burned area. Fires in both mountain areas and the lowlands usually behave as surface fires and the burned area is seldom larger than ten hectares. We tested the hypothesis that the decrease in burned area is related to an improvement in fire-fighting efficiency since the beginning of the 3rd millennium. The power-law distribution of burned areas seems to confirm that suppression efficiency has been improved because the exponent of the power-law distribution was much higher in the last decade than in the previous two. In mountain areas fuel load paralleled what is reported in the literature for similar forests, but in the lowlands fuel load appeared much higher, probably because those forests are affected by phytosanitary problems that cause a higher amount of deadwood. We found significant differences in fuel load among vegetation types (chestnut, hop hornbeam forests, conifer plantations and shrubland), The most significant difference was litter load (p<0.001 in the lowlands; p=0.0015 in mountain areas). Significant differences were also found between forest managements (coppiced, high forest, unmanaged). Mainly shrubs load (p<0.0018 in the lowlands) and herbs (p=0.0029 in mountain areas). The fuel distribution in size classes was never normal but, as commonly reported in the literature, it followed a logarithmic or a power-law trend. The tests on fire behaviour fuel models showed that Prometheus and Cluster fuel model sets led to inaccurate fire behaviour predictions. Standard fuel models (Anderson 1982, Scott and Burgan 2005) generally performed well and Forest type fuel models were the best in predicting fire behaviour, despite a frequent underestimation of flame height and rate of spread. By using a calibration process, we modified the Forest type fuel models and improved the performance in FARSITE. The resulting Calibrated fuel models could be suggested for further fire behaviour applications in the Eastern Italian Alps.

Nelle Alpi gli incendi boschivi possono avere un impatto severo sulle foreste montane riducendo la loro capacità di protezione contro frane, valanghe e colate di fango e detriti (Moody and Martin 2001, Robichaud et al. 2007). A causa dei cambiamenti climatici, molti studi hanno evidenziato che l’impatto degli incendi boschivi in ambiente alpino sarà destinato ad aumentare nei prossimi anni (Elkin et al. 2013, Lorz et al. 2010, Wastl et al. 2012). Un argomento chiave nella moderna gestione degli incendi boschivi è l’accurata mappatura dei combustibili forestali in modo da realizzare carte di rischio, piani antincendi boschivi ed interventi di riduzione del rischio incendi (Krasnow et al. 2009). Esistono vari sistemi di classificazione dei combustibili forestali utilizzati dai vari enti che si occupano di incendi in USA, Europa, Canada e Australia. Molti di questi sistemi hanno le stesse categorie, componenti e variabili (Sandberg et al. 2001, Scott and Burgan 2005). Un modello di combustibile è una descrizione generale delle proprietà dei combustibili forestali (es. carico, densità, contenuto calorico, ed umidità di estinzione) utilizzata nei software di predizione del comportamento del fuoco (es. FARSITE). I modelli di combustibile Standard sono stati sviluppati negli stati uniti da Anderson (1982) e più recentemente da Scott e Burgan (2005). I modelli di combustibile Standard che rispecchiano le caratteristiche della vegetazione locale possono essere utilizzati come input per la modellizazione del fuoco, anche in combinazione con modelli di combustibile locali (Duguy et al. 2007, Arca et al. 2009, Jahdi et al. 2015). Ciononostante i modelli di combustibile sia Standard e sia locali sono stati raramente applicati nelle Alpi. In questo studio abbiamo studiato la possibilità di definire dei modelli di combustibile locale per le Alpi Orientali Italiane, al fine di permettere un migliore l’utilizzo dei software di propagazione del fuoco. La definizione dei modelli di combustibile locali è stata attraverso tre fasi di lavoro: Nella prima fase abbiamo studiato il regime degli incendi ed il comportamento del fuoco ed abbiamo testato l’ipotesi che la diminuzione dell’area bruciata sia in relazione con il miglioramento dell’efficienza del sistema antincendi boschivi che è avvenuto a partire dall’inizio del terzo millennio.. Nella seconda parte abbiamo misurato in bosco e analizzato le principali proprietà dei combustibili forestali. Nella terza parte abbiamo realizzato tre gruppi di modelli di combustibile utilizzando tre diversi sistemi di classificazione (associazione alla tipologia forestale, classificazione Prometheus, classificazione per cluster). Quindi, utilizzando FARSITE (Finney 2004), abbiamo simulato dieci incendi avvenuti nella Regione del Veneto dal 2003 al 2013. Ogni incendio è stato simulato utilizzando sia i tre gruppi di modelli locali e sia i modelli Standard (Anderson 1982, Scott and Burgan 2005). Infine il gruppo di modelli con la migliore accuratezza nella simulazione dell’area bruciata è stato migliorato in modo da aumentare le sue capacità di simulare il reale comportamento del fuoco. Nella Regione del Veneto c’è stata una diminuzione del numero di incendi per anno dal 1981 al 2004 ed una ancora più evidente diminuzione nell’area bruciata annuale. Sia in montagna che in pianura gli incendi sono generalmente di superficie e raramente superano i dieci ettari. La distribuzione potenza assunta dalle aree bruciate sembra confermare il miglioramento dell’efficienza del sistema antincendio in quanto l’esponente della distribuzione è stato molto più alto nell’ultima decade rispetto alle due precedenti. Nelle aree montane il carico di combustibili è in linea con quanto riportato in letteratura per tipologie forestali simili, mentre nei Colli Euganei è superiore al normale, probabilmente a causa di problemi fitosanitari che causano una elevata disponibilità di legno morto. Abbiamo trovato differenze significative nel carico di combustibili fra le tipologie forestali (castagneti, orno ostrieti, impianti di conifera, cespuglieti), la differenza principale riguarda il carico di lettiera (p<0,001 in pianura, p=0,0015 in montagna). Sono state notate anche differenze significative fra i tipi di gestione forestale (ceduo, fustaia, abbandono), principalmente carico di cespugli (p=0,0018 in pianura) ed erbe (p=0,0029 in montagna). La distribuzione dei carichi di combustibile distinti per classi diametriche non era mai normale ma sempre logaritmica o potenza, come normalmente riportato in letteratura. I test dei modelli di combustibile hanno mostrato che i gruppi Prometheus e Cluster non hanno simulato accuratamente il comportamento del fuoco. I Modelli Standard (Anderson 1982, Scott and Burgan 2005) hanno funzionato generalmente bene, ed i modelli di combustibile per tipologia forestale hanno dato la migliore predizione dell’area bruciata, nonostante una frequente sottostima dell’altezza di fiamma e della velocità di avanzamento. Infine attraverso il processo di calibrazione abbiamo migliorato i modelli “Tipologia forestale” in modo da ottenere una migliore simulazione del comportamento del fuoco. Ottenendo così un nuovo gruppo di modelli Calibrati. Per le future applicazione di simulazione del comportamento del fuoco suggeriamo di utilizzare i modelli di combustibile Calibrati