Predicțiile incendiilor nu mai depind exclusiv de vreme. Un nou model dezvoltat de Centrul European pentru Prognoze Meteorologice (ECMWF) combină date atmosferice, starea vegetației și activitatea umană, reușind să localizeze mult mai precis zonele unde incendiile sunt cel mai probabil să izbucnească.
Un nou model de prognoză a incendiilor, dezvoltat de cercetătorii Centrului European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu (ECMWF), a fost detaliat recent în publicația științifică Nature Communications.
Modelul „Probability of Fire” (PoF) folosește algoritmi de inteligență artificială pentru a anticipa cu o precizie mult mai mare zonele în care există un risc ridicat de izbucnire a incendiilor de vegetație.
Spre deosebire de modelele tradiționale, care se concentrează în principal pe condițiile meteorologice, PoF integrează și factori legați de activitatea umană, un element esențial adesea neglijat, pentru a identifica mai eficient potențialele focare de incendiu.
„Indicele clasic de pericol de incendiu, bazat strict pe vreme, nu este suficient pentru a indica exact unde va începe un foc”, explică Francesca Di Giuseppe, autoarea principală a studiului.
„Inteligența artificială ne permite să luăm în calcul mult mai mulți factori și să identificăm punctele reale de risc, nu doar regiunile generale predispuse la aprindere.”
Ce aduce nou modelul PoF?
Modelul PoF face parte dintr-un efort mai amplu al ECMWF de a transforma predicția incendiilor, în colaborare cu Comisia Europeană, prin intermediul Serviciului de Management al Situațiilor de Urgență Copernicus (CEMS).
Dacă până acum accentul era pus pe inflamabilitatea peisajului, adică pe condițiile care ar permite unui foc să se răspândească, PoF face trecerea spre prognoza activității incendiilor.
Modelul utilizează o rețea de date care include:
- Uscăciunea și densitatea vegetației – informații extrase din modelul SPARKY, dezvoltat de ECMWF;
- Prezența umană și densitatea drumurilor – pentru a cuantifica riscul de aprindere deliberată sau accidentală;
- Activitatea fulgerelor, istoricul aprinderilor și alte condiții atmosferice.
„Datele despre combustibil, în special vegetația uscată, sunt esențiale. Acestea nu pot fi obținute direct din observații meteorologice. Dar folosind predicțiile noastre meteo și datele din sistemele Copernicus, am reușit să modelăm cu precizie disponibilitatea combustibilului”, explică Joe McNorton, co-autor al studiului.
Lecții dintr-un dezastru: incendiile din Los Angeles
În ianuarie 2025, sudul Californiei a fost devastat de o serie de incendii care au afectat peste 200.000 de oameni, au distrus mii de clădiri și au provocat pierderi economice estimate la 150 de miliarde de dolari, unul dintre cele mai costisitoare dezastre de acest tip din istoria Statelor Unite.
Evenimentul a fost alimentat de un fenomen cunoscut sub numele de „hydroclimate whiplash”, adică alternanțe rapide între perioade umede și secetoase, intensificate de schimbările climatice, cu impact negativ, subliniînd natura volatilă a climatului.
Începând din primăvara anului 2023, regiunea a înregistrat o vegetație abundentă, urmată de o perioadă extrem de uscată în toamna și iarna 2024.
Vegetația bogată, transformată în combustibil uscat, a creat un scenariu perfect pentru izbucnirea incendiilor.
Modelul ECMWF a identificat, în timp real, niveluri extrem de scăzute de umiditate a vegetației moarte exact în regiunile în care aveau să înceapă incendiile.
Această predicție a fost posibilă datorită integrării datelor de la sateliți și a modelării proceselor biochimice care determină starea vegetației.
„În zonele urbane aflate în contact direct cu natura, așa numita zonă de contact dintre mediul natural și cel construit, incendiile au fost cele mai distructive. PoF a reușit să identifice cu precizie aceste zone critice”, subliniază Di Giuseppe.
Vremea, doar un element din ecuație
Incendiile din ianuarie au fost, de asemenea, alimentate de vânturile Santa Ana, un curent extrem de uscat și puternic care s-a format între 5 și 8 ianuarie, în urma unui sistem de presiune ridicată în Marele Bazin.
ECMWF a reușit să prevadă acest tipar atmosferic cu 8 zile înainte, iar prognoza de risc extrem (EFI) a fost activată din timp.
Totuși, chiar dacă prognoza meteo a fost corectă, modelele clasice de pericol de incendiu au indicat riscuri mari pe arii prea largi.
„Aceste modele tind să supraestimeze, dar în același timp să rateze punctele de aprindere efective. PoF este conceput tocmai pentru a acoperi această lacună, să ofere o predicție mai detaliată, mai aproape de realitate”, explică cercetătorii.
Poluare fără precedent
Pe lângă pierderile materiale și umane, incendiile din California au dus la niveluri record de poluanți în atmosferă, printre care PM2.5 și compuși organici volatili.
Platforma GFAS, Sistemul Global de Monitorizare a Incendiilor care colectează date despre emisiile generate de focurile de vegetație, a raportat cele mai mari emisii pirogenice înregistrate în luna ianuarie de la începutul înregistrărilor, în urmă cu 22 de ani.
Chiar dacă vânturile puternice au dispersat fumul spre Pacific, nivelurile de poluare în Los Angeles au depășit limitele de siguranță.
Poluanții rezultați din arderea materialelor din zonele urbane, care nu sunt întotdeauna reflectați în modelele GFAS, pot rămâne în mediu mult timp după stingerea incendiilor.
Sateliți pentru prevenirea incendiilor: parteneriatul ECMWF–ESA
Una dintre provocările majore în predicția incendiilor este lipsa de date precise privind starea vegetației la scară globală, în special a combustibilului uscat, care joacă un rol esențial în declanșarea și propagarea incendiilor.
În acest context, ECMWF colaborează activ cu Agenția Spațială Europeană (ESA) pentru a îmbunătăți accesul la astfel de informații prin intermediul noilor misiuni satelitare.
Viitoarele misiuni ESA, precum FLEX (Fluorescence Explorer) și BIOMASS, vor monitoriza direct starea vegetației și parametri esențiali precum fotosinteza, umiditatea și structura masei vegetale.
Aceste date vor alimenta modelul SPARKY, componenta esențială din PoF care evaluează umiditatea combustibilului, și vor crește acuratețea predicțiilor în timp real.
Colaborare dintre ECMWF și ESA este un exemplu de cum știința climatică și tehnologia spațială pot funcționa împreună pentru a proteja vieți și ecosisteme.
Într-un context în care fenomenele extreme devin din ce în ce mai frecvente, accesul la date de înaltă rezoluție, aproape în timp real, ar putea face diferența între o alarmă eficientă și un dezastru de proporții.
Cercetătorii sunt încrezători că viitoarele misiuni spațiale europene, precum FLEX și BIOMASS, vor furniza date esențiale pentru îmbunătățirea modelelor ca SPARKY și PoF.
„Acesta este doar începutul. Modelele bazate pe inteligență artificială deschid drumul către o nouă generație de instrumente pentru anticiparea și gestionarea incendiilor de vegetație. Într-o lume tot mai expusă la riscuri climatice extreme, aceste instrumente pot face diferența între prevenție și dezastru”, încheie Francesca Di Giuseppe.
CITIȚI ȘI:
Incendiul din California ar putea fi cel mai costisitor din istorie
