BOOK degli ABSTRACT - Dipartimento di Economia e Sistemi ...

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ICFBR 2011International Conference on Fire Behaviour and RiskAlghero, Italy - October 4-6, 2011Les incendies constituent un problème majeur en Europe et dans beaucoup d‘autres régions du monde. Cette question estparticulièrement pertinente dans la zone méditerranéenne où les incendies sont responsables de la perte de milliers d‘hectareschaque année. En général, un nombre limité d‘incendies avec un comportement extrême peut être tenu pour responsable desimpacts profonds sur les écosystèmes de forêt et d‘importants endommagements de propriétés, associés parfois aux pertes envies humaines. Ces évènements extrêmes sont le résultat de la combinaison des conditions météorologiques graves, decombustibles extrêmement secs et d‘effets de topographie. Dans cette étude, nous examinons un incendie d‘importancehistorique qui a eu lieu en Sardaigne (Anela, 40°27‘09‘‘N, 9°00‘01‘‘E), fin juillet 1945. Cet évènement a tué 7 personnes duService des forêts de Sardaigne; environ 700 ha de forêt de chênes et haut maquis méditerranéen ont été gravementendommagés. Le périmètre final de l‘incendie a été défini grâce à l‘analyse de photographies aériennes des années Cinquante, etavec des interviews des résidents qui ont fourni des informations pour la description de l‘incendie. Pour reconstruire lesconditions météorologiques générales de la période en question, les valeurs quotidiennes de la température et des précipitationsont été collectées à partir des données des stations météorologiques (Annali Idrogeologici); de plus, des diagrammessynoptiques météorologiques historiques ont été analysés. Les caractéristiques de la végétation et la distribution spatiale ont étéexaminées, ainsi que les interviews et les anciennes photos. Nous avons utilisé les modèles d‘expansion de l‘incendie poursimuler la propagation et le comportement de l‘incendie d‘Anela; les diagrammes simulés des périmètres et des comportementsde l‘incendie ont été comparés dans la mesure du possible avec les données et les informations collectées dans plusieursinterviews. La caractéristique distinctive de ce travail repose sur sa valeur historique et dans la complexité de collecte dedonnées sur les conditions météorologiques et de la végétation, ainsi que dans la reconstruction du périmètre de l‘aire brûlée.L‘objectif de ce travail est d‘analyser un incendie historique très important pour évaluer les points critiques et forts del‘incendie, fournir des informations et améliorer la compréhension des pompiers sur l‘analyse de la propagation de l‘incendie,ainsi que des zones de sécurité.224
ICFBR 2011International Conference on Fire Behaviour and RiskAlghero, Italy - October 4-6, 2011FBR.60 - Evaluation of artificial neural network techniques in predicting fire dangerArca B. 1 , Pellizzaro G. 1 , Duce P. 1 , Salis M. 2,3 , Bacciu V. 2,31. National Research Council, Institute of Biometereology (CNR-IBIMET), Sassari, Italy; 2. Department of Economicsand Woody Plant Systems (DESA), University of Sassari, Italy; 3. Euro Mediterranean Center on Climate Change(CMCC), Impacts on Agriculture Forests and Natural Ecosystems (IAFENT), Sassari, Italyb.arca@ibimet.cnr.it, miksalis@uniss.itFire danger can be considered as the combination of a large number of factors related to both the probability of fireignition (human factors, fuel moisture content, fuel flammability, etc.) and potential fire behaviour in space and time(terrain conditions, fuel characteristics and load, weather factors and wind field in particular). Considering theintrinsic complexity of relationships among large numbers of variables and fires, several works proposed methods,models, and tools that tried to integrate the main explanatory variables, providing predictions of fire activity at shortand medium term, on different spatial and temporal scales. From a statistical point of view the relationship amongvariables can be analysed using different approaches: multiple linear regressions, logistic regressions, other non-linearstatistical methods. The former approach can be followed using classical statistical techniques or alternative methodsbased on inductive processes where the prescription of a basic mathematical form is not required, since therelationships among the inputs and the expected outputs can be established by an interactive process called learning.One increasing way of modelling this kind of process is by using neural networks. The aim of this work is to developa neural network model in order to study the interactions among environmental factors and human activities affectingthe fire danger; spatial and temporal variations of fire danger are also estimated in order to describe the main firedanger features of the Sardinian fire season. The analysis highlights the capabilities of the neural network approach inestimating the level of fire danger, and suggests the large effect of the human factors in determining the fire dangerduring the fire season.Keywords: wildfires, human factors, weather conditionsLa pericolosità di incendio può essere considerata come la combinazione di un elevato numero di fattori legati sia allaprobabilità di ignizione (fattori umani, umidità del combustibile, infiammabilità del combustibile, ecc.) sia alcomportamento potenziale dell‘incendio (condizioni orografiche, caratteristiche e carico di combustibile, fattorimeteorologici con particolare riguardo per il campo di vento). Considerata la complessità delle relazioni tra questoelevato numero di fattori, diversi autori hanno proposto metodi, modelli e strumenti informatici in grado di integrarele principali variabili esplicative e fornire previsioni della pericolosità di incendio a breve e medio termine, sudifferenti scale spaziali e temporali. Da un punto di vista prettamente statistico le relazioni fra variabili possonoessere analizzate utilizzando differenti approcci: regressioni lineari multiple, regressioni logistiche, e altri metodistatistici non lineari. Tra i metodi statistici non lineari troviamo sia tecniche statistiche classiche, sia metodialternativi basati sull‘approccio induttivo, dove la definizione della struttura del modello matematico non è richiesta,e le relazioni tra gli input e l‘output atteso possono essere ricavate attraverso un processo interattivo chiamatoistruzione; recentemente si è osservato un crescente uso di modelli basati su quest‘ultimo approccio modellistico. Loscopo di questo lavoro è quello di sviluppare un modello neurale utile per lo studio delle interazioni tra i differentifattori ambientali e le attività umane di influenza sulla pericolosità di ignizione e propagazione; la variazione spazialee temporale della pericolosità è stata inoltre stimata allo scopo di descrivere i principali fattori di influenza sullapericolosità durante la stagione degli incendi. L‘analisi ha evidenziato le capacità delle reti neurali nella stima dellivello di pericolosità e ha confermato il crescente effetto dei fattori umani sulla pericolosità di incendio.SESSION 4: Modelling Fire Behaviour and RiskLe risque d‘incendie peut être considéré comme la combinaison d‘un grand nombre de facteurs liés à la probabilitéd‘inflammation (facteurs humains, teneur en eau du combustible, inflammabilité du combustible, etc.) et aucomportement potentiel de l‘incendie dans l‘espace et dans le temps (conditions du sol, caractéristiques et charge ducombustible, facteurs météorologiques et vent en particulier). En considérant la complexité intrinsèque des relationsentre un grand nombre de variables et d‘incendies, plusieurs travaux ont proposé des méthodes, des modèles et desoutils qui ont essayé d‘intégrer les principales variables d‘explication, donnant des prévisions de l‘activité d‘incendie à225
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