ECMWF, presenta rivoluzionario strumento per prevedere gli incendi

Roma – Il Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF) ha compiuto un rivoluzionario passo avanti nella previsione degli incendi sviluppando un modello di analisi basato sul machine learning (ML). E’ quanto emerge da un nuovo studio pubblicato su Nature Communications. “La previsione degli incendi boschivi come campo di ricerca è attiva da decenni, il che ha portato all’istituzione di sistemi di allerta precoce negli anni ’70”, spiega l’autrice principale, la dott. ssa Francesca Di Giuseppe. “Il nostro nuovo modello di probabilità di incendio incorpora più fonti di dati oltre al meteo per perfezionare le previsioni. Grazie a un algoritmo di apprendimento automatico, adotta un approccio più olistico. Gli indici tradizionali di pericolo di incendio basati sul meteo spesso non riescono a individuare le aree a rischio di innesco con sufficiente specificità. È qui che il ML può aiutare”. Grazie al ML è possibile integrare nei modelli di predizione oltre ai dati sul meteo, dati sulla presenza umana, sugli indici di sviluppo come la densità stradale e, soprattutto, dati sull’abbondanza di vegetazione e la sua secchezza, individuando l’area con maggiore probabilità di innesco. Aggiunge Di Giuseppe: “Essere in grado di aggiungere tutti questi elementi con il ML aiuta ad affinare le previsioni. Ad esempio, possiamo escludere aree calde e secche ma che difficilmente subiranno un innesco, sia perché non ci sono persone presenti o non c’è carburante da bruciare”. Questo approccio completo ha dimostrato di essere più accurato nell’identificare le aree soggette a incendi rispetto al Fire Weather Index tradizionalmente utilizzato. Considerando parametri aggiuntivi, il modello ha catturato le dinamiche intricate che determinano il rischio di incendi. Florence Rabier, Direttrice generale dell’ECMWF, commenta: “Come testimoniato negli ultimi anni con alcuni incendi devastanti, come quelli in Portogallo, Grecia e Canada, migliorare le previsioni degli incendi attraverso dati migliori e integrazione dell’intelligenza artificiale sarà un punto di svolta negli anni a venire. Il nuovo strumento Probability of Fire ha beneficiato dell’esperienza dell’ECMWF in materia di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per le previsioni meteorologiche a medio termine (da 3 a 15 giorni) e gli esperti coinvolti hanno compiuto progressi significativi nella previsione degli incendi utilizzando metodi simili basati sui dati. Sebbene la previsione degli incendi sia un argomento impegnativo poiché l’accensione rimane un processo imprevedibile, le agenzie incaricate di fornire informazioni, come il Centro comune di ricerca della Commissione europea, hanno ora accesso a strumenti migliorati per aiutare a proteggere meglio vite, mezzi di sostentamento ed ecosistemi”. (30Science.com)