Оцінка ефективності прогнозування лісових пожеж в Албанії: тематичне дослідження
Анотація
Шкідливі наслідки зміни клімату, спричинені лісовими пожежами, завдають значної шкоди населенню континентальної Європи, а також завдають шкоди біорізноманіттю видів та екосистемі. Його можна мінімізувати, підвищивши ефективність прогнозування пожежних ризиків та стратегій пом›якшення їх наслідків. Метою цієї статті було дослідити точність прогнозів лісових пожеж в Албанії, зроблених за допомогою системи FWI (Індекс пожежної погоди). Протягом літа 2022 року були зібрані спостереження та дані про очікувані та фактичні пожежі в префектурах Албанії, які раніше були розділені на чотири категорії за рівнем пожежного ризику: високий, помірний, низький та нульовий. Встановлено, що влітку 2022 року в Албанії загалом сталося 620 лісових пожеж. Дані аналізувалися за двома показниками: ймовірність виникнення пожежі для конкретної префектури та кількість пожеж на префектуру. Аналіз виявив різний ступінь точності прогнозів пожеж у різних префектурах, причому вища точність спостерігалася в регіонах з високим ризиком, але зменшувалася зі зниженням рівня ризику. Найбільш достовірний показник точності прогнозу, сягаючи 75 %, спостерігався в зонах підвищеного ризику протягом серпня місяця. Прогнозування локалізації пожежі в зонах помірного ризику постійно досягало результатів вище 50 %, але не досягло порогу в 60 %. У цілому результати підтверджують ефективність використання даних для прогнозування ймовірності виникнення пожеж для префектур з високим та підвищеним рівнем відповідної загрози. Це дозволить більш ефективно розгортати та мобілізувати ресурси, необхідні для їх подолання, та суттєво зменшити втрати, пов’язані з ними
Ключові слова
запобігання пожежам; прогнозування пожеж у лісових масивах; природні загрози; оцінка ризиків; ліси Албанії
[1] Archibald, S., et al. (2018). Biological and geophysical feedbacks with fire in the Earth system. Environmental Research Letters, 13(3), article number 033003. doi: 10.1088/1748-9326/aa9ead.
[2] Bedia, J., Golding, N., Casanueva, A., Iturbide, M., Buontempo, C., & Gutiérrez, J.M. (2018). Seasonal predictions of Fire Weather Index: Paving the way for their operational applicability in Mediterranean Europe. Climate Services, 9, 101-110. doi: 10.1016/j.cliser.2017.04.001.
[3] Depicker, A., De Baets, B., & Baetens, J.M. (2020). Wildfire ignition probability in Belgium. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(2), 363-376. doi: 10.5194/nhess-20-363-2020.
[4] European Commission. (2023). Emergency Management Service. Retrieved from https://effis.jrc.ec.europa.eu/ apps/effis_current_situation/.
[5] European Commission. (n.d.). The EFFIS Network. Retrieved from https://effis.jrc.ec.europa.eu/about-effis/effisnetwork.
[6] European Fire Database. (n.d.). Retrieved from https://effis.jrc.ec.europa.eu/about-effis/technical-background/ european-fire-database.
[7] Giannaros, T.M., Kotroni, V., & Lagouvardos, K. (2021). Climatology and trend analysis (1987-2016) of fire weather in the Euro-Mediterranean. International Journal of Climatology, 41(S1), E491-E508. doi: 10.1002/ joc.6701.
[8] Institute of Geosciences. (n.d.). Retrieved from https://www.geo.edu.al/Institute_of_GeoSciences/.
[9] Jaupaj, O., Zaimi, K., Doko, A., & Abazi, E. (2023). Understanding wildfires and risk in Albania: Analysis of five years’ observational experience on the risk and its spatial distribution. International Journal of GEOMATE, 25(109), 229-236. doi: 10.21660/2023.109.m2325.
[10] Jaupaj, O.E., & Zaimi, K. (2021). Wildfires forecast performance in Albania during summer 2020. In GEOLINKS International Conference (pp. 243-251). Thessaloniki: GEOLINKS. doi: 10.32008/GEOLINKS2021/B2/V3/31.
[11] Johnston, L.M., Wang, X., Erni, S., Taylor S.W., McFayden, C.B., Oliver, J.A., Stockdale, C., Christianson, A., Boulanger, Y., Gauthier, S., Arseneault, D., Wotton, B.M., Parisien, M.-A., & Flannigan, M.D. (2020). Wildland fire risk research in Canada. Environmental Reviews, 28(2), 164-186. doi: 10.1139/er-2019-0046.
[12] Muça, E., Merko, F., & Diku, A. (2022). Economic and environmental effects of burning agricultural lands in Albania. In A. Deniz, H. Toros, M. Of, & I. Kiliçaslan (Eds.), INCOHIS 2022 Autumn. International Congress of New Horizons in Social Sciences Proceedings Book (pp. 80-84). Istanbul: INCOHIS.
[13] Müller, M.M., Vacik, H., Diendorfer, G., Arpaci, A., Formayer, H., & Gossow, H. (2013). Analysis of the characteristics of lightning induced forest fires support fire hazard modelling in Austria. Theoretical and Applied Climatology, 111, 183-193. doi: 10.1007/s00704-012-0653-7.
[14] Novo, A., Fariñas-Álvarez, N., Martínez-Sánchez, J., González-Jorge, H., Fernández-Alonso, J.M., & Lorenzo, H. (2020). Mapping forest fire risk – A case study in Galicia (Spain). Remote Sensing, 12(22), article number 3705. doi: 10.3390/rs12223705.
[15] Papagiannaki, K., Giannaros, T. M., Lykoudis, S., Kotroni, V., & Lagouvardos, K. (2020). Weather-related thresholds for wildfire danger in a Mediterranean region: The case of Greece. Agricultural and Forest Meteorology, 291, article number 108076. doi: 10.1016/j.agrformet.2020.108076.
[16] Sudhakar, S., Vijayakumar, V., Kumar, C.S., Priya, V., Ravi, L., & Subramaniyaswamy, V. (2020). Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based Forest Fire Detection and monitoring for reducing false alarms in forest-fires. Computer Communications, 149, 1-16. doi: 10.1016/j.comcom.2019.10.007.
[17] UNDRR. (2017). GFMC: Fire ecology research group, Max Planck Institute for Chemistry. Retrieved from https://gfmc.online/intro/mpi/mpi_group.html.
[18] Vallejo-Villalta, I., Rodríguez-Navas, E., & Márquez-Pérez, J. (2019). Mapping forest fire risk at a local scale – a case study in Andalusia (Spain). Environments, 6(3), article number 30. doi: 10.3390/environments6030030.
[19] Varela, V., Sfetsos, A., Vlachogiannis, D., & Gounaris, N. (2018). Fire Weather Index (FWI) classification for fire danger assessment applied in Greece. Tethys, 15, 31-40. doi: 10.3369/tethys.2018.15.03.
[20] Zotta, R., Schlaffer, S., Hollaus, M., Dostalova, A., Vacik, H., Müller, M., Atzberger, C., Immitzer, M., Dioszegi, G., & Dorigo, W. (2023). Using satellite, airborne laser scanning and socio-economic data in a machine learning framework for improved fire danger modelling in the Alps. In EGU General Assembly 2023. Vienna: EGU General Assembly. doi: 10.5194/egusphere-egu23-8876.