Un importante progresso nella previsione degli incendi boschivi è stato compiuto grazie all’introduzione del modello Probability of Fire (PoF), sviluppato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF). Pubblicato oggi su Nature Communications, il modello PoF si avvale delle tecnologie di apprendimento automatico per integrare variabili meteorologiche con altre informazioni cruciali, come la densità umana, la vegetazione e il suo stato di secchezza, superando i limiti degli indici tradizionali.
Francesca Di Giuseppe, autore principale dello studio, ha spiegato che l’approccio olistico del PoF consente di identificare con maggiore precisione le aree a rischio di innesco di incendi, migliorando significativamente la localizzazione rispetto al tradizionale Fire Weather Index (FWI), ancora utilizzato da numerosi sistemi regionali di allerta precoce, come il Global Wildfire Information System (GWIS). Un esempio di efficacia del PoF è stato fornito durante gli incendi che hanno colpito Los Angeles nel gennaio 2025, dove il modello ha mostrato una capacità superiore nel localizzare i punti caldi rispetto al FWI.
L’innovazione del PoF risiede nell’incorporare dati satellitari e parametri ambientali, riducendo il rischio di sovrastime e migliorando la precisione delle previsioni. La sua adozione da parte del Copernicus Emergency Management Service segna un passo decisivo nella protezione di vite e ecosistemi, soprattutto in un contesto di cambiamento climatico che sta intensificando eventi estremi come gli incendi boschivi.
Come sottolineato da Florence Rabier, direttore generale dell’ECMWF: “Negli ultimi anni, incendi devastanti in Grecia, Portogallo e Canada hanno evidenziato la necessità di strumenti predittivi più avanzati; l’integrazione dell’intelligenza artificiale e dei dati ad alta qualità rappresenta un punto di svolta nella protezione di vite ed ecosistemi“. Questo modello innovativo posiziona l’Europa all’avanguardia nella lotta contro le catastrofi ambientali.
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