Charakterisierung und Vorbeugung von menschlich verursachten Waldbränden in einer sich verändernden Umwelt Marco Conedera WSL Insubric Ecosystems Research.

Präsentation zum Thema: "Charakterisierung und Vorbeugung von menschlich verursachten Waldbränden in einer sich verändernden Umwelt Marco Conedera WSL Insubric Ecosystems Research."—  Präsentation transkript:

1 Charakterisierung und Vorbeugung von menschlich verursachten Waldbränden in einer sich verändernden Umwelt Marco Conedera WSL Insubric Ecosystems Research Group CH Bellinzona

2 Waldbrände in den Schweizer Alpen
Waldbrandauslösungspunkte

3 Waldbrände in den Schweizer Alpen
% Misch-Waldbrandregime (Bsp: Kt. Tessin, )

4 Folgen von Waldbränden in den Alpen
Vorübergehende Abminderung der Schutzwirkung

5 Folgen von Waldbränden in den Alpen
Waldbrand am 15. März 1997 Murgang (3500 m3) am 28. August 1997 Vorübergehende Einschränkung der Schutzwirkung

6 Arbeitshypothese Lösungsansätze
Durch die globale Veränderung werden Waldbrände immer heftiger und ausgedehnter: - Landnutzungsveränderung: mehr Brandgut (Menge und Verteilung) - Klimaveränderung: trockeneres und leichter entzündbares Brandgut Lösungsansätze Risikoanalyse und Vorbeugung: - Wo gibt es die grösste Entzündungsgefahr - Wann gibt es das Risiko, dass Waldbrände heftig und ausgedehnt werden WUI ALPFFIRS

7 Mensch als zusätzlicher Einflussfaktor
Blitzschlagbrände vs Trockenheitsindex

8 Mensch als zusätzlicher Einflussfaktor
Blitzschlagbrände vs Trockenheitsindex

9 Projekt 1: ALPFFIRS Ziele:
Entwicklung eines geeigneten Feuerwetterindex für die Alpen (inkl. für menschlich verursachte Brände) Alpenweite Waldbrand-Gefahrenskala Mögliche künftige Waldbrandszenarien Innovative Ansätze (Zusammenarbeit mit prof. C. Ricotta): Modellieren der Waldbrand-Nische (Niche Modelling approach) Evaluation der Modelle nach kombinierten Kriterien: Anzahl Brände und gebrannte Fläche

10 Projekt 1: ALPFFIRS Traditionelle (z.B. logistisch) vs Nischenmodellierung false true logistisch Gefahrenindex

11 Projekt 1: ALPFFIRS Traditionelle (z.B. logistisch) vs Nischenmodellierung false true logistisch Gefahrenindex Nische Gefahrenindex true Grundgesamtheit Marginalität Spezifizität

12 Projekt 1: ALPFFIRS Modell-Evaluation AUC Area Under Curve
(Logarithmische) Summenkurve der gebrannten Fläche Intersect area Best model considering the intersection between AUC and logarithmic area burned curve. Sensitivity = true positive / effective positive Specifity = true negative / effective negative

13 TICINO summer anthropogenic TICINO summer antrhopogenic
Projekt 1: ALPFFIRS Beispiel aus den ersten provisorischen Resultaten Mit Kombinationen aus Waldbrandgefahrenindexes TICINO winter TICINO summer natural TICINO summer anthropogenic GLM angstroem+rs+munger+emcfa+petthorn_camargo+orieuxdanger+m68+ffdi bui+petthorn_pereira+orieuxdanger emc+munger+rn Maxent (Linear Features) rs+munger+emcfa+r+petthorn_camargo+m68 (All Features) angstroem+munger+r+petthorn_camargo+m68+ffdi nesterov+petthorn_pereira+ffdi+rn+m68 emc+munger+petpen+ffdi+rn+m68+ifa Mit Kombinationen von Meteoparametern TICINO winter TICINO summer natural TICINO summer antrhopogenic GLM tmax+tdew15+vpd+u15+rainsum+p15+cc+agerainevent_2_20+lastrainsum+lastrainsum_2_20 tmax+u+u13+u15+lastrainsum+lastrainsum_2_20 h+u+agerainevent_2_20+lastrainsum_2_20 Maxent (Linear Features) tmax+tdew15+vpd+rainsum+p15+cc+agerainevent_2_20+lastrainsum_2_20 tmax+u+u13+u15+cc+weekrain (All Features) tmax+vpd+u+rainsum+cc+agerainevent_2_20+lastrainsum+lastrainsum_2_20 tmax+tdew12+vpd+u13+p13+cc+lastrainsum_2_20 t13+tdew+h+u+u15+cc+agerainevent_2_20+weekrain+lastrainsum+lastrainsum_2_20

14 Projekt 2: WUI WUI Wildland-Urban Interface Gebiete wo Häuser, Strassen und andere menschliche Infrastrukturen mit der brennbaren Vegetation im direkten Kontakt stehen oder gar verzahnen. Mediterranean WUI S-Alpine WUI N-Prealps WUI Landwirtschaft / offene Flächen Siedlungen Wald

15 Suche nach den relevanten Parametern: General Additive Modeling (GAM)
Projekt 2: WUI WUI im Alpinen Kontext Welche Rolle spielen die verschiedenen Faktoren (WUI, Vegetationstyp, Vegetationszustand, Gelände- morphologie, …) bei der Entfachung von Waldbränden? Startkoordinaten der Waldbrände ( ) Swiss fire database Distanzen zu Gebäuden, Strassen, Wegen, Weinreben Vector Höhenlage, Exposition, Neigung DHM 25 Dominante spektrale Klasse - Median von NDVI, NDBSI, Brightness ( ) Landsat (- NDVI und NIR Textur Homogenität Ikonos ) Suche nach den relevanten Parametern: General Additive Modeling (GAM)

16 Projekt 2: WUI GAM, ganzer Tessin Distanz zur nächsten Infrastruktur
Adjusted R2 = 0.48 Distanz zur nächsten Infrastruktur

17 Projekt 2: WUI GAM, Buffer 270 m zur nächsten Infrastruktur
Adjusted R2 = 0.31 Distanz zur nächsten Infrastruktur

18 Projekt 2: WUI GAM, Buffer 185 m zur nächsten Infrastruktur
Adjusted R2 = 0.30 Distanz zur nächsten Infrastruktur

19 Projekt 2: WUI GAM, Buffer 95 m zur nächsten Infrastruktur
Adjusted R2 = 0.24 Distanz zur nächsten Infrastruktur

20 Projekt 2: WUI Alpine-WUI als kumulative Kurve (% Waldbrände)
VS GR ignition points random points m 485 m 300 m 180 m

21 Projekt 2: WUI Alpine-WUI als kumulative Kurve (% Waldbrände) m Sommer
Winter 180 m

22 Marco Conedera, WSL ALPFFIRS: Boris Pezzatti, WSL Thomas Zumbrunnen, WSL Maruska Anzini, WSL Eliseo Zarro, WSL Antonella de Angelis, WSL Carlo Ricotta, Uni Roma WUI: Damiano Torriani, WSL Lorenzo Oleggini, WSL / ETHZ Francesco Holecz, SARMAP Marj Tonini, Uni Lausanne Carmen Vega, Uni Lausanne