Charakterisierung und Vorbeugung von menschlich verursachten Waldbränden in einer sich verändernden Umwelt Marco Conedera WSL Insubric Ecosystems Research Group CH - 6500 Bellinzona

Waldbrände in den Schweizer Alpen Waldbrandauslösungspunkte 1980-2009

Waldbrände in den Schweizer Alpen % Misch-Waldbrandregime (Bsp: Kt. Tessin, 1980-2009)

Folgen von Waldbränden in den Alpen Vorübergehende Abminderung der Schutzwirkung

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

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

Mensch als zusätzlicher Einflussfaktor Blitzschlagbrände vs Trockenheitsindex

Mensch als zusätzlicher Einflussfaktor Blitzschlagbrände vs Trockenheitsindex

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

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

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

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

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

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

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 (1990-2010) Swiss fire database Distanzen zu Gebäuden, Strassen, Wegen, Weinreben Vector 25 - Höhenlage, Exposition, Neigung DHM 25 Dominante spektrale Klasse - Median von NDVI, NDBSI, Brightness (1985-2010) Landsat (- NDVI und NIR Textur Homogenität Ikonos ) Suche nach den relevanten Parametern: General Additive Modeling (GAM)

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

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

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

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

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

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

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