Wildfire-modellering hjælper med at forudsige brande i Colombia

En ny naturbrandmodel hjælper med at forudsige, hvor og hvornår skovbrande vil starte i Aburrá-dalen i Colombia. Denne forskning, præsenteret tidligere på måneden ved 2019 American Geophysical Union Fall Meeting i San Francisco, hjælper lokale byer med at undgå de ødelæggende miljø- og sundhedsvirkninger af brande.

Aburrá-dalen har været særligt modtagelig over for tørre forhold forårsaget af El Niño i det sidste årti, ifølge forskere.

Brandvæsenet i Colombia bruger nu den nye model til at identificere og overvåge følsomme områder gennem den tørre sæson og dirigere ressourcer, når brande bryder ud. Borgerforskere bruger også modellens resultater som en del af et projekt til at overvåge luftkvaliteten i hele dalen.

"Vi er virkelig det tidlige varslingssystem, sagde Nicolas Velásquez, en postdoc-studerende ved University of Iowa, som hjalp til med projektet, mens han var på Universidad Nacional de Colombia.

I Colombia, mange lokale brandvæsener er bemandet med frivillige, der opererer uafhængigt med lidt kommunikation mellem grupper. Modellen hjælper med at forene indsatsen for at stoppe brande, før de starter, ved at give ensartede oplysninger. Da modellen identificerer nye regioner med høj risiko, indsatshold kan flytte for at rydde potentielt farligt rod såsom affald eller ulovlige bål.

Den nye model fungerer som et ankerpunkt for hurtig handling, ifølge forskere. Paulo Artaxo, en atmosfærisk fysiker ved University of São Paulo, der ikke var involveret i undersøgelsen, mener, at robuste modeller vil være centrale for at forbedre prognoser for detektering af brande.

"Hvis man vil mindske samfundets sårbarhed over for brande, det er præcis, hvad der skal gøres, " sagde Artaxo. "På en mindre skala, du kan nemmere styre parametrene, men at udføre denne form for forskning for det overordnede Amazonia vil være ekstremt vigtigt."

Forudsige, hvor brande vil bryde ud

Den nye model genererer timerapporter om områder, hvor naturbrande sandsynligvis vil bryde ud, ved hjælp af data såsom jorddække, jordfugtighed, nedbør og temperatur. Variabler som landdækning forbliver ret statiske over tid, men faktorer som nedbør og temperatur ændrer sig fra dag til dag. Forskere bruger modellen til at sende ajourførte oplysninger til brandvæsener i hele regionen. Når opdaterede data offentliggøres, det bliver rullet ind i modellen, holde det præcist og forudsigeligt over tid.

"Vi har grupper, der arbejder på hver variabel for at kortlægge dem på tværs af dalen, " sagde Sebastián Ospina, en undergraduate på projektet, der præsenterede resultaterne ved Fall Meeting. Ospina arbejder for SIATA, et team af regionale fagfolk, der hjalp med at udfylde modellen.

Resultaterne viser, at regioner omkring større byer ofte er opført som "høje" sandsynligheder for brande i tørperioden. I Aburrá -dalen, brande er ofte resultatet af bevidst jordrydning, da bycentre trænger ind i nærliggende vildmark. Hver tørre sæson, Velásquez sagde, de ser brande dukke op langs byernes kanter.

Ud over, især fugt og nedbør viste sig at være stærke påvirkninger af brandrisiko. Områder, der får større nedbør eller flere på hinanden følgende dage med regn, er ikke overraskende mindre udsatte for brande.

Borgerforskere hjælper til

Denne model kom første gang i brug i 2017 og har vist sig nyttig til at lede ressourcer til områder af størst bekymring. Nu, holdet leder efter måder at bruge deres resultater til håndgribelige sociale fordele. Brande er en åbenlys skade for miljøet, men de påvirker også beboernes sundhed.

"Modellen var kun en del, " sagde Velásquez. "Efter udviklingen [af modellen] ønskede vi at se på hele billedet for at overvåge brande i realtid og spore luftkvaliteten."

SIATA hjalp med udviklingen af ​​en lille, billig luftkvalitetsmonitor og distribuerede den til 250 borgerforskere. Monteret på bygninger og trampede rundt i byer på cykler, aflæsningerne giver en dynamik, realtidsvurdering af luftkvaliteten i hele regionen.

Under en nylig brand i 2017, forskerne brugte censordataene til at dokumentere en stigning i partikelformigt materiale, der er fint nok til at beskadige lungerne. De samme sensorer sporede vindretningen, viser, hvor partiklerne mest sandsynligt ville bygge sig op i bycentre.

Ud over, de implementerer nu en række kameraer i de mest højrisikoområder for at overvåge for nye brande. Brug af droner, de kan give information om flamme- og røgsøjleforhold og kortlægge områderne for at vurdere ændringer i jorddække før og efter en brand.

Mens hidtil usete naturbrande rammer nabolandet Brasilien, forskere siger, at der bliver lagt mere vægt på langsigtet overvågning. denne model, selvom kun to år gammel, vil give værdifuld basisviden til at bevæge sig fremad ind i en usikker fremtid under forudsigelser om klimaændringer.