Gli incendi boschivi sono eventi altamente dannosi per la continuità del sistema elettrico, poiché possono influenzare direttamente le infrastrutture elettriche o richiedere la disattivazione delle linee di trasmissione aeree per permettere ai vigili del fuoco di affrontare le fiamme. Sono anche eventi estremamente difficili da prevedere, poiché richiedono principalmente azioni deliberate (o negligenze) umane per l’innesco.

Gli indici meteorologici degli incendi calcolano il pericolo di incendio boschivo dai dati meteorologici, permettendo così ai soggetti interessati di prendere misure preventive in presenza di un alto rischio di propagazione degli incendi. In questo studio è stato utilizzato il Fire Weather Index canadese (FWI) per valutare il pericolo giornaliero di incendio boschivo sul territorio italiano negli ultimi decenni, utilizzando come input la rianalisi ad alta risoluzione MERIDA HRES OI, sviluppata da RSE S.p.A.

MERIDA HRES OI è un dataset meteorologico grigliato a risoluzione oraria che copre l’Italia, con una risoluzione spaziale di 4 km. È una ricostruzione delle condizioni meteorologiche passate utilizzando un modello numerico meteorologico e integrando dati sperimentali attraverso l’interpolazione ottimale.

Il dataset FWI ottenuto da MERIDA HRES è stato testato contro il Dataset delle Aree Bruciate dell’EFFIS per valutarne l’accuratezza nel rappresentare le condizioni meteorologiche a rischio di incendio del passato, in cui gli incendi boschivi si sono innescati e propagati. Questa analisi mostra che il dataset classifica correttamente oltre l’80% degli eventi di incendio boschivo nella classe di pericolo “alto” o superiore.

Lo studio sul dataset di rianalisi FWI ha anche consentito lo sviluppo di un sistema di previsione del pericolo di incendio boschivo basato su FWI, attualmente in fase di test in un ambiente operativo. Viene discusso un caso di studio per mostrare l’accuratezza del prototipo del sistema di previsione FWI a diversi tempi di previsione.