Regional utility and non-utility wildfire ignition models across space and time
Cet article présente un cadre de modélisation intégrée de l'allumage des incendaux de forêt qui distingue les sources de services publics et non utilitaires à l'aide de processus de points de Poisson inhomogènes distincts, révélant des facteurs spatiaux spécifiques pour chacun afin de permettre une évaluation des risques et une atténuation régionales plus ciblées en Californie.
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Dans les zones sauvages où les villes rencontrent les forêts, la frontière entre une journée sûre et un désastre dépend souvent d'une seule étincelle. Depuis des décennies, les scientifiques tentent de comprendre où et quand ces étincelles se produisent. Ils savent que les incendies se déclenchent de deux manières principales : soit par la nature, comme la foudre, soit par l'homme, que ce soit par accident ou par intention. Dans des endroits comme la Californie, un nombre croissant de ces incendies dangereux est lié aux lignes électriques, particulièrement lors de conditions météorologiques extrêmes. Le défi pour les chercheurs a été que la plupart des modèles traitent tous les incendies de la même manière, ou considèrent le réseau électrique comme un système unique et flou. Cela rend difficile l'identification précise des parties du paysage ou des conditions spécifiques les plus susceptibles de déclencher un incendie. Pour protéger les communautés, les urbanistes ont besoin d'une image plus nette : ils doivent savoir non seulement qu'un incendie pourrait se déclarer, mais exactement où sur une ligne électrique ou à proximité d'une route il est le plus susceptible de se produire, et quelles doivent être les conditions météorologiques pour que cela arrive.
Une équipe de chercheurs de l'Université de Stanford et de l'Université d'État de Floride a conçu une nouvelle façon de cartographier ces risques, en se concentrant spécifiquement sur la région de Sonoma County en Californie. Au lieu de traiter chaque incendie comme faisant partie d'un seul grand groupe, ils ont divisé le problème en deux catégories distinctes : les incendies déclenchés par les services publics d'électricité et les incendies déclenchés par tout le reste. Ils ont réalisé que ces deux types d'incendies se comportent différemment. Les incendies liés aux services publics surviennent le long des lignes d'infrastructure électriques, fines et linéaires, tandis que les autres incendies, causés par des éléments tels que des voitures, des feux de camp ou des mégots jetés, se produisent sur un paysage plus vaste. En les séparant, l'équipe a pu construire deux modèles mathématiques différents qui s'adaptent à la forme et au comportement uniques de chaque source.
Pour les lignes électriques, les chercheurs ont traité le réseau électrique comme une longue route sinueuse. Ils ont cartographié chaque incendie survenu sur les lignes de PG&E dans le comté de Sonoma sur une période de dix ans. Ils ont ensuite examiné ce qui se passait à ces endroits précis. Ils ont découvert que le risque qu'un incendie se déclare sur une ligne électrique dépend fortement de deux facteurs : la tension de la ligne et la hauteur des arbres à proximité. Plus précisément, les lignes à basse tension, que l'on trouve souvent plus près des habitations, présentaient un taux d'inflammation plus élevé. Plus important encore, les arbres plus hauts augmentaient considérablement le risque. Cela est physiquement cohérent ; lorsque des vents forts soufflent, les arbres hauts peuvent osciller et toucher les fils, provoquant des étincelles. Le modèle a montré que la hauteur de la canopée est un facteur critique, ce qui signifie que la gestion de la végétation à proximité de ces lignes spécifiques est un moyen clé de réduire le risque.
Pour les autres incendies, l'équipe a examiné des milliers de points d'ignition dispersés à travers le comté. Ces incendies ne suivaient pas les lignes électriques ; ils suivaient un schéma différent. Les chercheurs ont constaté que le type de couverture végétale, ou combustible, importait, mais le prédicteur le plus puissant était la proximité d'une route. Les incendies étaient beaucoup plus susceptibles de se déclarer à moins de 60 mètres d'une route majeure. Cette distance suggère que la cause est souvent liée aux véhicules, comme une pièce d'échappement chaude, une étincelle provenant de la route ou une cigarette jetée depuis une voiture. Le modèle a confirmé qu'être à proximité d'une route multipliait par plus de trois la probabilité qu'un incendie se déclare par rapport à une zone plus éloignée. Cette découverte aide à expliquer pourquoi les incendies se regroupent souvent le long des corridors autoroutiers et des routes rurales.
Les chercheurs ont également étudié la dimension temporelle, demandant quelles doivent être les conditions météorologiques pour que les incendies se déclarent réellement. Ils ont séparé les données météorologiques quotidiennes des données de localisation, testant si les règles de déclenchement des incendies changent selon la saison. Pour les incendies de lignes électriques, la réponse était non ; les facteurs de risque restaient les mêmes quelle que soit la période de l'année. Cependant, pour les incendies non liés aux services publics, l'influence des différents types de combustibles variait légèrement selon les saisons. L'équipe a combiné ces informations spatiales et temporelles en un cadre unique. Ils ont utilisé une méthode statistique qui tient compte du fait que le nombre d'incendies peut varier considérablement d'un jour à l'autre, plutôt que de supposer un taux constant et prévisible. Ils ont découvert que la température maximale et la vitesse du vent déterminent le nombre d'incendies un jour donné. Des journées plus chaudes et plus venteuses entraînent plus d'ignitions, mais les deux types d'incendies réagissent différemment à ces conditions.
Pour vérifier si leur modèle fonctionnait, l'équipe a lancé des milliers de simulations. Ils ont pris les modèles météorologiques d'une année récente et ont utilisé leurs équations pour générer de fausses localisations d'incendies. Les résultats ressemblaient remarquablement à l'historique réel des incendies du comté. Les incendies simulés de lignes électriques apparaissaient principalement là où les vrais avaient eu lieu : le long des lignes à basse tension entourées d'arbres hauts. Les incendies non liés aux services publics simulés se regroupaient près des routes et dans les zones urbaines, tout comme les données réelles le montraient. L'équipe a ensuite testé ce qui se passerait si la météo se dégradait. Ils ont artificiellement augmenté la température et la vitesse du vent dans leurs simulations pour imiter un futur plus chaud et plus venteux. Le modèle a répondu en prédisant une augmentation significative du nombre de jours de feu, avec des incendies survenant lors de jours qui étaient auparavant considérés comme sûrs.
Ce travail offre une manière plus claire de concevoir le risque d'incendie de forêt. En reconnaissant qu'un incendie partant d'une ligne électrique est un événement différent d'un incendie partant d'une route, les communautés peuvent adapter leurs mesures de sécurité. Elles peuvent se concentrer sur l'élagage des arbres près de types spécifiques de lignes électriques et porter une attention particulière à la sécurité routière lors des épisodes de vents forts. Le modèle ne prédit pas l'avenir avec certitude, mais il fournit un outil réaliste pour comprendre comment les risques actuels sont répartis et comment ils pourraient changer avec l'évolution du climat. Il transforme un problème complexe et chaotique en un ensemble de schémas gérables, montrant que si les incendies sont imprévisibles, les conditions qui les mènent ne le sont pas.
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