Fuel types and potential fire behavior in Sardinia and Corsica islands: a pilot study

Les incendies de végétation représentent une menace grave pour les forêts et les zones boisées du bassin méditerranéen. Concernant les dix dernières années, l'Espagne, le Portugal, l'Italie, la Grèce et la France ont enregistré une moyenne annuelle d'environ 50,000 incendies de forêt et 470,000 ha brûlés (Communauté européenne, 2009). La couverture, le type, l'état d'humidité, ainsi que la biomasse et la charge de nécromasse de la végétation sont des variables critiques concernant l'occurrence de feux de broussailles. En particulier, les caractéristiques physiques du combustible telles que la charge (masse par unité de surface), la taille (diamètre des particules) et la densité apparente (masse par unité de volume) de la biomasse vivante et morte contribuent à la propagation, la puissance et la gravité du feu de broussailles. De ce fait, la disponibilité de données appropriées sur le combustible à différentes échelles spatio-temporelles est nécessaire pour les applications de gestion d'incendie, allant de la prévision du comportement de l'incendie, à la simulation des effets de l'incendie, et à la modélisation de la simulation de l'écosystème. L'un des objectifs du projet Proterina-C est d'évaluer le risque d'incendie dans les régions méditerranéennes et de caractériser les paramètres de la végétation impliqués dans le processus de combustion. Dans ce contexte, les objectifs de ce travail sont : i) l'identification et la description de différents types de combustibles principalement concernés par la survenance d'incendies en Sardaigne et en Corse et ii) le regroupement des types de combustibles sélectionnés en fonction de leur comportement potentiel lors de l'incendie. Dans la première partie du travail, la série temporelle disponible des périmètres des événements d'incendie et les données de la carte d'utilisation du sol ont été croisées et analysées en vue de l'identification des principaux territoires concernés par les incendies. Les sites d'échantillonnage de terrain ont été identifiés de façon aléatoire sur les types de végétation sélectionnés et les variables suivantes ont été collectées : charge combustible vivante et morte, profondeur de couche du combustible, couverture végétale. La charge combustible vivante et morte a été inventoriée suivant les classes normalisées (1 h, 10 h, 100 h) du système national du risque d'incendie USDA. Dans la deuxième partie du travail, le comportement potentiel d'incendie pour chaque site expérimental a ensuite été calculé par le système de prévision du comportement potentiel de l'incendie BEHAVE (Andrews, 1989), en utilisant comme données les variables de combustible collectées. Le comportement de l'incendie a été simulé en établissant différents scénarios climatiques représentant les conditions météorologiques d'été les plus fréquentes. Les résultats de la simulation (puissance du feu, vitesse de propagation, longueur de la flamme) ont été ensuite utilisés pour faire une analyse typologique pour regrouper les différents types de combustible en fonction de leur comportement potentiel au feu. Les résultats de cette analyse peuvent être utilisés pour produire des cartes des combustibles selon leur comportement au feu, qui sont des outils importants pour la localisation et l'évaluation des traitements du combustible, l'évaluation du risque d'incendie et du risque pour la planification de la gestion du sol, ainsi que pour l'assistance aux évaluations environnementales et à la modélisation des programmes de risque d'incendie.

Wildland fires represent a serious threat to forests and wooded areas of Mediterranean Basin. Regarding the last ten years, Spain, Portugal, Italy, Greece and France recorded an annual average of about 50,000 forest fires and about 470,000 burned hectares (European Communities, 2009). Cover, type, humidity status, and biomass and necromass load of vegetation are critical variables in affecting wildland fire occurrence. In particular, fuel physical characteristics such as loading (weight per unit area), size (particle diameter), and bulk density (weight per unit volume) of the live and dead biomass contribute to the spread, intensity, and severity of wildland fire. So that, the availability of accurate fuel data at different spatial and temporal scales is essential for fire management applications, from fire behavior prediction to fire effects simulation to ecosystem simulation modeling. One of the goals of Proterina-C project is to evaluate the fire danger in Mediterranean areas and characterize the vegetation parameters involved in the combustion process. In this context, the objectives of this work are i) to identify and describe the different fuel types mainly affected by fire occurrence in Sardinia and Corsica Islands and ii) clusterize the selected fuel types in function of their potential fire behavior. In the first part of the work, the available time series of fire event perimeters and the land use map data were crossed and analysed in order to identify the main land use types affected by fires. Field sampling sites were then randomly identified on selected vegetation types and the following variables were collected: live and dead fuel load, depth of the fuel layer, plant cover. Dead and live fuel load were inventoried following the standardized classes (1h, 10h, 100h) of the USDA National Fire Danger Rating System. In the second part of the work the potential fire behavior for every experimental site was then calculated by BEHAVE fire behavior prediction system (Andrews, 1989), using as input data the collected fuel variables. Fire behavior was simulated by setting different weather scenarios representing the most frequent summer meteorological conditions. The simulation outputs (fireline intensity, rate of spread, flame length) were then used to perform a cluster analysis in order to group the different fuel types based on their potential fire behavior. The results of this analysis can be used to produce fire behavior fuel maps that are important tools in locating and rating fuel treatments, evaluating fire hazard and risk for land management planning, and aiding in environmental assessments and fire danger programs modeling.