Este projeto responde à Declaração de Necessidade do Programa Estratégico de Pesquisa e Desenvolvimento Ambiental (SERDP) para o ano fiscal de 2020: “DoD WILDLAND FIRE MANAGEMENT RESEARCH FOR MELHORADO MILITARY LAND USE”, para o qual o objetivo geral era “melhorar a compreensão da auto-organização de estruturas convectivas e desenvolvimento de plumas de fumaça próximas ao fogo com o propósito de, em última análise, melhorar o gerenciamento do fogo para uso militar do solo”. Nosso projeto aborda esse objetivo abrangente por meio de uma combinação de coleta robusta de dados científicos sobre incêndios experimentais, expansão das capacidades de modelagem e modelagem detalhada de simulação baseada na física. Coletivamente, ao colmatar lacunas nas capacidades de medição, compreensão e modelação, o nosso projeto procura colmatar lacunas entre a investigação e a gestão, oferecendo um caminho para avançar substancialmente na gestão de incêndios prescritos com base científica.
O fogo prescrito é usado extensivamente em terras do DoD para gerenciar proativamente os combustíveis, reduzir o risco e melhorar o controle de incêndios florestais, mas o manejo das queimadas é muitas vezes muito limitado por preocupações sobre as concentrações de fumaça a favor do vento em áreas povoadas. Gestores experientes de incêndios prescritos podem manipular acúmulos de fumaça por meio de padrões de ignição que aumentam a intensidade do fogo, muitas vezes causando a coalescência de vários núcleos de plumas em plumas menores e mais coerentes, aumentando a ascensão da pluma e reduzindo a fumaça local à medida que as emissões são transportadas para mais longe e melhor dispersas. Contudo, o aumento da intensidade muitas vezes torna o controlo mais difícil e aumenta a severidade do incêndio; os gestores de incêndios prescritos precisam de uma melhor compreensão destas compensações para cumprir os seus objectivos de gestão. Embora os projectos SERDP recentemente financiados tenham abordado muitos aspectos importantes para a modelação de incêndios, tais como combustíveis e medições de incêndios, surgem lacunas nas medições, onde características como a elevação da pluma, dimensões do envelope da pluma e eventual altura de estabilização, muitas vezes não são medidas. Os dados são frequentemente recolhidos no alto da pluma com aeronaves e perto do solo com instrumentos, mas não no meio, levando a lacunas nas escalas de observação. Isto é particularmente verdadeiro para dados que caracterizam a composição da fumaça na zona de desenvolvimento do campo próximo, onde as concentrações de espécies químicas iniciais formadas fornecem informações importantes para espécies secundárias formadas em reações subsequentes, como o ozônio. Tais lacunas nas medições são problemáticas: sem medições suficientes da pluma de fumo, os conjuntos de dados observacionais destinados a ligar padrões de ignição, características do combustível e comportamento do fogo ao desenvolvimento da pluma ficarão incompletos e não poderão apoiar o teste de modelos de pluma. Fundamentalmente, os esforços de avaliação de modelos requerem conjuntos de dados integrados que caracterizem combustíveis, fogo, fumo e plumas no espaço e no tempo, numa estrutura coerente. Actualmente, os dados totalmente integrados são extremamente limitados, apesar de vários grandes esforços de recolha no terreno nos últimos anos (Mell e Linn 2017). No entanto, novas tecnologias, como os UAS, mostram-se promissoras na colmatação destas lacunas, com flexibilidade incomparável na sua escala de observação e capacidade de recolher dados em locais inacessíveis a aeronaves, barreiras ou torres maiores. Embora o uso de UAS na pesquisa esteja crescendo rapidamente, eles ainda não foram utilizados em todo o seu potencial em incêndios experimentais.
Além das lacunas nas medições, as lacunas na compreensão acrescentam incerteza às decisões de gestão. Por exemplo, o teor de humidade do combustível vivo (LFMC) pode afectar grandemente o comportamento do fogo, especialmente em condições secas (Pimont et al 2019a, 2019b; Martin-St Paul et al 2018), mas os efeitos do LFMC na intensidade do fogo, emissões, aumento da pluma e efeitos relacionados dinâmica ainda é em grande parte desconhecida. Além disso, a dinâmica do LFMC ao longo do tempo não é bem compreendida e, atualmente, só pode ser medida a partir de amostras baseadas em campo, o que não é prático em escalas de paisagem, e a dinâmica temporal do LFMC avaliada através de índices de seca (por exemplo, Índice de Seca Keetch-Byram) não está fortemente correlacionada (Ruffault et al 2018). Ligar o teor de humidade do combustível vivo e o comportamento do fogo é uma abordagem emergente, mas promissora, chamada Piro-Ecofisiologia (Jolly e Johnson 2018). Avanços recentes na modelagem de fisiologia vegetal tornam agora possível quantificar a dinâmica da umidade do combustível com base nas características hidráulicas das plantas, no clima e nas características do povoamento florestal (Martin-StPaul et al. 2017, Martin-StPaul et al 2018). Além disso, as características subjacentes a estas dinâmicas de humidade do combustível conduzem à vulnerabilidade das árvores à mortalidade relacionada com a seca (Choat et al. 2018) e, assim, proporcionam uma oportunidade para modelar de forma mais eficaz os efeitos pós-fogo na vegetação sobrevivente (Hood et al. 2018). Uma melhor compreensão do momento e da natureza da dinâmica da humidade dos combustíveis vivos e dos efeitos do fogo que têm em conta as espécies e as características do povoamento, permitirá aos gestores planear melhor as janelas de prescrição de queimadas e antecipar os impactos do fogo na vegetação sobrevivente. À medida que os efeitos das alterações climáticas se tornam mais pronunciados ao longo do tempo, uma compreensão sólida destas dinâmicas será essencial no desenvolvimento de planos de gestão adaptados a futuros eventos de seca, para manter paisagens resilientes e garantir um controlo adequado em incêndios prescritos.
Como numerosos fatores afetam a intensidade do fogo e a dinâmica da pluma em queimadas prescritas, a modelagem idealmente desempenharia um papel no planejamento de queimadas prescritas. Actualmente, contudo, a lacuna entre as necessidades operacionais e as capacidades de modelização é significativa; os modelos operacionais são rápidos, mas não abordam os processos físicos do incêndio ou a dinâmica da pluma, enquanto os modelos de incêndio “completos” baseados em CFD de física do incêndio (por exemplo, FIRETEC, WFDS; Mell e Linn 2017) abordam esses processos, mas geralmente são muito exigentes em termos computacionais para uso operacional. Para colmatar esta lacuna, estão actualmente a ser desenvolvidas abordagens de “física do fogo reduzida” tanto pela equipa de desenvolvimento do WFDS, com uma abordagem de “definição de níveis” (por exemplo, Bova et al 2016), chamada WFDS-LS, como pela equipa de desenvolvimento FIRETEC, que emprega uma abordagem de CFD mais simples chamada QUIC-Fire. Ambas as abordagens reduzem a complexidade dos modelos físicos e os custos computacionais associados, permitindo cálculos mais rápidos do que em tempo real e fornecendo informações sobre a dinâmica das plumas e o transporte de fumaça em extensões muito maiores e mais relevantes do ponto de vista operacional. Uma vantagem significativa das abordagens reduzidas de física do fogo é que, ao separar essencialmente a modelagem da pluma da modelagem mais detalhada de como o fogo se espalha, elas podem ser parametrizadas de forma mais simples, usando apenas dados que caracterizam os ventos, e a geometria e a taxa de liberação de calor do fogo. frente de incêndio ao longo do tempo, uma abordagem conhecida como “método Burner”, descrita no Plano de Estudo FASMEE (Ottmar et al 2017), e em Mell e Linn (2017). Esses dados podem ser coletados em queimadas experimentais, particularmente com imagens infravermelhas baseadas em UAS, conforme proposto aqui, e fornecem um caminho tratável para avaliação de modelos de plumas em condições de campo que podem ser muito desafiadoras com modelos de incêndio completos baseados em CFD de física do fogo. Esses modelos caracterizam os processos de transferência de calor, a degradação térmica do combustível e o comportamento dinâmico do fogo associado com alto detalhe espacial e temporal, muitas vezes excedendo em muito o que é possível medir. Por outro lado, imagens de alta resolução ou LiDAR terrestre podem capturar a heterogeneidade do combustível em escalas que não são práticas de modelar; atualmente, as técnicas para traduzir os detalhes infinitos dos combustíveis do mundo real em quantidades modeláveis ​​são limitadas e não padronizadas. Esta lacuna entre os combustíveis do mundo real e os modelos de incêndio também é uma barreira significativa. Estas lacunas sublinham a necessidade de esforços que liguem os pontos, tanto entre abordagens mais simples (“método queimador”) como mais complicadas (modelagem física completa), e também para ligar os pontos entre conjuntos de dados e modelos. Há um benefício em construir tais conexões, trabalhando desde as intersecções tratáveis ​​até uma maior compreensão através da análise de sensibilidade, exploração da fenomenologia e geração e teste de hipóteses. Para tais fins, é essencial ser capaz de organizar capacidades de modelagem em múltiplas escalas e níveis de detalhe de processo. Existem também benefícios sinérgicos na aplicação de diferentes modelos ao mesmo problema; a concordância entre diferentes modelos aumenta a confiança de que a ciência subjacente é robusta e os insights de diferentes modelos podem ser complementares. Historicamente, tem sido um desafio executar simulações comparativas entre vários modelos de incêndio devido a diferenças significativas na arquitetura do modelo, nas entradas necessárias e nos formatos de saída. Além disso, na maioria dos casos, essas simulações foram específicas do projeto e normalmente carecem de abordagens padronizadas para o desenvolvimento de arquivos de entrada ou para o pós-processamento da saída da simulação. Esses fatores dificultam a avaliação desses modelos com dados experimentais e impedem significativamente o progresso no desenvolvimento de abordagens de modelagem que sejam tratáveis ​​para uso gerencial. Recentemente, no entanto, foi desenvolvida uma plataforma 3D de modelagem de combustível e fogo (STANDFIRE, Parsons et al 2018) que liga o Simulador de Vegetação Florestal (Crookston e Dixon 2005), Extensão de Fogo e Combustíveis (FFE-FVS, Reinhardt e Crookston 2003), um modelo florestal empírico amplamente utilizado nos EUA em análises silviculturais e de tratamento de combustível, até os modelos de incêndio baseados na física WFDS e FIRETEC; ao utilizar os mesmos dados de combustíveis em ambos os modelos de incêndio, o STANDFIRE oferece uma oportunidade para comparações de modelos. Além disso, essa modelagem espacialmente explícita pode permitir análises de simulação que testam a sensibilidade à variabilidade do combustível e como isso se traduz na incerteza no comportamento do fogo (Parsons et al 2017).
Preencher lacunas em medições, modelagem e compreensão, permitindo uma gestão mais eficaz das terras do DoD com base científica
- Coletar conjuntos de dados integrados de combustíveis, comportamento do fogo, clima e fumaça em incêndios Rx
- Expanda os recursos de modelagem com STANDFIRE – capture eventos de incêndio do mundo real e represente com modelagem de incêndio baseada na física
- Modelagem de simulação: múltiplas escalas, drivers e modelos
- Conjuntos de dados de espaço e tempo 3D integrados de combustíveis, incêndio, clima, ignição e plumas, adequados para uso em esforços de avaliação de modelos
- Expansão substancial das capacidades de modelagem
- Facilitar avaliações de modelos versus experimentos de campo
- Incorporação de múltiplos modelos de incêndio
- Incorporação da dinâmica do teor de umidade do combustível vivo
- Plataforma de treinamento de protótipo de VR desenvolvida pela ciência para gerentes de incêndio
- Mínimo de 8 artigos revisados ​​por pares
- Mínimo de 10 apresentações em conferências
6.000 acres estão atualmente programados para 2021, à medida que a pesquisa RX queima.