Citizen Science and dynamic data assimilation methods for wildfire mitigation
Authors: Μπόγδος Νικόλαος 
Published: September 2022

Οι πυρκαγιές είναι φυσικοί κίνδυνοι με σοβαρές συνέπειες που επιδεινώνονται ανησυχητικά για πολλές περιοχές που επηρεάζονται από την κλιματική αλλαγή του πλανήτη μας. Ποτέ πριν δεν ήταν τόσο σημαντικό να αναπτύξουμε νέες μεθόδους και εργαλεία που να ενδυναμώνουν τις κοινότητές μας για την αποτελεσματικότερη καταπολέμηση των ολοένα και πιο επικίνδυνων πυρκαγιών. Αυτή η διατριβή παρουσιάζει και προτείνει νέες μεθόδους και νέα εργαλεία για τον μετριασμό των επιτώσεων των δασικών πυρκαγιών. Μία από τις πιο κρίσιμες πτυχές του μετριασμού του κινδύνου δασικών πυρκαγιών είναι η πρόβλεψη της πορείας της έγκαιρα και με ακρίβεια. Η πρόβλεψη μπορεί να πραγματοποιηθεί χρησιμοποιώντας μοντέλα εξάπλωσης πυρκαγιάς που χρησιμοποιούν πολύπλοκα δεδομένα εισόδου που περιγράφουν τον καιρό και την τοπογραφία του δάσους. Έχουμε αναπτύξει τον FLogA (Fire Logic Animation), ένα σύνολο μεθόδων και ένα φιλικό προς το χρήστη εργαλείο λογισμικού που του επιτρέπει να σχεδιάσει μια δασική περιοχή οπουδήποτε στην Ευρώπη, να εισάγει σημεία ανάφλεξης και να δημιουργήσει αυτόματα όλα τα δεδομένα εισόδου που απαιτούνται για την προσομοίωση. Στη συνέχεια, ο FLogA προσομοιώνει και οπτικοποιεί τη συμπεριφορά της εξελισσόμενης πυρκαγιάς κάτω από διαφορετικές καιρικές συνθήκες. Επιπλέον, βελτιώσαμε τον FLogA ώστε να είναι ο πρώτος προσομοιωτής δασικών πυρκαγιών που τρέχει σε κινητές συσκευές και να παρέχει επίσης έναν τρόπο ανακάλυψης των πραγματικών συμβάντων δασικών πυρκαγιών από υπηρεσίες δορυφορικών δεδομένων ώστε να πραγματοποιούνται αναλύσεις χρησιμοποιώντας προσομοιώσεις με επιλογή ανάμεσα σε πολλές μεθόδους δυναμικής αφομοίωσης δεδομένων.Μια άλλη κρίσιμη πτυχή του μετριασμού του κινδύνου δασικών πυρκαγιών είναι η παρακολούθηση της πορείας της. Δυστυχώς, οι τεχνολογίες που μπορούν να παρέχουν πραγματικές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, όπως δορυφόροι, αισθητήρες και κείμενα κοινωνικών δικτύων, εμφανίζουν χαμηλή χωρική ή χρονική ανάλυση, ή δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν οικονομικά σε ευρείες γεωγραφικές περιοχές. Σε αυτήν τη διατριβή, εισάγουμε μεθόδους που, για πρώτη φορά, επιτρέπουν στους πολίτες-εθελοντές να παρέχουν ακριβείς αναφορές πυρκαγιών hotspot σε πραγματικό χρόνο για να ωφελήσουν την κοινότητάς τους και να γίνουν ενεργοί πάροχοι γεωγραφικών δεδομένων κατά τη διάρκεια κρίσεων. Για να επιτρέψουμε την προσέγγιση Citizen Science για τον περιορισμό των πυρκαγιών, σχεδιάσαμε, αναπτύξαμε και εφαρμόσαμε αλγόριθμους και μια νέα υπηρεσία λογισμικού που ονομάζεται CITISENS (citizens as sensors). Με την εκμετάλλευση των αισθητήρων των smartphones, οι πολίτες-εθελοντές μπορούν εύκολα να γεωαναφέρουν την πυρκαγιά από μια ασφαλή απόσταση και να αναφέρουν τις συντεταγμένες της καθώς τη φωτογραφίζουν. Ενώ ο πολίτης στοχεύει την πυρκαγιά με την κάμερα από απόσταση ασφαλείας, ο αλγόριθμος γεωαναφοράς καταναλώνει δεδομένα που παράγονται από τους αισθητήρες θέσης και προσανατολισμού του smartphone για να υπολογίσει την ακτίνα προβολής της συσκευής και χρησιμοποιεί ένα ψηφιακό μοντέλο υψομέτρου για να εκτιμήσει τις συντεταγμένες όπου η ακτίνα προβολής τέμνεται με την τοπογραφία. Έχουμε δοκιμάσει την ακρίβεια των γεωαναφορών και είναι ισοδύναμη, ή καλύτερη, από εκείνη των δορυφορικών υπηρεσιών πολικής τροχιάς.Η παρακολούθηση της πορείας μιας πυρκαγιάς δεν είναι μόνο απαραίτητη για εμάς τους ανθρώπους. Πράγματι, οι προσομοιωτές δασικών πυρκαγιών χρειάζονται επίσης δεδομένα πραγματικού χρόνου, που περιγράφουν την πραγματική πορεία των μεγάλων πυρκαγιών όπου η προσομοίωση απομακρύνεται από την πραγματικότητα αναπόφευκτα και το μοντέλο δασικών πυρκαγιών χρειάζεται περιοδική επαναβαθμονόμηση. Η έννοια των συστημάτων δυναμικής αφομοίωσης δεδομένων (DDDAS) έχει αποδειχθεί ότι καταπολεμά αποτελεσματικά την μετατόπιση της προσομοίωσης, τουλάχιστον όταν αφομοιώνονται δεδομένα υψηλής ακρίβειας, εργαστηριακού επιπέδου. Ωστόσο, για να λειτουργήσει ένα DDDAS για πυρκαγιές, η αποτελεσματικότητα του συστήματος πρέπει να επικυρωθεί στον πραγματικό κόσμο. Μέχρι στιγμής, οι περιορισμένες προσπάθειες για την επικύρωση ενός DDDAS για πυρκαγιές με δεδομένα πραγματικού κόσμου (RWD) είχαν περιορισμένη επιτυχία. Χρησιμοποιήσαμε το FLogA και το CITISENS ως σύστημα end-to-end για να σχεδιάσουμε και να αξιολογήσουμε εναλλακτικές προσεγγίσεις DDDAS χρησιμοποιώντας RWD σε πραγματικό χρόνο από δορυφορικές υπηρεσίες hotspot και συνθετικά hotspots από πολίτες που παρήχθησαν βάσει RWD από δύο μεγάλες πυρκαγιές στην Ελλάδα. Τα αποτελέσματά μας υποδηλώνουν μια αξιοσημείωτη βελτίωση σε σχέση με τις προσεγγίσεις χωρίς DDDAS κατά την αφομοίωση δεδομένων RWD με θόρυβο, δείχνοντας πως η συνεισφορά των πολιτών στην παρακολούθηση των πυρκαγιών και την αναφορά hotspots μπορεί να αποτελέσει τη βάση για υψηλής ποιότητας δεδομένα και κατ’ επέκταση για αποτελεσματικά crowdsourced DDDAS.Ανυπομονούμε να επεκτείνουμε αυτήν την έρευνα για να προσφέρουμε πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο με δυναμική αφομοίωση δορυφορικών δεδομένων, επαυξημένων με αναφορές πολιτών για βελτιωμένη προγνωστική ακρίβεια. Οραματιζόμαστε ένα σύστημα υποστήριξης αποφάσεων που προωθεί την ασφαλή συμμετοχή πολιτών-εθελοντών στον μετριασμό των κινδύνων των πυρκαγιών με πολλά οφέλη για τις εμπλεκόμενες κοινότητες. Αυτό το είδος δυναμικού συστήματος κλειστού βρόχου μπορεί να αποτελέσει πρότυπο για την ανάπτυξη περισσότερων συστημάτων για τη βελτίωση της ανθεκτικότητας των κοινοτήτων έναντι των περιβαλλοντικών κινδύνων.