Forest fire forecasting tool for air quality modelling systems

• Autores: Roberto San José, Juan Luis Pérez, Libia Pérez, Rosa María González, Julia Pecci, Marino Palacios Morera
• Localización: Física de la tierra, ISSN 0214-4557, Nº 27, 2015, págs. 69-90
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Herramienta de predicción de incendios forestales para sistemas de modelización de la calidad del aire
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• Resumen
  • español

    Los efectos nocivos del humo en la calidad del aire es un tema de gran preocupación, sin embargo actualmente las estimación de los emisiones de los incendios forestales son esenciales. Es necesario implementar Sistemas de Predicción del humo para los sistemas de modelización de la calidad del aire y este trabajo es un primer intento hacia la creación de este tipo de Sistemas. El comportamiento de los incendios forestales es un fenómeno complejo debido a la multitud de factores físico-químicos implicados así como por la no linealidad del proceso. El modelo WRF-Fire se ha utilizado para simular el comportamiento de incendios reales en el Sur-Este de España y en el Norte de Portugal. La utilización de modelos de comportamiento de incendios forestales requiere el uso de datos de alta resolución del entorno y de combustible. Hemos desarrollado un nuevo modelo optimizado para estimar el contenido de humedad en el combustible tanto para combustibles muertos como vivos. Los resultados confirman que el uso de datos meteorológicos precisos y datos del contenido de humedad exactos son cruciales para obtener correctas simulaciones de la evolución y comportamiento de los incendios forestales y sus emisiones. Para simular la contaminación sobre Europa, hemos utilizado el modelo regional meteorológico-químico (online) WRF-Chem. En esta contribución, mostramos un análisis de sensibilidad del impacto de dos diferentes inventarios de emisiones (FINN y IS4FIRES) y cómo el modelo WRF-Fire-Chem mejora los resultados de las simulaciones del humo de varios incendios forestales. El impacto de la modelización de las emisiones en los incendios forestales así como en las concentraciones del humo es evidente y se muestra de forma bastante clara que la elección del inventario de emisiones en las simulaciones de incendios forestales es esencial. Concluimos que usar el modelo de comportamiento WRF-Fire es mucho más recomendable que utilizar los inventarios de emisiones de humo procedentes de incendios forestales como FINN o IS4FIRES, aunque los requerimientos computaciones son mucho más elevados en el caso de WRF-Fire.

  • English

    Adverse effects of smoke on air quality are of great concern; however, even today the estimates of atmospheric fire emissions are a key issue. It is necessary to implement systems for predicting smoke into an air quality modelling system, and in this work a first attempt towards creating a system of this type is presented. Wildland fire spread and behavior are complex phenomena due to both the number of involved physic-chemical factors, and the nonlinear relationship between variables. WRF-Fire was employed to simulate spread and behavior of some real fires occurred in South-East of Spain and North of Portugal. The use of fire behavior models requires the availability of high resolution environmental and fuel data. A new custom fuel moisture content model has been developed. The new module allows each time step to calculate the fuel moisture content of the dead fuels and live fuels. The results confirm that the use of accurate meteorological data and a custom fuel moisture content model is crucial to obtain precise simulations of fire behavior. To simulate air pollution over Europe, we use the regional meteorological-chemistry transport model WRF-Chem. In this contribution, we show the impact of using two different fire emissions inventories (FINN and IS4FIRES) and how the coupled WRF-Fire- Chem model improves the results of the forest fire emissions and smoke concentrations. The impact of the forest fire emissions on concentrations is evident, and it is quite clear from these simulations that the choice of emission inventory is very important. We conclude that using the WRF-fire behavior model produces better results than using forest fire emission inventories although the requested computational power is much higher