Un gemello digitale delle foreste alpine per conciliare rewilding e incendi

L’espansione e la crescita spontanea delle foreste è spesso citata come una delle migliori strategie con cui il rewilding può contribuire all’aumento della biodiversità e all’assorbimento dei gas serra. La crescita della vegetazione, però, può anche causare un aumento della biomassa combustibile e loro l’infiammabilità e crea superfici forestali più continue, lungo le quali gli incendi potrebbero propagarsi.  Come sapere in anticipo se, in un determinato territorio, dopo il rewilding prevarrà il beneficio climatico oppure il rischio di perdere, con gli incendi, il carbonio accumulato?

Per rispondere a questa domanda non possiamo aspettare quarant’anni e osservare che cosa succede. Possiamo però costruire un modello virtuale della foresta, alimentarlo con dati reali, scenari climatici e scelte di gestione del territorio, e usarlo per confrontare futuri alternativi.

È quanto ha fatto il progetto REWILD-FIRE, finanziato dal Ministero dell’Università e della ricerca tra il 2023 e 2025 e condotto dalle Università di Torino, Milano e Udine, che ha impiegato una versione modificata del simulatore Remains per prevedere l’evoluzione di quattro paesaggi delle Alpi italiane. L’obiettivo era capire dove lasciare maggiore spazio ai processi naturali, dove conservare il mosaico delle attività agroforestali e dove concentrare la prevenzione selvicolturale degli incendi.

Remains è un modello dinamico e spazialmente esplicito. La definizione può sembrare tecnica, ma il principio è intuitivo. Immaginiamo di dividere un territorio in una grande scacchiera. Nel nostro caso, ogni casella misura 30 per 30 metri. A ciascuna vengono assegnate alcune informazioni: quale vegetazione la ricopre, l’età della foresta, la quantità potenziale di combustibile, la sua infiammabilità, la pendenza, la gestione passata, lo stock di carbonio, e il valore ecologico o economico.

REMAINS non è propriamente un sistema di intelligenza artificiale: non apprende autonomamente dai dati come un algoritmo di machine learning. Appartiene però alla stessa trasformazione digitale che sta cambiando la gestione degli incendi: combina grandi basi di dati, cartografia, calcolo probabilistico e scenari climatici per sostenere decisioni difficili da sperimentare nel mondo reale.

A ogni anno simulato, il modello aggiorna la “scacchiera” secondo le leggi delle dinamiche ecologiche. Un pascolo abbandonato può trasformarsi in arbusteto e poi in bosco. Una foresta non gestita continua a invecchiare e ad accumulare carbonio. Un intervento selvicolturale può modificarne l’età e la struttura. Un incendio può partire in una determinata cella e propagarsi verso quelle vicine, oppure essere rallentato da una fascia a minore carico di combustibile, da un coltivo o da un pascolo. Il risultato di ogni passaggio diventa la condizione di partenza dell’anno successivo. In questo modo, crescita della vegetazione, cambiamenti di uso del suolo, gestione forestale e incendi interagiscono continuamente.

Nel progetto sono stati simulati quattro paesaggi di 500 chilometri quadrati ciascuno, rappresentativi delle Alpi occidentali, centrali e orientali e delle Prealpi. Le simulazioni coprono quarant’anni, dal 2018 al 2058, e considerano anche l’aumento delle condizioni meteorologiche favorevoli agli incendi previsto da uno scenario di cambiamento climatico di media intensità.

Inoltre, poiché non sappiamo in anticipo dove e quando nascerà il prossimo incendio, Remains contiene una componente probabilistica. Utilizza la serie temporale delle aree percorse dal fuoco tra il 2007 e il 2024, opportunamente modificata per tener conto del cambiamento climatico, per estrarre casualmente in ogni anno della simulazione una superficie potenzialmente percorsa dal fuoco, e simula una serie di incendi di diversa dimensione che contribuiscano a raggiungere l’area totale prescelta. Gli inneschi vengono collocati con una probabilità maggiore nelle celle più esposte (ad esempio vicino a strade o attività umane), mentre la propagazione dipende dalla vegetazione, dalla quantità del combustibile, dalla topografia e dalle eventuali misure di contenimento del fuoco.

Due simulazioni dello stesso scenario possono quindi produrre incendi differenti. È una caratteristica utile, perché il modello non cerca di indovinare il futuro esatto: esplora molti scenari futuri plausibili e permette di valutare quali strategie funzionano meglio anche quando cambiano la posizione e la dimensione degli incendi. Ogni combinazione è stata ripetuta 15 volte, per un totale di 19.200 simulazioni. La variabilità tra le repliche consente di verificare se un risultato è robusto oppure dipende da una particolare sequenza casuale di eventi.

I simulatori da soli però non bastano: vanno alimentati con dati reali e robusti. Per sapere quanto carbonio contiene una foresta, il progetto ha raccolto misure di campo in 161 aree di campionamento distribuite nei quattro paesaggi. Questi dati hanno permesso di collegare l’età della vegetazione alla quantità di carbonio immagazzinata.

Nel laboratorio virtuale sono state confrontate due strategie di rewilding. La prima, definita Strict Rewilding, assoggetta il 10% del territorio a una protezione rigorosa, secondo le raccomandazioni della Strategia Europea per la Biodiversità al 2030, senza considerare esplicitamente l’infiammabilità. La seconda, chiamata Fire-Smart Rewilding, colloca il rewilding nelle aree a più basso pericolo incendi ed evita di interrompere le attività agricole, pastorali o forestali che mantengono discontinua la vegetazione.

Ogni strategia è stata combinata con quattro modalità di gestione degli incendi:

• prosecuzione delle condizioni attuali;
• potenziamento della capacità di spegnimento;
• prevenzione mediante l’apertura di viali tagliafuoco ed espansione strategica del mosaico agro-pastorale;
• gestione integrata, che combina prevenzione e lotta attiva.

Per ogni futuro simulato, REMAINS calcola la superficie percorsa, quella sulla quale lo spegnimento ha fermato il fuoco, l’età media delle foreste, il carbonio accumulato e le emissioni prodotte dagli incendi. Il bilancio finale corrisponde all’aumento (o diminuzione) del carbonio immagazzinato nel paesaggio, meno quello rilasciato dal fuoco.

I risultati preliminari, attualmente sottoposti a revisione scientifica, mostrano che la distribuzione spaziale del rewilding può modificare sensibilmente gli esiti climatici delle scelte di rewilding. Rispetto alla protezione rigorosa collocata senza considerare il fuoco, il Fire-Smart Rewilding ha ridotto la superficie complessivamente percorsa a fino al 30,6% e ha migliorato il bilancio netto del carbonio fino al 226,9%. Il vantaggio più evidente compare nelle Alpi occidentali, il paesaggio più secco e maggiormente interessato dagli incendi. Nello scenario ordinario, il passaggio dalla protezione stretta al Fire-Smart Rewilding trasforma il bilancio del carbonio da negativo a positivo; inoltre, la scelta di aree meno vulnerabili e la conservazione delle discontinuità agroforestali riducono la probabilità che il carbonio accumulato venga restituito all’atmosfera. Gli effetti sono invece più contenuti, e in qualche caso sfavorevoli, nei paesaggi dove gli incendi sono rari. Nelle Prealpi, per esempio, il Fire-Smart Rewilding applicato senza altre misure di gestione ha prodotto nello scenario ordinario una superficie percorsa maggiore rispetto allo Strict rewilding. Il modello consente di far emergere proprio queste differenze, che una regola uniforme applicata a tutto l’arco alpino rischierebbe di nascondere.

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Il risultato più robusto riguarda la gestione degli incendi. Il semplice potenziamento dello spegnimento è risultato generalmente meno efficace della prevenzione. Escludere il fuoco per molti anni può favorire l’accumulo di combustibile. Quando un incendio sfugge al controllo e coincide con condizioni meteorologiche estreme, trova una quantità maggiore di vegetazione disponibile, che può causare un incendio più intenso e troppo difficile da contenere. La prevenzione modifica invece il paesaggio prima dell’emergenza. L’apertura di viali tagliafuoco in punti precisi e il mantenimento o recupero strategico di coltivi e pascoli possono interrompere la continuità della vegetazione, rallentare la propagazione del fuoco e creare condizioni più favorevoli per il lavoro delle squadre antincendio.

Le combinazioni tra Fire-Smart Rewilding e prevenzione, da sola o integrata con lo spegnimento, hanno ottenuto quasi sempre i risultati migliori. Rispetto allo scenario di riferimento, la superficie bruciata si è ridotta fino al 47,6%, mentre il bilancio netto del carbonio è migliorato fino al 432,6%. Quest’ultimo valore, osservato nelle Alpi occidentali, è molto elevato perché lo scenario iniziale aveva un bilancio leggermente negativo: va quindi interpretato insieme ai valori assoluti.

Il messaggio che emerge dalle simulazioni è chiaro: aumentare la superficie o la densità dei boschi non garantisce da solo il miglior risultato climatico. Il carbonio che conta è quello che il paesaggio riesce ad accumulare e conservare nel tempo, anche quando arriva il fuoco. Tecnologie come Remains possono aiutarci a pianificare  paesaggi nei quali foreste mature, aree in evoluzione naturale, coltivi, pascoli e infrastrutture di prevenzione trovino la collocazione più efficace.

Il lavoro scientifico sul quale si basa questo articolo è attualmente under review. Metodi, dati, mappe e risultati già pubblici sono disponibili nella sezione Deliverables di REWILD-FIRE. Il progetto “Rewilding policies for carbon sequestration under increasing fire risk” è stato finanziato dal programma PRIN PNRR 2022 – Next Generation EU.