Analisi e sviluppo delle valutazioni d’impatto Economico degli Incendi attraverso il Modello CLIMADA

In recent decades, fires have increased in frequency and intensity globally, with significant economic impacts. This thesis proposes a method to estimate the economic damage caused by fires using the CLIMADA model, which combines fire detection data (hotspot and burned area), economic exposure data (extracted from the LitPop dataset), and impact data from the EM-DAT database. Compared with other approaches, Climada has the advantage of having global coverage and relying on free and easily accessible data. Four case studies were analyzed: Camp Fire (California 2018), Pedrógão Grande (Portugal 2017), Black Summer (Australia 2019-2020), and the Chile fires (January 2017). In the first two cases Climada underestimates economic damage, in the second two it overestimates it. These discrepancies stem mainly from limitations in the exposure data, poor representation of wildland-urban interface (WUI) zones, and Climada's omission of indirect costs. To overcome these limitations, the thesis proposes four developments: integrating the economic valuation of ecosystem services with InVEST, improving exposure data with the GHS-Built dataset, refining the representation of WUI zones by high-resolution satellite analysis, and expanding the event set used for calibration to include fires after 2021. Finally, a prototype service was developed to estimate economic damage by entering fire data, country, and reference period. The service returns an estimate of damage, exposure, hazard and impact maps, as well as a confidence level. In conclusion, Climada provides an order-of-magnitude estimate of economic damage with open and global data, representing a useful tool to support public and private entities in fire management and prevention.

Negli ultimi decenni, gli incendi sono aumentati in frequenza e intensità a livello globale, con impatti economici rilevanti. Questa tesi propone un metodo per stimare il danno economico causato dagli incendi utilizzando il modello CLIMADA, che combina dati di rilevazione dell’incendio (hotspot e area bruciata), dati di esposizione economica (estratti dal dataset LitPop) e dati di impatto dal database EM-DAT. Rispetto ad altri approcci, Climada presenta il vantaggio di avere una copertura globale e di basarsi su dati gratuiti e facilmente accessibili. Sono stati analizzati quattro casi studio: Camp Fire (California 2018), Pedrógão Grande (Portogallo 2017), Black Summer (Australia 2019-2020) e gli incendi in Cile (gennaio 2017). Nei primi due casi Climada sottostima il danno economico, nei secondi due lo sovrastima. Queste discrepanze derivano principalmente da limiti nei dati di esposizione, dalla scarsa rappresentazione delle zone wildland-urban interface (WUI) e dall’omissione dei costi indiretti da parte di Climada. Per superare questi limiti, la tesi propone quattro sviluppi: integrare la valutazione economica dei servizi ecosistemici con InVEST, migliorare i dati di esposizione con il dataset GHS-Built, affinare la rappresentazione delle zone WUI tramite analisi satellitare ad alta risoluzione e ampliare il set di eventi utilizzato per la calibrazione, includendo incendi successivi al 2021. Infine, è stato sviluppato un prototipo di servizio che consente di stimare il danno economico inserendo i dati dell’incendio, il Paese e il periodo di riferimento. Il servizio restituisce una stima del danno, mappe di esposizione, hazard e impatto, oltre a un livello di confidenza. In conclusione, Climada fornisce una stima dell’ordine di grandezza del danno economico con dati aperti e globali, rappresentando uno strumento utile per supportare enti pubblici e privati nella gestione e prevenzione degli incendi.