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Lo schieramento strategico ottimale per le flotte aeree antincendi boschivi

distribuzione statistica dell’“evento-incendio” segue con buona approssi-
mazione la lleeggggee ddii PPooiissssoonn :

(1)

È facile rendersi conto che, associando il concetto di eventi agli incendi
boschivi, si può identificare il parametro l della legge di Poisson con la
media temporale di presentazione degli eventi nel quinquennio di osser-
vazione. Il significato della distribuzione di Poisson applicata al fenomeno
degli incendi boschivi è dunque il seguente:
« «PP((mm,, l )) èè llaa pprroobbaabbiilliittàà cchhee ssii ppoossssaa vveerriiffiiccaarree mm vvoollttee uunn
e evveennttoo ((iinncceennddiioo bboosscchhiivvoo)) pprreesseennttaattoossii iinn mmeeddi iaa l vv oollttee nneell
p paassssaattoo»»..

Il parametro l della legge è stato assunto pari alla media mensile di
incendi registrata in un certo territorio nel quinquennio campione 1997-
2001. È stato così possibile calcolare un ““ccooeeffffiicciieennttee ddii ppeerriiccoolloossiittàà””
su scala spazio-temporale che esprime quantitativamente la propensione al
verificarsi di eventi di incendio boschivo che insiste su un dato territorio
in un certo periodo dell’anno. Tale coefficiente è direttamente identifica-
bile anche come ““iinnddiiccee ddii rriisscchhiioo”” , ciò in quanto il danno connesso
con la perdita del bene “bosco” può essere considerato ai nostri fini un fat-
tore costante e sarà dunque posto come unitario nel calcolo del prodotto
.
R=P D. Si deve notare che nel definire questo indice non sono stati espli-
citamente presi in conto alcuni fondamentali parametri che influenzano il
fenomeno degli incendi boschivi (p.e. il fattore meteo-climatico stagiona-
le): essi si possono considerare però di fatto già conglobati, dal momento
che la diversa distribuzione delle frequenze statistiche degli incendi duran-
te l’anno è sicuramente correlata a tali fattori. Gli indici di predisposizio-
ne meteorologica sono oggetto di studi approfonditi e numerosi modelli
vengono adottati nelle previsioni a breve termine: in uno studio di lungo
periodo questo aspetto non può essere quantificato in dettaglio per ovvie .1
ragioni. oI-n
Il valore dell’indice di rischio è stato calcolato per ogni mese dell’anno n
n
A
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