덥고 건조한 산불이 4월 XNUMX일 캘리포니아주 그린빌의 골드 러시 타운을 휩쓸고 이웃과 유서 깊은 도심이 피해를 입었습니다. 그을린 잔해. 몇 시간 전에 보안관은 Greenville의 나머지 주민들에게 다음과 같이 경고했습니다. 즉시 나가 강하고 거센 바람이 Dixie Fire를 마을로 몰아넣었습니다. 동시에, 소방관들은 두 개의 다른 지역사회를 보호하기 위해 노력하고 있었습니다. 캠프 파이어 2018년에 파라다이스 마을을 파괴했습니다.
이러한 종류의 트라우마는 집을 잃은 것부터 도시 전체가 말살되는 것까지 익숙해지고 있습니다. 변화하는 기후에서 미래가 어떻게 될지에 대한 두려움은 사람들의 일상 생활에 불확실성을 부여합니다. 그들은 가정, 가족, 지역 사회를 보호하는 방법을 알고 싶어합니다. 그러나 그들은 또한 그들이 소중히 여기는 핵심 가치, 즉 자녀를 키울 수 있는 좋은 장소, 생활 방식을 선택할 자유, 자연에서의 장소감과 소속감 등을 보호하기를 원합니다.
사람들은 커뮤니티에서 경험한 것과 다른 미래를 어떻게 준비할 수 있습니까?
최근 몇 년 동안 발생한 극심한 화재와 그로 인한 황폐함은 지역사회가 증가하는 위험을 예측할 수 있는 더 나은 수단이 필요함을 보여주고 더 큰 재앙을 예방하기 위해 정착 패턴, 토지 관리 및 생활 방식이 어떻게 변화해야 하는지를 강조합니다. 우리 연구팀의 경치 건축가, 생태학자, 사회 과학자 및 컴퓨터 과학자는 도움이 되는 전략을 탐색하고 테스트해 왔습니다.
미래에는 어떤 것이 있을까요?
기후 변화가 전례 없는 극심한 화재 날씨에 기여하고 있기 때문에, 우리는 시뮬레이션 모델링을 사용했습니다 산림 관리 및 농촌 개발이 향후 수십 년 동안 산불 위험을 감소 또는 증폭할 수 있는 방법을 탐구하고 테스트합니다.
이를 위해 우리는 인구가 빠르게 증가하고 있는 오리건 주의 윌라멧 밸리(Willamette Valley)에 있는 중간 규모 대도시 지역인 유진-스프링필드(Eugene-Springfield) 주변의 시골 풍경을 컴퓨터 버전으로 만들었습니다. 우리의 시뮬레이션은 2007년부터 초목, 재산 경계 및 토지 소유자의 유형 도시에서 시골로 이주한 농부, 임업 또는 농촌 거주자와 같은 각 구획을 관리합니다.
50년 시뮬레이션된 각 연도마다 기후 모델이 화재 날씨와 식물을 변경, 각 토지 소유자는 다음과 같은 행동을 선택했습니다. 위험한 연료 제거 작은 나무와 덤불과 같이 화재에 적응한 생태계 복원, 작물 재배, 주택 건설 또는 전국 화재 예방 협회에서 권장하는 조경 및 건축 자재로 주택 보호 파이어와이즈 프로그램)
시간이 지남에 따라 시뮬레이션된 토지 소유자는 가치 있는 작물, 편의 시설, 생활 방식 및 생태계를 보호하면서 새로운 위협에 대응할 수 있습니다.
우리는 600개의 시뮬레이션된 미래에서 두 가지 기후 모델에서 서로 다른 전략을 테스트했습니다. 한 기후 모델에서 산불 행동은 최근 과거와 거의 동일하게 유지되었지만 인구가 증가함에 따라 인간 발화 증가로 인해 화재 건수가 증가했습니다. 다른 더 극단적인 기후 모델에서는 Willamette Valley의 최근 과거에서 경험한 것보다 더 큰 산불이 경고 없이 분출되어 토지 소유자의 식생 관리가 화재 확산을 줄였음에도 가정을 위협할 수 있습니다.
2020년 산불로 이러한 최악의 예측이 왜소한 것으로 나타났습니다. 우리 연구 지역 바로 밖에.
미래 생존을 위한 세 가지 교훈
다음은 더 많은 화재, 예측할 수 없는 더 큰 화재 또는 둘 다를 가져올 수 있는 미래에 사람들이 손실을 어떻게 안정적으로 줄일 수 있는지에 대한 연구에서 우리가 배우고 있는 세 가지 주요 교훈입니다.
1) 불확실성에 대비하라: 극한의 시뮬레이션 세계에서, 예측할 수 없는 산불, 덜 극단적인 기후 영향 하에서 동일한 농촌 개발 및 산림 관리 시나리오보다 10배 더 많은 주택이 우리 연구 지역에서 위협을 받았습니다. 우리의 최악의 시나리오(농촌 개발이 제약 없이 확장되고 숲이 사람들에 의해 가늘어지거나 자연적으로 불타도록 허용되지 않는 경우)에서는 농촌 인구 증가가 적고 관리가 더 많은 조건에서보다 30배 이상 더 많은 주택이 위협을 받았습니다.
좋은 소식은 가연성 경관의 30%를 산림 벌채 기술과 초원 복원으로 화재 위험을 줄이기 위해 적극적으로 관리했을 때 극심한 산불의 세계에서 가옥에 대한 위협이 거의 절반으로 감소했다는 것입니다.
2) 치료법을 현명하게 선택하십시오: 산림 밀도 감소 작은 나무와 덤불을 솎아냄으로써 극한의 화재 날씨에서 화재의 확산과 심각성을 효과적으로 줄였습니다. 사실, 우리의 결과는 이러한 전술 화재가 점점 더 커지고 강렬해짐에 따라 점점 더 효과적이 됩니다.
우리 연구 지역에서 나무가 흩어져 있는 위험에 처한 토착 초원을 복원하는 것은 화재가 나무 캐노피를 통해 빠르게 확산되지 않고 소방관이 화재와 싸울 수 있는 "안전한" 장소를 만들어 개별 가정에 대한 위험을 줄이는 가장 좋은 일을 할 수 있습니다. 극단적인 산불 조건. 그러한 화재 중 하나는 덜 극단적인 기후 모델에서 갑자기 폭발하여 900채 이상의 가옥을 위협했습니다. 복원된 초원에 있는 집의 85분의 XNUMX가 Firewise 방식으로 보호되었습니다. 밀실화는 숲에서 집을 보호하는 것이 어렵기 때문에 절반에 불과했습니다. 그러나 가장 큰 문제는 간벌의 높은 비용으로 인해 대부분의 산림 소유주가 시간이 지남에 따라 처리를 유지하지 못했다는 것입니다. 그 결과, 심각한 화재가 관리되지 않는 숲을 태워 가옥의 XNUMX%를 위협했습니다.
초원은 주의 깊게 관리하지 않으면 양날의 검이 됩니다. 극심한 화재 날씨에서는 빠르게 확산되는 화재 복도를 조성하여 인근 숲의 집을 더 큰 위험에 노출시킬 수 있습니다.
애니메이션은 관리 없음, 간벌만, 초원 복원을 동반한 간벌의 세 가지 시나리오에서 세 가지 잠재적인 미래 풍경에서 동일한 화재가 어떻게 확산되는지 보여줍니다.
3) 농촌 개발을 관리합니다. 산불 위험과 관련하여 사람들이 새 집을 짓는 장소와 방법에 대한 종종 분열적인 문제를 다루는 것이 중요합니다. 오레곤은 유명하다. 주 전체 정책 도시 확장을 억제합니다.
보다 완화된 규칙으로 시나리오를 테스트했을 때 많은 새 시골 주택을 추가하면 가정당 평균 위험이 증가한다는 것을 발견했습니다. 이러한 완화된 정책에 따라 덜 위험한 지역의 부지가 빠르게 개발되었고 주택은 심각한 화재의 위험이 더 큰 더 가파른 숲 지형으로 이전되었습니다. 이는 더 많은 가정을 위험에 빠뜨리고 차량과 전력선이 화재를 일으킬 가능성을 증가시켜 위험을 가중시킬 수 있습니다.
시뮬레이션 모델링의 장점은 과학자, 정책 입안자 및 시민이 현실 세계에서 쉽게 테스트할 수 없는 것을 조사할 수 있다는 것입니다. 우리는 잠재적인 솔루션을 탐색하고, 그들이 생성하는 새로운 문제를 식별하고 해결하고 시뮬레이션을 다시 실행할 수 있습니다.
현실 세계에서 그것을 바로 잡을 수 있는 기회는 단 한 번뿐입니다. 사람들은 재난이 발생하기 전에 충분한 시간과 적절한 장소에서 구현할 수 있는 안정적이고 적응력 있는 접근 방식을 식별할 수 있어야 합니다. 목수들의 말처럼 "두 번 측정하고 한 번 자르십시오."
그렇다면 화재가 발생하기 쉬운 지역의 사람들은 어떻게 해야 할까요?
서부산불은 점점 더 극단적 인그러나 많은 경우에 토지 소유자와 지역 사회는 피해를 극적으로 줄일 수 있습니다.
우리의 최악의 시나리오(높은 기후 영향, 다수의 새로운 농촌 주택, 연료 관리 없음)는 향후 50년 동안 연구 지역의 주택에 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다. 그러나 도시의 새로운 개발과 클러스터된 농촌 주택을 통합함으로써 위험은 절반으로 줄었습니다. 그리고 조밀한 개발과 가연성 식생 관리를 결합하여 거의 7\
더 작은 규모로 모든 사람이 집을 보호하는 데 도움이 되는 기본 단계. 다음은 몇 가지 팁입니다.
지붕과 홈통을 수리하고 날아다니는 불씨가 발화할 수 있는 죽은 잎과 침엽수 바늘을 치우십시오.
가연성 식물과 나뭇잎을 포함한 가연성 물질을 집에서 멀리, 특히 베란다 아래에서 멀리 두십시오.
나무 캐노피를 집에서 최소 10피트 이상 유지하고 집에서 6피트 이내의 땅에서 10-30피트 위로 가지를 치십시오.
나무 사이에 공간을 허용하기 위해 집에서 100-200피트만큼 가느다란 나무를 두어 불이 한 나무에서 다음 나무로 이동하는 것을 더 어렵게 만듭니다.
시뮬레이션 결과는 내일의 위험에 대한 오늘의 결정의 힘과 결과를 강조합니다.
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