Wildfire Risk-Reduction Guidance for European Critical Infrastructure: Case Study of an Electrical Substation in Austria
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are growing in intensity due to land-use changes and climate change impacts. 2023 ranked as the most destructive year for wildfires in the European Union since 2000, with over 500,000 hectares burned. As wildfire hazard increases, so does the need to prevent and mitigate wildfire risk, especially in interface areas where communities and the built environment are adjacent to or intermixed with wildlands. An emerging field of research focus is the Wildland-Industrial Interface (WII), where industrial buildings and infrastructures are at risk of potential wildfire exposure and damage.In an effort to implement practical wildfire risk-reduction measures in Europe, the DG-ECHO-funded project FIREPRIME is working to deploy wildfire risk-reduction guidelines in three European interface pilot sites: in Austria, Sweden, and Spain. Each pilot site includes a critical infrastructure (an electrical substation, train rail network, and chemical storage facility, respectively) to consider in the risk-reduction guidance. Critical infrastructures, defined as facilities that provide essential services to society, are expected to face a tenfold increase in damages due to climate change by the end of the century, highlighting the urgent need for tailored risk reduction measures against natural hazards. The power grid has had numerous hazardous interactions with wildfires, both through igniting highly destructive wildfires and by experiencing significant damage and subsequent power supply disruptions. Recent examples include the highly destructive 2023 Maui wildfire, ignited by fallen power lines, and the largest wildfire in Texas history, which occurred in 2024, when a damaged utility pole caused power lines to ignite vegetation.The Austrian critical infrastructure analyzed in this project is an electrical substation operated by the Austrian Power Grid, located in Haiming and nearly completely surrounded by an Alpine forest. Risk-reduction guidance and risk assessments methodologies for the electric power grid are reviewed to identify the most significant wildfire exposure mechanisms and damage modalities. The FireSmart Guidelines for Oil and Gas Industry from Canada are adapted and applied as an initial vulnerability assessment considering the local wildfire threat conditions, defensible space conditions, and location of vulnerable equipment. Available vulnerability assessments methodologies and preventative guidance are outlined to inform further risk-reduction measures.The FIREPRIME project focuses on implementing already-developed mitigation measures for wildfire risk, by adapting them to European realities; this work is a contribution to increase the European power grid resilience against increasing wildfire threats in future years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».