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Journal of Silviculture and Forest Ecology

 
Forest@ - Journal of Silviculture and Forest Ecology
vol. 9, pp. 137-147 (Jun 2012)

Research Articles

*Forest fire motives in Italy: preliminary results of a pilot survey in the most fire-affected Provinces

R. Lovreglio(1)Corresponding author, A. Marciano(2), A. Patrone(3), V. Leone(4)

 

Abstract

The percentage of forest fires of unknown origin, accounting in Italy for about 40% of the total number, hampers any attempt of efficacious prevention based on modification of causes. This work deals with the implementation of a simple though promising technique of motivation survey aimed at reducing such percentage, the Delphi method, a grouping technique using estimates from a panel of experts and feedback summaries from preceding responses for additional estimates. Sitting between knowledge and speculation, the informed deliberations of the panel of experts may be considered an informed judgment. Delphi surveys were carried out by CFS (National Forestry Service) in 23 of the most affected provinces, involving several panel of experts for a total of 1000 people, all of them on duty in the Forestry Stations of the Service. Results highlighted a remarkable prevalence of involuntary versus voluntary fires (54% and 42%, respectively). The panels of experts provided fairly homogeneous and convergent answers based on few motives, the majority of fire ignitions were attributed to: (i) creation or renewal of pastures; (2) residues elimination, including stubble burning; (iii) increasing the yield of wild plant foods; (iv) poaching probably related to limitation of hunting use and access control. The most recurrent motivations represent traditional uses of fire by rural societies. Other motivations presented less significant and negligible values. Cluster analysis clearly put in evidence that similar motivations characterize small and homogeneous groups of provinces, supporting the evidence that fire motivations are site and culture specific phenomena.

Keywords: Feedback, Fire motivation, Involuntary fire, Delphi method, Panel of experts, Scientific prediction, Voluntary fires

Introduzione 

Il problema incendi è tuttora affrontato in termini emergenziali a livello mondiale, con un continuo e dispendioso incremento delle forze in campo e della tecnologia ([23], [5]). Le strategie di controllo degli incendi boschivi sono, infatti, generalmente basate su mezzi e risorse umane, opportunamente distribuiti secondo una pianificazione strategica che ne consenta la rapida mobilitazione e l’intervento più tempestivo sull’evento in atto. Un modalità definibile “di attesa” ([9]) che trova un limite, da una parte, nell’elevato numero di episodi, dall’altra nei costi elevati e crescenti necessari per organizzare e mantenere una siffatta struttura. Peraltro essa risulta poco efficace nell’incidere significativamente sull’entità del fenomeno, agendo infatti quasi esclusivamente sulle sue conseguenze (contenimento delle superfici) ma non sulla riduzione del numero, quindi sulle cause.

Si va pertanto affermando un diverso approccio al fenomeno - più attento alla prevenzione - basato sull’adozione di misure che mirano a modificarne le cause ([10]), approfondendo la conoscenza del movente ([6], [28], [2]) che induce uno specifico impulso criminogeno, nel caso degli incendi volontari, oppure dei gesti e/o comportamenti imprudenti o negligenti, che provocano incendi involontari.

In Italia l’indagine conoscitiva sugli incendi boschivi realizzata dal CFS nel 2002 ha delineato, per la prima volta, seppur limitatamente all’anno 2001, un quadro completo del fenomeno a livello regionale, identificando nell’ambito delle tipologie delle cause (naturali, accidentali, colpose, dolose e dubbie) un ventaglio di 42 possibili motivazioni ([21]).

L’indagine conoscitiva attribuiva un preponderante peso agli incendi volontari, ed in particolare della ricerca di profitto; per gli incendi involontari, invece, poneva l’accento sulle attività agricole e forestali, seguite come importanza da eventi causati dal lancio imprudente di mozziconi di sigarette e da fiammiferi.

Si tratta di motivazioni abbastanza plausibili e peraltro già ritenute ricorrenti per il nostro territorio, identificate a suo tempo nella Enquête Internationale sur les incendies de forêts ([7]) che segnalava per l’Italia: tra i volontari, incendi per protesta per l’apposizione di vincoli e per miglioramento pascolo; tra gli involontari attività imprudenti di carbonizzazione, l’abbandono in bosco di residui di utilizzazione, il lancio imprudente di sigarette e mozziconi e le manovre militari.

L’indagine conoscitiva del 2001 ha comunque posto in luce la consistente percentuale degli incendi colposi (34.8% del totale), che contribuisce a riequilibrare un quadro generale eccessivamente sbilanciato a favore della dolosità (59.8%).

Tale considerazione è in linea con quella di numerosi ed autorevoli specialisti ([1], [27]) che da tempo segnalano una generale ma immotivata tendenza a sovrastimare l’importanza degli incendi volontari.

Il fenomeno degli incendi boschivi (Fig. 1) in Italia è caratterizzato da una tendenza oscillante del numero di eventi che negli anni ’80 e ’90 ha avuto una notevole recrudescenza, seguita da un netto decremento; infatti la media decennale del numero degli eventi, a partire dal 1970, è stata la seguente:

Fig. 1 - Andamento del numero degli incendi in Italia distinto per superficie boscata e non boscata per il periodo 1961 - 2010.
 
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  • 1971 - 1980 = 6.964
  • 1981 - 1990 = 11.348
  • 1991 - 2000 = 10.576
  • 2001 - 2010 = 6.857

Il fenomeno evidenzia un’accentuata concentrazione territoriale, sia a livello di provincia che di Comuni maggiormente colpiti. Secondo i dati CFS, il 75% degli incendi è concentrato in 26 province tutte ricadenti nelle circoscrizioni statistiche “Italia Centrale” e “Italia Meridionale ed Insulare”, con l’eccezione di Torino (Tab. 1).

Tab. 1 - Province italiane con maggior incidenza del numero di incendi (2001-2009). Fonte: CFS.
No Provincia 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Media Media ultimi 3 anni
1 Cosenza 721 244 419 507 352 356 882 517 466 496 622
2 Salerno 403 166 631 446 368 214 672 359 395 406 475
3 Avellino 118 41 191 110 121 79 452 185 167 163 268
4 Catanzaro 221 104 165 95 112 162 384 280 110 181 258
5 Reggio Calabria 263 337 560 458 256 307 336 267 61 316 221
6 Potenza 202 103 175 151 149 100 301 184 112 164 199
7 Latina 190 41 267 139 207 114 282 143 136 169 187
8 Benevento 84 29 278 151 114 54 312 91 127 138 177
9 Crotone 157 126 247 187 74 131 206 160 66 150 144
10 Caserta 144 43 136 96 85 80 189 89 124 110 134
11 Foggia 188 57 166 80 76 84 188 144 70 117 134
12 Bari 88 47 95 40 45 97 169 139 79 89 129
13 Frosinone 107 26 159 75 67 67 208 77 68 95 118
14 Genova 147 141 306 100 111 103 118 100 115 138 111
15 Napoli 121 62 253 91 64 44 154 75 90 106 106
16 Lucca 68 62 197 44 84 93 104 95 117 96 105
17 Imperia 162 149 220 102 124 123 137 77 98 132 104
18 Roma 86 35 116 55 77 44 160 64 66 78 97
19 Taranto 84 26 59 38 48 53 101 108 62 64 90
20 Campobasso 38 19 70 33 29 31 130 101 28 53 86
21 Matera 117 35 93 67 63 53 105 123 30 76 86
22 Firenze 74 30 177 66 68 98 71 85 101 86 86
23 Lecce 58 43 55 45 52 65 100 78 54 61 77
24 Massa Carrara 53 81 137 50 60 45 84 65 70 72 73
25 Perugia 96 34 107 48 48 46 104 76 39 66 73
26 Torino 75 136 147 75 88 91 108 65 39 92 71
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A livello di comune la concentrazione è in costante incremento: nel periodo 2001-2009 i comuni in cui si verificava il 50 % degli eventi erano 422 (6.9% del totale), scesi a 384 (6.2%) nel periodo 2007-2009 per arrivare ai 254 (4.1%) del 2009.

Alla concentrazione spaziale si aggiunge quella temporale: infatti l’arco di tempo in cui si verifica il 50% degli eventi è passato da 8 settimane per il quinquennio 2005-2009, a 7 settimane nel triennio 2007-2009, infine a 6 settimane nel 2009.

Il fenomeno, geograficamente ben definito e concentrato, è altresì di chiara connotazione antropica in oltre il 98% dei casi: secondo dati ufficiali (CFS - dati non pubblicati) la percentuale di incendi di origine naturale (fulmine, eruzioni vulcaniche) si contiene infatti nell’ordine dell’1.30% (anni 2005-2009 - Fig. 2).

Fig. 2 - Cause incendi dal 2005 al 2009 a livello nazionale.
 
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Il 60% circa degli eventi è considerato di origine volontaria e circa il 14% di origine dubbia (Fig. 2).

La statistica degli incendi boschivi in Italia è svolta dal Corpo Forestale dello Stato che dal 2008 utilizza una procedura informatizzata, compilando il fascicolo territoriale elettronico dei dati statistici descrittivi di ogni singolo evento.

Il fascicolo contiene informazioni sulle caratteristiche degli eventi (causa, motivazione, localizzazione, estensione, diffusione, tipologia, tipo di vegetazione coinvolta, ecc.) anche concernenti l’attività di indagine e i dati georiferiti relativi al poligono dell’area percorsa dal fuoco.

La categoria statistica cause indica l’origine dell’evento, mentre il perché dell’evento è espresso correttamente dal concetto di motivazione.

Con l’attuale sistema statistico curato dal CFS la percentuale eventi a cui viene attribuita una causa ed un movente “accertato” non va oltre il 44% (61% nel triennio 2007-2009). Elevata è infatti la percentuale di motivazioni dubbie che supera il 40% negli incendi dolosi (Fig. 2). Appare pertanto più che opportuno, ai fini di una più incisiva opera di prevenzione, ridurre l’entità del fenomeno che rimane inesplorata dalle statistiche.

La conoscenza delle motivazioni può suggerire più efficaci misure di contrasto a gesti o azioni ripetuti e pertanto ragionevolmente prevedibili; soprattutto, consente di rivolgere ai potenziali autori, nel caso degli incendi involontari, appropriati messaggi di prudenza ed attenzione ([11]).

Materiali e metodi  

Il presente lavoro illustra un metodo che consente, accanto alla accettabile affidabilità dei risultati, di annullare la percentuale delle motivazioni dubbie. Esso commenta i risultati di una indagine sulle motivazioni svolta dal Nucleo Investigazioni Incendi Boschivi (NIAB) del CFS in 23 province, rappresentative delle aree più colpite in termini di numero di eventi e di seguito elencate:

  • LIGURIA: La Spezia
  • TOSCANA: Pisa, Firenze
  • UMBRIA: Perugia
  • LAZIO: Roma, Latina, Frosinone
  • MOLISE: Campobasso
  • CAMPANIA: Caserta, Napoli, Avellino, Benevento, Salerno
  • BASILICATA: Potenza, Matera
  • PUGLIA: Foggia, Bari, Lecce, Taranto
  • CALABRIA, Cosenza, Crotone, Reggio Calabria

L’indagine delle motivazioni è stata condotta mediante il metodo Delphi, tecnica di comunicazione strutturata di gruppo che trae informazioni dal confronto tra esperti riuniti in panel, allo scopo di ottenerne e sintetizzarne il parere su un determinato argomento ([26], [3]).

Il giudizio informato, o ragionevolezza (sensu [13]) è il fondamento del metodo: si ritiene infatti che i giudizi esperti di gruppo siano più attendibili di un giudizio individuale, assumendo che i componenti del panel di esperti che partecipano possano esprimere una buona valutazione della realtà loro sottoposta.

Recenti studi hanno dimostrato l’utilità del metodo Delphi nell’analisi delle motivazioni degli incendi, in particolare nell’eliminazione delle cause dubbie ([14], [15], [16], [4], [11], [19]).

Le Delphi session hanno coinvolto panel di esperti per un totale di circa 1000 unità, selezionati tra i forestali dei Comandi Stazione Forestali delle province considerate; il suddetto personale effettua le rilevazioni statistiche degli incendi, per cui è da ritenersi esperto nel campo in cui ordinariamente opera.

A ciascun partecipante è stata consegnata una check list costituita dalla lista delle 42 motivazioni ufficiali degli incendi boschivi, utilizzate nel Fascicolo Territoriale, escludendo le cause dubbie (codici 3207, 4201 e 5001). Le motivazioni sono contraddistinte da un codice numerico a quattro cifre. La prima cifra del codice indica la causa con la seguente convenzione: (1) cause naturali; (2) cause accidentali; (3) cause involontarie o colpose; (4) cause volontarie o dolose; (5) cause dubbie o non accertabili.

Si è quindi richiesto a ciascun partecipante di individuare sulla check list le 6 motivazioni ritenute più importanti nel proprio territorio e di ordinarle in ordine di importanza (rango), decrescente da 1 a 6. E’ stato raccomandato di operare in autonomia, senza consultare i propri vicini né i superiori in grado gerarchico.

Le risposte sono state elaborate al momento dal coordinatore della sessione (facilitator), presentando il risultato provvisorio ai partecipanti (feedback) ed invitandoli, sulla base delle indicazioni emerse, a rivedere eventualmente la propria risposta, rifacendo la procedura. Le schede erano infatti predisposte in modo da poterle riconsegnare a ciascun esperto; successivamente è stato eliminato ogni riferimento al compilatore, in modo da garantire l’anonimato.

Risultati  

I risultati sono indicati in Tab. 2 e Tab. 3, che riportano rispettivamente le motivazioni per frequenza e per ordine di importanza o rango o (il rango è il valore modale per singolo indice crescente da 1 a 6).

Tab. 2 - Frequenza delle motivazioni in ordine di importanza. Fonte: database CFS.
Codice Descrizione Frequenza Frequenza in % Provincia con frequenza massima
4001 Incendi causati da apertura o rinnovazione del pascolo a mezzo del fuoco 165 21.13 Reggio Calabria
4007 Incendi causati con l’intento di distruggere per mezzo del fuoco opere forestali non ben eseguite o non collaudabili 131 16.77 Reggio Calabria
4008 Incendi causati con l’intento di essere inclusi come operai nelle squadre antincendio o nei lavori di ricostituzione 45 5.76 Cosenza
4109 Piromania 41 5.25 Matera
3101 Incendi causati da attività di ripulitura di incolti 122 15.62 Bari, Roma, Foggia
3102 Incendi causati da eliminazione di residui vegetali forestali e agricoli (per esempio avanzi di potatura) 113 14.47 Firenze, Roma, Potenza
3103 Incendi causati da attività di miglioramento o rinnovazione del pascolo 45 5.76 Reggio Calabria
3104 Incendi causati da bruciatura delle stoppie 94 12.04 Matera
3105 Incendi causati da attività di ripulitura di scarpate stradali o ferroviarie 3 0.38 Bari, Matera
3201 Incendi causati da attività ricreative e turistiche (per esempio fuochi di barbecue) 2 0.26 Campobasso
3202 Incendi causati da lanci di petardi o razzi, brillamento di mine e esplosivi, lancio di mongolfiere di carta 9 1.15 Frosinone
3203 Incendi causati dall’uso di apparecchi a motore, a fiamma, elettrici e meccanici 2 0.26 Pisa
3204 Incendi causati da manovre militari o esercitazioni di tiro 2 0.26 Lecce
3205 Incendi causati da bruciatura di rifiuti in discariche abusive 7 0.9 Lecce
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Tab. 3 - Ordine di importanza (rango) delle motivazioni per Provincia. Tra parentesi è il numero di volte che la singola motivazione è stata considerata (frequenza). Fonte: NIAB-CFS.
Province Rango
1 2 3 4 5 6
Circoscrizione Italia Meridionale ed Insulare
Reggio Calabria 4001 (15) 3103 (8) 4007 (9) 3101(6) 4007 (5) 4102, 4109 (3)
Crotone 4001 (4) 3103 (4) 4001 (3) 3101, 4008 (2) 3102, 4002 (2) 3205 (2)
Cosenza 4001(9) 4008 (9) 4001, 3101 (6) 4109 (6) 4109 (6) 4109, 3104 (3)
Foggia 3104 (11) 3101 (8) 3104, 3101 (4) 3102 (5) 3104, 3103 (4) 4109 (7)
Bari 3101 (8) 3104 (8) 3101 (5) 3104 (4) 3001, 4101 (3) 4109 (5)
Lecce 4001 (3) 3101 (3) 3101, 3205 (2) 4003 (2) 3205 (2) 3204, 4008 (2)
Taranto 3101 (5) 3104 (4) 4001 (3) 3103 (3) 4001 (4) 4109 (4)
Potenza 4001(10) 3104 (11) 3102 (9) 3101, 3102 (4) 3101(4) 3104 (3)
Matera 3104 (14) 3104 (7) 3102 (5) 3101 (5) 4001 (9) 4109 (9)
Caserta 4001 (5) 4008 (6) 3101(3) 3102 (3) 3205 (2) 4007, 3102 (1)
Napoli 3102 (7) 3101(7) 3101 (4) 4007 (5) 4007 (3) 3205, 3104 (1)
Avellino 4001 (11) 4007, 3103 (6) 4007 (6) 4007, 4102 (4) 4008 (5) 4104 (3)
Benevento 4001(8) 3103 (7) 3104 (4) 4008 (7) 4007 (7) 3101 (4)
Salerno 4001(11) 4001, 4008 (4) 4008 (7) 3102 (5) 4001, 4007 (3) 4007 (3)
Campobasso 3104 (8) 3102 (8) 3101 (8) 3104 (3), 3101(3) 4001 (7) 3201 (2),3202 (2)
Circoscrizione Italia Centrale
Roma 3101 (8) 3102 (9) 3101, 3103 (6) 3103 (7) 3101, 4007 (3) 3102, 4007 (3)
Latina 4001 (20) 3102 (14) 3101, 4007 (6) 4007 (7) 3101, 4103 (4) 3001(4)
Frosinone 4001(11) 4001, 4007 (7) 4007 (5) 4007 (5) 4007, 4008 (3) 3202, 4104 (2)
Perugia 3102 (11) 3104 (7) 3104 (6) 4007 (9) 3102, 4007 (3) 4007 (6)
Pisa 3102 (4) 3102 (3) 3102, 3203 (2) 1001 (4) 3104 (3) 1001, 3101 (2)
Firenze 3102 (9) 3102, 3105 (2) 3105, 4109 (1) 1001, 3205 (2) 2001 (3) 4007 (2)
Circoscrizione Italia Settentrionale
La Spezia 3102 (5) 3101, 3202(5) 4007 (5) 3102, 4007 (3) 1001(4) 1001, 4007 (2)
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Nella Tab. 3 le province sono ordinate secondo la circoscrizione ISTAT di appartenenza (Italia Meridionale ed Insulare, Italia Centrale, Italia Settentrionale).

E’ evidente una decisa polarizzazione delle motivazioni: delle 42 ufficialmente disponibili ed eliminate le tre dubbie, gli esperti ne hanno infatti utilizzate solo 14. Otto di esse presentano frequenze superiori al 5%, e soltanto tre superano una frequenza del 15%.

La motivazione più frequente è altresì quella con il rango più elevato. Risulta infatti al primo posto, con rango 1, per 11 province su 22 e con alta frequenza, la motivazione connessa all’ampliamento, apertura o rinnovazione del pascolo a spese del bosco (4001), seguita dall’eliminazione imprudente di residui vegetali forestali ed agricoli (3102) e da bruciatura delle stoppie (3104). Circa la bruciatura di resti di utilizzazione, gli scarti non altrimenti utilizzabili quali ramaglie e frasca non possono essere eliminati mediante bruciamento sul campo, pratica normalmente diffusa. Tale comportamento configura oggi il reato di smaltimento illecito di rifiuti, sanzionato penalmente dall’art. 256, comma 1 del D. Lgs. 152/2006, (Cass. Pen., sez. III, 4 novembre 2008, n. 46213).

Al secondo posto, con rango 2, per 5 province su 22, figura la bruciatura delle stoppie (3104) a cui segue la motivazione relativa all’attività di ripulitura di incolti (3101) e la raccolta di prodotti conseguenti al passaggio del fuoco (4008).

Al terzo posto, con rango 3, per 8 province su 22, risulta l’attività di ripulitura di incolti (3101) seguita da questioni di caccia e bracconaggio (4007).

Al quarto posto, con rango 4, per 4 province su 22, figura la motivazione codice 3101 (ripulitura di incolti) e codice 4007 (questioni di caccia e bracconaggio).

Al quinto posto, con rango 5, per 6 province su 22. prevalgono nuovamente gli incendi legati a questioni di caccia e bracconaggio (4007).

All’ultimo con rango 6, per 5 province su 22, la motivazione relativa ad eventi causati da persone con turbe psicologiche comportamentali o piromania (codice 4109). Considerando le motivazioni più rilevanti, quelle con rango da 1 a 3, la matrice prevalente del fenomeno è individuata nell’uso improprio o imprudente del fuoco, peraltro tradizionale strumento di gestione delle risorse del territorio. Tutte le province della circoscrizione statistica ISTAT “Italia meridionale ed Insulare” (14 su 22) si caratterizzano pertanto per tre tipologie di motivazioni:

  • ampliamento, apertura o rinnovazione del pascolo a spese del bosco (4001);
  • bruciatura delle stoppie (3104);
  • ripulitura di incolti (3101).

Considerando tutte le motivazioni e prescindendo dal rango, si osserva una netta prevalenza delle motivazioni con codice 3000 ovvero colpose rispetto alle motivazioni con codice 4000, ovvero dolose. Quanto sopra conferma una certa prevalenza degli eventi colposi rispetto a quelli dolosi (54% contro 42%, rispettivamente).

Il ripetersi della medesima motivazione, ma con valori diversi di rango per la stessa provincia, indica una differente percezione del fenomeno da parte degli esperti.

Lo studio è stato integrato con la cluster analysis, che consente di determinare, in base ad uno specifico criterio, raggruppamenti di unità similari rispetto ad un insieme di caratteri presi in considerazione, al fine di desumere la suddivisione più probabile per gli individui analizzati. Essa ha lo scopo di valutare l’affinità tra Province attraverso l’eventuale aggregazione, in cluster più o meno numerosi, delle motivazioni rilevate.

Nel presente lavoro la cluster analysis è stata utilizzata in due modi, facendo comunque ricorso ad un metodo di tipo gerarchico, in cui cioè vengono individuate a partire da n grappoli di una sola unità, una serie di partizioni che possono essere rappresentate graficamente attraverso un dendrogramma in cui si giunge nello step finale ad un unico cluster che le comprende tutte.

I metodi gerarchici si distinguono per il modo in cui, dopo la p-esima fusione, vengono calcolate le distanze tra il nuovo grappolo ed i rimanenti.

Nel primo caso la cluster analysis è stata applicata alla matrice di codici identificativi delle sole motivazioni, facendo ricorso al metodo del centroide, calcolando la media dei codici all’interno di ciascun gruppo di volta in volta formato, e ottenendo il dendrogramma riportato in Fig. 3.

Fig. 3 - Dendrogramma ottenuto con il metodo del centroide.
 
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Si evidenziano due grandi gruppi, il primo dei quali costituito da un cluster numeroso comprendente tutte le Province meridionali ed insulari seguito da uno più ridotto che comprende soltanto le province di Toscana e Liguria. I raggruppamenti ottenuti mostrano in alcuni casi una certa omogeneità e/o contiguità territoriale (Foggia, Bari; Firenze, Pisa, La Spezia; Napoli, Campobasso; Taranto, Matera) ma in altri si tratta di situazioni geograficamente differenti (Salerno, Reggio Calabria; Lecce, Latina; Cosenza, Avellino). E’ pertanto è evidente che sul fenomeno agiscono altre variabili, ad esempio specifici aspetti socio-economici, culturali e tradizionali dei territori analizzati. Nel secondo caso di cluster analysis sono state considerate, oltre al rango delle motivazioni, anche le loro frequenze; è stato utilizzato il metodo del complete linkage, come misura di massima distanza fra due unità appartenenti a due gruppi differenti (Fig. 4). In questo caso i cluster formatisi presentano delle differenze rispetto al dendrogramma precedente, come mostrato in Fig. 4.

Fig. 4 - Dendrogramma ottenuto il metodo del complete linkage.
 
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L’adozione del duplice criterio (rango e frequenza) definisce, infatti, due distinti raggruppamenti, il primo dei quali comprende a sua volta numerosi cluster più ridotti costituiti da un numero limitato di province; il secondo, invece, raggruppa ancora una volta, soltanto province delle circoscrizioni statistiche Italia centrale e Italia settentrionale, che pertanto appaiono sempre nettamente differenziate dal resto del gruppo. Nei cluster più ridotti, accanto a situazioni di contiguità territoriale che si ripetono (ad es., Caserta, Napoli, Latina), si evidenziano analogie per tradizionali attività di land-use, talvolta ancora attuali (ad es., Matera, Foggia, Campobasso, Potenza, assimilate da tradizioni di cerealicoltura e allevamento ovino). Cosenza, che è la provincia con la maggiore incidenza numerica, appare sempre isolata all’interno di un cluster, apparentemente senza affinità con altre situazioni. La pluralità di aggregazioni con gruppi di contenuta dimensione, oltre a segnare nettamente il divario tra circoscrizioni statistiche, conferma che le motivazioni sono fortemente legate alla identità di singoli territori, senza una fisionomia comune. Ciò si traduce anche nella difficoltà di individuare forme di prevenzione di carattere generale, che devono invece essere adattate e specificamente rivolte a singole realtà ([10]).

Discussione  

Il metodo Delphi consente, attraverso l’esperienza dei componenti del panel di esperti, di raccogliere attendibili informazioni in ordine alle motivazioni degli incendi, annullando l’incidenza delle motivazioni dubbie; ciò a condizione che i partecipanti, opportunamente selezionati, siano realmente esperti del fenomeno e buoni conoscitori del territorio in cui operano e della sua fisionomia socio-economica e che abbiano partecipato con spirito costruttivo alla Delphi session. Non si esclude anche il cosiddetto effetto Hawthorne, particolare reazione di modifica del comportamento di soggetti che si sentono sotto osservazione ([22]), anche nel senso di fornire risposte compiacenti ritenute più gradite.

Va ovviamente precisato che i risultati si riferiscono alla percezione del problema da parte degli esperti. Non esiste, d’altronde, altro metodo per valutare con precisione l’incidenza delle varie motivazioni; l’ideale sarebbe utilizzare i dati delle sentenze di condanna di soggetti rinviati a giudizio, che però sono una minima parte rispetto all’universo statistico degli eventi sotto osservazione (Tab. 4) e dei quali una modesta percentuale è soggetto a condanna definitiva, a fronte del numero elevato che non subisce condanna per avvenuta prescrizione.

Tab. 4 - Sentenze in Italia dal 2000 al 2006 per reati di incendio colposo e/o doloso. Fonte: CFS (dati non pubblicati).
Tipo % N Cum. Cum. %
Sentenze 2000-2006 100 1013 - -
Assoluzioni 13.6 138 569 56.2
Archiviazioni 42.5 431
Condanne 39.6 401 444 43.8
Decreti penali 4.2 43
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Rispetto alla raccolta di informazioni con il fascicolo territoriale, che consentono di determinare la frequenza delle motivazioni, il metodo Delphi ha il vantaggio di aggiungere anche una gerarchia di importanza attraverso il rango, elemento distintivo e caratterizzante del metodo stesso. Il metodo è altresì abbastanza economico e non necessita di particolari fonti di documentazione o banche dati e può esser applicato su differenti scale territoriali.

In rapporto all’indagine svolta sulle province a maggiore incidenza di incendi, l’analisi evidenzia una seppur contenuta prevalenza delle motivazioni colpose, confermando anche per l’Italia l’ipotesi dell’eccessiva enfasi per le motivazioni dolose avanzata dagli esperti a livello internazionale. Questa circostanza inizia ad essere evidente anche nelle statistiche più tradizionali, realizzate dal CFS ed oggetto di pubblicazione annuale.

Nell’insieme delle province considerate, che sono quelle a maggiore incidenza numerica di incendi, le motivazioni a più alta frequenza e rango si rifanno, complessivamente, all’uso del fuoco nella gestione produttiva o conservativa dello spazio rurale, seppure con modalità non sostenibili. A questa logica risponde l’uso imprudente del fuoco per l’eliminazione di residui, per la ripulitura di incolti e per l’eliminazione delle stoppie, per stimolare il ricaccio di piante eduli.

L’uso del fuoco come strumento di eliminazione di residui di coltivazione dei cereali rappresenta una tradizionale, bimillenaria pratica tipica dei paesi del Mediterraneo; benché riconosciuta causa di non indifferenti problemi, soprattutto in termini di emissioni di GHG e di alterazione della struttura del terreno, essa stenta ad essere del tutto abolita, così come auspicato dalla normativa comunitaria ([18]).

Le motivazioni individuate dagli esperti sembrerebbero indicative della persistenza dell’uso del fuoco come mezzo intuitivo e tradizionale di problem solving ([8]) da parte di una società che, in zone probabilmente più marginali del territorio, conserva e perpetua modalità arcaiche e tradizionali che sopravvivono alla generale evoluzione della società ([12], [16], [17]). La motivazione legata al pascolo si presenta come prevalente ed in modo trasversale all’interno del campione territoriale esaminato: il fuoco appiccato dal pastore può garantire accresciute disponibilità di foraggio, ma può anche indicare presenza di conflitti tra i soggetti coinvolti ([24], [25]). Gli incendi, in questo campo, oltre a migliorare la qualità dei pascoli, sono anche il mezzo più economico per riaprire alle greggi, eliminando la vegetazione infestante, gli spazi e i percorsi interrotti dal dinamismo della vegetazione ([20]), conseguenza dell’abbandono da parte dell’uomo.

Anche l’uso volontario del fuoco in campo venatorio è un modo, seppur improprio, di gestire lo spazio rurale, finalizzato ad attrarre o spostare temporaneamente cospicui stock di selvaggina (presumibilmente si riferisce alla caccia al cinghiale). Molto vicino, come scelta di problem solving, l’uso del fuoco per la raccolta di prodotti conseguenti al passaggio del fuoco (essenzialmente asparago selvatico e funghi) di elevato valore commerciale, segnalato recentemente come preoccupante nel Parco Nazionale dell’Alta Murgia, in Puglia.

Conclusioni 

Nel complesso le motivazioni raccolte con il metodo Delphi identificano una società in cui l’uso tradizionale del fuoco, seppur imprudente e disfunzionale, appare tuttora vincente rispetto alle moderne e necessarie esigenze di tutela del territorio. In questa società l’uso del fuoco appare tuttora la strategia per la risoluzione di problematiche di tipo concreto o di conflittualità di tipo interpersonale.

L’indicazione tra le motivazioni rilevanti, seppur con rango ridotto (al sesto posto) della piromania va accolta con una certa riserva, poiché è frequente l’uso del termine come sinonimo, peraltro improprio, di incendiario ([17]).

Tra le motivazioni emerse dall’indagine emerge la notevole frequenza della ricerca di profitto in termini di occasioni di assunzione (codice 4005), che peraltro a livello di rango si ritrova invece in posizioni trascurabili in talune province.

L’analisi condotta con il metodo Delphi evidenzia, nel complesso, la maggiore importanza delle motivazioni colpose rispetto alle dolose. Oltre ad essere in linea con la corrente opinione degli esperti, questa constatazione apre la prospettiva di maggiori successi; sono infatti la prevenzione e le regole d’uso di suoli, soluzioni più durature e relativamente meno costose, a dare una risposta non effimera al problema della gestione sostenibile del rischio ambientale.

Bibliografia

(1)
Alexander D, Esnault F, Calabri G (1999). Forest fires in the Mediterranean area. Unasylva 197 (50): 35-41.
::Google Scholar::
(2)
Alexander ME (2000). Fire behaviour as a factor in forest and rural fire suppression. Forest Research, Rotorua, in association with the National Rural Fire Authority, Wellington. Forest Research Bulletin No. 197, Forest and Rural Fire Scientific and Technical Series, Report No. 5, pp. 30.
::Google Scholar::
(3)
Baughman MJ (1989). Effective use of the Delphi process. In: “Discovering new knowledge about trees and forests” (Leary RE ed). Gen. Techn. Rep. NC, North Central Forest Experiment Station, USDA Forest Service, pp. 135.
::Google Scholar::
(4)
De Las Heras J, Salvatore R, Rodrigues M, Lovreglio R, Leone V, Giaquinto P, Notarnicola A (2007). Wildfire motivation survey through the Delphi Method. In: Actas de la “IV Conferencia Internacional sobre Incendios Forestales”. Sevilla (Spain), 13-18 May 2007. Organismo Autónomo de Parques Nacionales, Madrid, Spain. [ISBN/ISSN: 978-84-8014-690]
::Google Scholar::
(5)
Delogu G (2005). Come prevenire gli incendi: il ruolo degli operai forestali. Natura Sardegna 26: 14-17.
::Google Scholar::
(6)
Gaylor HP (1974). Wildfires: prevention and control. Robert J Brady Company, Bowie, Maryland, USA, pp. 319.
::Google Scholar::
(7)
IIA (1933). Enquête Internationale sur les incendies de forêts. Institute International d’Agriculture, Rome, Italy, pp. 457.
::Google Scholar::
(8)
Koomey JC (2009). I numeri che contano. E l’arte del . Gruppo Editoriale Muzzio, pp. 272.
::Google Scholar::
(9)
Leone V (1988). Aspetti e limiti dell’attuale dispositivo difensivo contro gli incendi boschivi. Cellulosa e Carta 5: 15-23.
::Google Scholar::
(10)
Leone V, Koutsias N, Martinez Fernandez J, Allogöwer B, Vega- Garcia C, Lovreglio R (2003). The human factor in fire danger assessment. In: “Wildland fire danger estimation and mapping. The role of remote sensing data” (Chuvieco E, Salinero eds). Series in Remote Sensing, Vol. 4. World Scientific Publishing Co., New Jersey, USA, pp. 143-194.
::Google Scholar::
(11)
Leone V, Lovreglio R, Martín P, Martínez J, Vilar L (2009). Chapter 11. Human factors of fire occurrence in the Mediterranean. In: “Earth observation of wildland fires in mediterranean ecosystems” (Chuvieco E ed). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, pp. 149-170. [ISBN/ISSN: 978-3-642-01753-7]
::Google Scholar::
(12)
Leone V, Lovreglio R (2009). La conoscenza delle motivazioni: la grande incognita nell’attività di prevenzione. In: “Incendi boschivi prevenzione, lotta e controllo con i nuovi strumenti tecnologici” (Angeli L, Costantini R, Cristofori S eds). Regione Toscana, Collana Ricerca, Trasferimento, Innovazione 8: 153-168.
::Google Scholar::
(13)
Lichtner M (1999). La qualità delle azioni formative. Criteri di valutazione tra esigenze di funzionalità e costruzione del significato. Franco Angeli, Milano, pp. 320.
::Google Scholar::
(14)
Lovreglio R, Leone V, Giaquinto P, Notarnicola A (2006). New tools for the analysis of fire causes and their motivations: the Delphi technique. Forest Ecology and Management 234 (1): 18-33.
::CrossRef::Google Scholar::
(15)
Lovreglio R, Silletti G, Rodrigues MJ, Leone V (2008). Applicazione del metodo Delphi per l’analisi delle motivazioni degli incendi: il caso Taranto 2008. L’Italia Forestale e Montana 5: 427-447.
::CrossRef::Google Scholar::
(16)
Lovreglio R, Leone V, Giaquinto P, Notarnicola A (2010a). Wildfire cause analysis: four case-studies in southern Italy. iForest 3: 8-15.
::CrossRef::Google Scholar::
(17)
Lovreglio R, Rodrigues M, Notarnicola A, Leone V (2010b). From fire motives survey to prevention: the case of Cilento and Vallo di Diano National Park (Italy). In: Proceedings of the “VI International Conference on Forest Fire Research”. Coimbra (Portugal), pp. 354.
::Google Scholar::
(18)
Lovreglio R, Leone V (2011). Le conseguenze del passaggio del fuoco sul terreno. Geologia dell’ambiente 3: 8-15
::Google Scholar::
(19)
Marciano A, Lovreglio R, Patrone A, Notarnicola A, Leone V (2010). Tecniche di analisi delle motivazioni degli incendi. Applicazione nel territorio del Parco Nazionale del Cilento e Vallo di Diano. Sherwood 162: 13-18.
::Google Scholar::
(20)
Meloni B (1984). Famiglie di pastori: continuità e mutamenti in una comunità della Sardegna Centrale 1950-1970. Rosemberg & Sellier - Isre, Torino, Nuoro.
::Google Scholar::
(21)
MIPAAF-CFS (2002). Indagine conoscitiva incendi boschivi. Ministero delle Politiche Agricole e Forestali, Corpo Forestale dello Stato, New Graphic snc, Roma.
::Google Scholar::
(22)
Olson R, Verley J, Santos L, Salas C (1994). What we teach students about the Hawthorne studies: a review of content within a sample of introductory I-O and OB textbooks. The Industrial-Organizational Psychologist 41 (3): 23-39.
::Google Scholar::
(23)
O’Toole R (2003). Money to burn? Regulation Winter 2002-2003: 16-20.
::Google Scholar::
(24)
Susmel L (1974). Studio di pianificazione antincendio per la Regione Autonoma della Sardegna. Regione Autonoma della Sardegna, Cagliari.
::Google Scholar::
(25)
Susmel L (1983). Il problema degli incendi dolosi nell’ambiente mediterraneo: cause, prospettive e rimedi, In: Atti del “Convegno Internazione di Studi sul Problema degli Incendi Boschivi in Ambiente Mediterraneo” (Leone V ed). Assessorato dell’Agricoltura e Foreste, Regione Puglia, Bari, pp. 648.
::Google Scholar::
(26)
Turoff M (1970). The design of a policy Delphi. Technological Forecasting and Social Change 2 (2): 149-171.
::CrossRef::Google Scholar::
(27)
Vélez R (2000). La defensa contra incendios forestales. Fundamentos y experiencias. McGraw-Hill/Interamericana de España S.A.U., Madrid, Spain, pp. 2242.
::Google Scholar::
(28)
Wilson CC (1975). Detection and control of forest fires for the protection of the human environment. Project 0206-74-003, Publ. M/LO788/E/1.78/1/70, FAO, Rome, Italy.
::Google Scholar::

Authors’ Address

(1)
R. Lovreglio
Dipartimento di Agraria, Università di Sassari, v. Cristoforo Colombo 1, I-08100 Nuoro (Italy)
(2)
A. Marciano
Corpo Forestale dello Stato, Divisione 3, Nucleo Investigativo Antincendi Boschivi (NIAB), Roma (Italy)
(3)
A. Patrone
Comando provinciale CFS, Benevento (Italy)
(4)
V. Leone
Dipartimento di Scienze dei Sistemi Colturali, Forestali e dell’Ambiente, Università della Basilicata, v. Ateneo Lucano 10, I-85100 Potenza (Italy)

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R. Lovreglio
rlovreglio@uniss.it
 

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Citation:
Lovreglio R, Marciano A, Patrone A, Leone V (2012). Le motivazioni degli incendi boschivi in Italia: risultati preliminari di un’indagine pilota nelle Province a maggiore incidenza di incendi. Forest@ 9: 137-147. - doi: 10.3832/efor0693-009

Academic Editor: Marco Borghetti

Paper’s History

Received: Feb 15, 2012
Accepted: Mar 27, 2012
Early Published: -
Publishing Date: Jun 26, 2012

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