IL CONTRIBUTO DELLA RICERCA PER LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO DA FRANA

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Aurelio Gagliardi
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1 IL CONTRIBUTO DELLA RICERCA PER LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO DA FRANA, PhD "ANALISI E ATTIVITÀ DI MITIGAZIONE DEL DISSESTO IDROGEOLOGICO " Foggia, 6 Giugno 2017

2 Premessa La configurazione geologica e geografica dell Italia rende il nostro Paese particolarmente soggetto a fenomeni di Circa un terzo del totale delle frane è costituito da fenomeni a cinematismo rapido (soil slip, debris-slide, debris-flow)

Premessa Negli ultimi anni aumento notevole dell impatto socio-economico legato all occorrenza di frane superficiali indotte da pioggia Le cause: maggiore diffusione delle attività antropiche,

3 Premessa Negli ultimi anni aumento notevole dell impatto socio-economico legato all occorrenza di frane superficiali indotte da pioggia Le cause: maggiore diffusione delle attività antropiche, maggiore frequenza nella formazione di sistemi convettivi perduranti (Medicanes) Questo tipo di frane possono causare ingenti perdite in termini di vite umane (elevate velocità, volumi mobilizzati e runout)

4 Sarno e Quindici (1998) 160 morti Messina (2009) 37 morti Cinque Terre (2011) 13 morti

5 Premessa Strumenti utili alla prevenzione e alla gestione dell emergenza (Piani di Protezione Civile) Analisi di suscettibilità (carte inventario) Damen et al., 2014

6 Premessa Obiettivo a lungo termine: da suscettibilità a pericolosità (probabilità di occorrenza) Approccio perseguibile a breve-medio termine: analisi di suscettibilità finalizzate alla definizione di scenari d innesco futuri Tecniche utilizzate: caratterizzazione geologicogeomorfologica, modelli numerici fisicamente basati, prove sperimentali di laboratorio ecc.

7 Scenari d innesco per frane superficiali (Soil slip triggering scenarios) Giampilieri (ME) 01/10/2009

Un possibile approccio Schilirò et al., 2015a Modello numerico TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Slope stability) (Baum et al.

8 Un possibile approccio Schilirò et al., 2015a Modello numerico TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Slope stability) (Baum et al., 2008) Calibrazione del modello tramite ricostruzione in back-analysis di un evento franoso di riferimento Definizione di differenti scenari di innesco variando l input di pioggia in funzione delle curve di probabilità pluviometrica riferite all area di studio

11 Back-analysis dell evento 2009 Predizione temporale Schilirò et al., 2015a

12 Back-analysis dell evento 2009 Predizione spaziale Schilirò et al., 2015a

13 Ricostruzione scenari di innesco 1 di 2 Curve di probabilità pluviometrica (distribuzione GEV) Schilirò et al., 2015a

14 Ricostruzione scenari di innesco 2 di 2 Confronto tra scenari di innesco ipotizzati ed evento del 2009

15 Un altro caso di studio: Cinque Terre Back-analysis dell evento del 25 Ottobre 2011 Uso del suolo

16 Un altro caso di studio: Cinque Terre Terrazzi agricoli (coltivati e abbandonati)

17 Spessore del suolo: Topographic Position Index (TPI) Topographic position index: zonazione delle aree terrazzate attraverso il confronto delle quote delle celle

18 Topographic Position Index (TPI) vs. Saulnier s method

19 Scenari d innesco per frane superficiali L affidabilità dei risultati derivanti dall applicazione dei modelli numerici è strettamente legata all attendibilità dei valori dei parametri caratteristici delle coltri di copertura su larga scala Analisi di dettaglio dei meccanismi d innesco delle frane superficiali, con valutazione dei parametri che maggiormente influiscono sul processo di rottura (spessore e condizioni idrauliche della coltre)

20 Meccanismi d innesco per frane superficiali: prove sperimentali Montrasio et al., 2016

Pioggia costante e variabile (pluviogramma evento 2009

21 Meccanismi d innesco per frane superficiali: prove sperimentali Test a condizioni iniziali variabili (n e w) Pioggia costante e variabile (pluviogramma evento 2009 scalato) Presenza vie di infiltrazione preferenziale Tempi e modalità di innesco

22 Meccanismi d innesco per frane superficiali: prove sperimentali

23 Meccanismi d innesco per frane superficiali: prove sperimentali

24 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Ricostruzione della dinamica del debris-flow del Racinazzo (2009) BING model modificato (larghezza valliva) Schilirò et al., 2015b

25 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Modello calibrato tramite analisi DEM pre-post evento ed evidenze di sito

26 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Schilirò et al., 2015b

27 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Modello calibrato tramite analisi DEM pre-post evento ed evidenze di sito

28 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Modello calibrato tramite analisi DEM pre-post evento ed evidenze di sito

29 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione Elevate velocità..

30 Scenari d innesco per frane superficiali: aree di invasione ed ingenti volumi mobilizzati

31 La mano dell uomo.

32 La mano dell uomo.

33 I disastri sono considerati eventi rapidi

34 ma le condizioni per un disastro si costruiscono lentamente

35 Evento estremo Un evento estremo non si traduce per forza in un estremo impatto.. A seconda del contesto, eventi innescanti estremi possono non causare impatti estremi Eventi non estremi possono causare impatti estremi Disastro: un evento che conduce ad un impatto estremo

36 Tempi di ritorno dell evento del 2009 (Messina) Curve di probabilità pluviometrica (distribuzione GEV) Ore Pioggia 01/10/2009 TR Schilirò et al., 2015a

37 Tempi di ritorno dell evento del 2009 (Messina) Giampilieri (ME)

38 «Lessons learned» Informazioni sulla propensione all innesco in risposta a differenti scenari di pioggia L importanza delle condizioni locali (uso del suolo) Distinzione eventi-impatti estremi Prospettive future: miglioramento nella definizione dei parametri di input (scenari in tempo reale)

39 Letture consigliate Montrasio L., Schilirò L., Terrone A. (2016) - Physical and numerical modelling of shallow landslides Landslides, 13: doi: /s x Schilirò L., Montrasio L., Scarascia Mugnozza G. (2016) Prediction of shallow landslide occurrence: validation of a physically-based approach through a real case study Science of the Total Environment, : doi: /j.scitotenv Schilirò L., Esposito C., Scarascia Mugnozza G. (2015)a Evaluation of shallow landslidetriggering scenarios through a physically based approach: an example of application in the southern Messina area (northeastern Sicily, Italy) Natural Hazards and Earth System Sciences, 15: doi: /nhess Schilirò L., De Blasio F.V., Esposito C., Scarascia Mugnozza G. (2015)b - Reconstruction of a destructive debris-flow event via numerical modelling: the role of valley geometry on flow dynamics Earth Surface Processes and Landforms, 40: doi: /esp.3762 luca.schiliro@uniroma1.it

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