Modelli Empirici - Idrologici

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Elena Negro
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1 Modelli Empirici - Idrologici Si raa di un approccio a scaola nera, in cui vengono voluamene ignorae le leggi che governano il fenomeno. Generalmene si aribuisce alla pioggia misuraa da una ree di pluviomeri il compio di sineizzare le cause di innesco di un fenomeno complesso come le frane. Soglie pluviomeriche i Modelli possono essere: I ordine II ordine

2 Modelli I ordine considerano esclusivamene lepiogge, non avvalendosi di un analisi approfondia di ui gli elemeni di naura morfologica, di uso della coperura dei suoli, nonché dei caraeri geologici, geomerici ed idrologici del versane coinvolo. Modelli II ordine individuano le soglie considerando le variabili del coneso fisicoi e valuanocome le piogge criiche i varino in base alle caraerisiche dell ambiene di sviluppo del fenomeno.

3 Modelli Empirici - Idrologici Y()=f(p();<) P[E ] P E if Y Ycr 1 if Y Y cr Probabilià di avere l eveno E al empo Y cr valore criico

4 ALEOTTI 24

5 Modelli Empirici - Idrologici Piogge immediaamene precedeni l eveno franoso Inensià di pioggia i nelle ulime ore o nel corso dell ulimo li eveno meeorico Piogge cumulae Toale inizio della sagione idrologica o degli ulimi n giorni

6 Campbell, 1975

7 Modelli Empirici - Idrologici frane invesigae I nubifragio II pioggia prolungaa III pioggia inensa Cancelli e Nova, 1985

8 Modelli Empirici - Idrologici Schemi maggiormene diffusi ed uilizzai: Modelli I-D Modelli R d -R D

9 I cr D a D b Modelli Empirici Idrologici : Modelli I-D

10 Modelli Empirici Idrologici : Modelli R D -R d R D = Pioggia cumulaa su un inervallo di lunghezza D R d = Pioggia cumulaa su un inervallo di lunghezza d D > d

11 hp://rainfallhresholds.irpi.cnr.i/

12 hp://rainfallhresholds.irpi.cnr.i/

13 Modelli Empirici - Idrologici VANTAGGI E SVANTAGGI la possibilià di effeuare un analisi del fenomeno senza la necessià di reperire deagliae conoscenze circa i processi fisici in gioco; la possibilià di implemenazione sulla base di un limiao numero di dai (serie soriche delle piogge; ubicazione e daa degli eveni di mobilizzazione i sorici); i) l uilizzabilià dell'approccio anche in sede di previsione o l uilizzabilià dell approccio anche in sede di previsione o pianificazione degli inerveni.

14 Modelli Empirici - Idrologici VANTAGGI E SVANTAGGI la rasferibilià del modello da sooporre sempre a verifica, il significao fisico dei parameri non sempre conseguibile, la limiaa uilià nella descrizione dei reali processi fisici in gioco;

15 Modelli Empirici - Idrologici California. Febbraio 198 Marzo 1987 Rainfal ll Inensiy (cm/h) Johnson e Siar, 199 Duraion (h)

16 MODELLO IDROLOGICO FLaIR Forecasing of Landslides Induced by Rainfall Sirangelo e Versace (1992) Funzione di Funzione di Mobilizzazione rasferimeno Y(.) (.) ) Valore soglia Y cr K I d Y d

17 Modelli Empirici Idrologici : Modello FLaIR Y K I d d d 24 I ~ d r h 24 Y k * r p d d p Funzione di mobilizzazione Inensià di pioggia Funzione di rasferimeno ()

18 Modelli Empirici Idrologici : Modello FLaIR d p k Y d Funzione di mobilizzazione Inensià di pioggia 1 b b a a Funzione di rasferimeno (), ; ) ( ) ( 1 b a e a b b a 1,, ; exp 1 exp b b b b b b Forma gamma Forma doppio esponenziale ; 1 k e k k s r per s r q p B r s q p q p ) ( Forma esponenziale Forma bea alrove q p B, ) ( r s r q p, 1, 1, Forma bea

19 Esempi grafici della funzione di rasferimeno (gamma)

20 2 Rainfall (mm) 1,4 Funzione Trasferimeno,4 Funzione Trasferimeno,3,3,2,4 Funzione Trasferimeno,2,1,3, Funzione di Mobilizzazione,2, Funzione di Mobilizzazione Funzione di Mobilizzazione 1 5

21 Modelli Empirici Idrologici : Modello FLaIR () funzione di rasferimeno esponenziale

22 Modelli Empirici Idrologici : Modello FLaIR () funzione di rasferimeno gamma

24 Taraura del modello: idenificazione della funzione di rasferimeno Crierio Ranking P[E ] probabilià che al empo l eveno E (un movimeno) si manifesi P E if Y Y c 1 if Y Y c Y c valore criico Funzione di Mobilizzazione 1 Aivazione frana Siuazione di insabilià fs Y( () Siuazione di sabilià fi 2 1 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ 1/1/ /1951 /1952 /1953 /1954 /1955 /1956 /1957 /1958 /1959 /196 /1961 /1962 /1963 /1964 /1965 /1966 /1967 /1968 /1969 /197 /1971 /1972 /1973 /1974 /1975 /1976 /1977 /1978 /1979 /198 /1981 /1982 /1983 /1984 /1985 /1986 /1987 (giorni)

25 Piogge regisrae? empo correne MODELLO FLaIR Y () Modulo RF Y ( ) ( u) P( u) du ( u) P( u) du componene deerminisica MODELLI METEOROLOGICI DI PREVISIONE MODELLI STOCASTICI DI PREVISIONE componene socasica

26 Un modello per la previsione delle frane (Modello FLaIR) Indice FLaIR fase di aenzione fase di allarme,3,4,5 6,6 1 6,6,7 fase di preallarme 3 2,8 85,85,9,8,95

27 SISTEMA DI PREANNUNCIO DELLE FRANE INNESCATE DA PIOGGIA SISTEMA DI ACQUISIZIONE ED Y() () ELABORAZIONE DATI Criicià () correne Trasmissione dei dai di pioggia IN TEMPO REALE AREA SOTTO O CONTROLLO aivazione Aivazione della della fase fase di di aenzione allarme allera

28 Y () Y3 Y Y2 Y1 THRESHOLD SCHEME/1 Criicià Livello 3 Proni all inerveno Livello 2 Livello 1 SCENARIO Eveno Non Eveno Livello 1 Livello 2 Livello 3

29 Y () Y3 THRESHOLD SCHEME/2 Livello 3 SCENARIO Eveni inensi Y Y2 Y1 Proni all inerveno Livello 2 Livello 1 Eveni medi Eveni modesi Livello 1 Livello 2 Livello 3

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