La previsione dei terremoti Il recente terremoto che il 6 aprile ha devastato L Aquila ha mostrato inequivocabilmente come la mitigazione del rischio

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1 La previsione dei terremoti Il recente terremoto che il 6 aprile ha devastato L Aquila ha mostrato inequivocabilmente come la mitigazione del rischio sismico sia uno degli aspetti della ricerca geofisica e geologica di maggiore impatto per la società. Dopo eventi del genere ci si interroga a fondo su come sia possibile prevenire o comunque mitigare gli effetti di tali catastrofi. Uno dei modi possibili non l'unico con cui possiamo ridurre significativamente il rischio sismico è attraverso la previsione degli eventi sismici. La domanda quindi sorge spontanea: è possibile prevedere i terremoti? Per dare una risposta è prima necessario definire il significato di prevedere. Di base esistono due tipi possibili di previsione. La prima è la previsione deterministica che implica l'identificazione precisa e con un anticipo sufficiente per mettere in sicurezza le persone minacciate dall'evento di quando e dove avverrà un terremoto e quanto sarà grande. La seconda è la cosiddetta previsione probabilistica che consiste nel definire una probabilità di occorrenza nello spazio e nel tempo per terremoti di una determinata intensità. Nel seguito, con il termine previsione si intenderà solo la previsione deterministica. Qualora si faccia riferimento alla previsione probabilistica essa verrà citata per esteso. La ricerca nel campo della previsione dei terremoti prosegue ormai da più di quarant anni. Tali ricerche hanno avuto prevalentemente un carattere empirico poiché si sono sempre basate, e si basano tuttora, sull identificazione di fenomeni precursori che anticipano l occorrenza di un terremoto di grandi dimensioni. Storicamente, queste ricerche ebbero un deciso incremento a seguito dell unica previsione riuscita finora, fatta dai ricercatori cinesi nel febbraio del Dopo alcuni mesi di anomalie nelle deformazioni del terreno, del comportamento degli animali, dei livelli delle acque nelle falde e dopo un eclatante incremento della sismicità, le autorità decisero di evacuare la città di Hay-Cheng il 5 febbraio Lo stesso giorno, verso le 8 di sera, un terremoto di magnitudo 7.3 devastò la città. I morti furono solo poche migliaia, molto di meno di quanti si sarebbero potuti avere senza l evacuazione preventiva. Il successo di tale operazione portò a credere che la previsione deterministica dei terremoti fosse un obiettivo raggiungibile in tempi rapidi e spinse molti ricercatori a indirizzare le loro ricerche in questo campo. L entusiasmo derivato da questo successo si spense presto. L anno dopo, nel luglio del 2006, un terremoto non previsto colpì la città di Tangshan, sempre in Cina, causando più di 250 mila morti. Un analisi retrospettiva accurata di tali eventi non è facile poiché i dati relativi alle anomalie summenzionate non sono facilmente reperibili. Di fatto, si può però dire che il terremoto di Hay-Cheng fu preceduto da un elevata attività sismica crescente, mentre quello di Tengshan non ebbe nessuna scossa precedente, e nemmeno altri tipi di precursori riconoscibili. L esempio dei terremoti di Hay-Cheng e Tienshan illustra chiaramente le difficoltà intrinseche alla previsione dei terremoti; capita spesso, infatti, che alcune apparenti anomalie registrate prima di un terremoto non siano poi osservate in terremoti successivi. Uno dei problemi di base nell'identificazione dei precursori è che le analisi retrospettive sono spesso ingannevoli. L effetto più noto è il cosiddetto fishing expedition, cioè, più è alto il numero di osservazioni che possiamo fare prima del terremoto, più è probabile osservare anomalie che sono dovute al puro caso. In sintesi, anomalie completamente casuali rispetto all'occorrenza dell'evento sismico vengono a volte interpretate come precursori perché erroneamente si stabilisce un rapporto causale tra precursore e terremoto che in realtà non esiste. Una logica simile è alla

2 base della scaramanzia. Per esempio, dopo un evento particolarmente fortunato che ci ha interessato, è possibile notare che tra le tante cose osservabili quel giorno il nostro abbigliamento aveva qualcosa di particolare, l'alimentazione, oppure alcune nostre azioni sono state diverse dal solito. La scaramanzia nasce quando il rapporto casuale tra eventi (ad esempio tra la nostra alimentazione e l'evento fortunato) viene erroneamente interpretato come un rapporto causale. Tornando ai terremoti, un altro problema legato ai precursori è che anche le anomalie che possono avere un rapporto causale con il terremoto come ad esempio sciami sismici intensi tipo quello osservato prima del terremoto di L Aquila il più delle volte non sono seguiti da eventi di grande magnitudo, cioè hanno un rapporto causale molto debole. Finora, i rapporti di causalità trovati tra possibili precursori e grandi terremoti sono molto deboli o inesistenti. In particolare, non è ancora stata trovata un anomalia o un insieme di anomalie che anticipano con una certa frequenza l occorrenza di un evento sismico di grande energia. Si sono finora esplorati molti possibili precursori, come le anomalie della sismicità (accelerazione dell'energia rilasciata, quiescenza, pattern di sismicità, ecc...), delle deformazioni, di alcuni gas come il radon, delle emissioni elettromagnetiche, gravimetriche, ecc... Analisi statistiche rigorose hanno mostrato che nessuno di questi potenziali precursori almeno così come sono stati utilizzati finora è in grado di prevedere i terremoti. Il problema della previsione dei terremoti ha anche aspetti teorici interessanti. Ci si può chiedere ad esempio se, almeno in teoria, i terremoti sono prevedibili. Molti ricercatori credono di no. Tale convinzione si basa sul fatto che secondo alcuni modelli di rottura delle rocce, tutti i terremoti, grandi e piccoli, nascono uguali. In altre parole, un terremoto quando parte non sa quando si fermerà e quindi quanto sarà grande; di conseguenza, sarà impossibile da prevedere in anticipo, anche tramite eventuali precursori. Altri non sono d accordo e sostengono che sia possibile dire con anticipo quanto sarà grande un terremoto che avviene in una determinata zona della crosta terrestre. La discussione scientifica procede, senza per ora avere una conclusione accettata dalla maggior parte della comunità scientifica. Nonostante questo aspetto, di certo, non sorprenderebbe se, anche migliorando molto le nostre conoscenze sismologiche, la previsione deterministica rimanesse una chimera. L'essere umano è spesso guidato dalle proprie speranze piuttosto che dalla ragione; nessuno si sorprende che il gioco dei dadi o del lotto siano intrinsecamente imprevedibili, poiché ciò è l'essenza del gioco e quindi del divertimento. L'occorrenza di un terremoto non è un gioco, né tantomeno divertente, ma i processi che lo generano sono molto più complessi di quelli del gioco dei dadi o del lotto, e quindi, forse, anch'essi intrinsecamente imprevedibili. Indipendentemente dal fatto che l imprevedibilità attuale dei terremoti sia dovuta alla nostra ignoranza o ad una imprevedibilità intrinseca del processo che genera i grandi eventi, lo stato attuale delle conoscenze in sismologia permette di avere stime affidabili per la previsione probabilistica dei terremoti. Questo settore della ricerca sismologica ha subito un forte impulso negli ultimi anni, quando si è cominciato a dubitare che la previsione deterministica dei terremoti fosse realisticamente possibile, almeno in tempi brevi. In sintesi, la previsione probabilistica consiste nella stima della probabilità di occorrenza di un terremoto di una certa magnitudo, in un determinato intervallo di tempo e di spazio. Questi modelli si possono categorizzare in due classi distinte, a seconda che le previsioni probabilistiche si riferiscano ad un intervallo di tempo lungo (per esempio anni, decadi, o secoli) o breve (fino a pochi giorni). Questa

3 distinzione ha importanti risvolti pratici, poiché una previsione probabilistica di lungo termine permette di identificare le aree dove avverranno i grandi terremoti del futuro in modo da definire opportuni criteri di costruzione antisismica. A tale proposito, se oggi tali procedure si seguissero alla lettera, la previsione dei terremoti sarebbe di scarsa utilità, poiché i crolli sarebbero minimi. La previsione probabilistica su tempi brevi, invece, può essere la base per altri tipi di mitigazione del rischio sismico, come la gestione delle operazioni di soccorso durante la sequenza delle scosse di assestamento dopo un grande terremoto ed, eventualmente, per pianificare operazioni di preparazione ad un possibile evento sismico incombente. In Italia, la ricerca è all avanguardia in entrambi i settori. Per esempio, esiste dal 2004 una mappa di pericolosità sismica per il territorio nazionale elaborata dall Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) nel 2004 ( che fornisce lo scuotimento del terreno in termini di accelerazione del suolo su roccia atteso nei successivi 50 anni. Per quanto riguarda le previsioni probabilistiche di lungo termine dell'occorrenza dei grandi terremoti, negli ultimi anni sono stati proposti modelli basati su concetti e assunzioni molto diverse. Alcuni modelli producono previsioni probabilistiche utilizzando l'andamento clusterizzato nello spazio e nel tempo dei terremoti riportati nel catalogo sismico (vedi Altri modelli assumono la conoscenza precisa della geometria delle faglie su cui avverranno i terremoti futuri e le leggi di ricorrenza degli eventi sulle faglie stesse. Nonostante le differenze, questi modelli non sono del tutto irreconciliabili, ma spesso producono stime di probabilità significativamente diverse. Alcune di queste differenze sono ancora materia di discussione in ambito scientifico. Nel caso del recente terremoto di L Aquila praticamente tutti i modelli sopra descritti e la mappa di pericolosità identificavano quell area come una delle zone a maggiore rischio. I modelli di previsione di breve termine (ad esempio 1 giorno) si avvicinano maggiormente al concetto di previsione deterministica, poiché entrambe possono suggerire azioni di mitigazione del rischio simili come, ad esempio, la temporanea chiusura di edifici pubblici ad alta vulnerabilità come vecchie scuole, eccetera. I modelli proposti finora per la previsione probabilistica di breve termine possono essere categorizzati tutti in un unica famiglia denominata ETES (Epidemic-Type Earthquakes Sequence). Il modello si basa sul fatto che ogni terremoto può generare altri terremoti seguendo regole predeterminate; tale capacità è funzione della magnitudo e decade nello spazio e nel tempo con leggi di potenza. In quest'ottica uno sciame sismico può essere considerato come un precursore, ma si vedrà in seguito che il rapporto causale tra sciame sismico e grande terremoto è solitamente molto debole. Una delle prerogative importanti di tale modello è che può essere usato in tempo-reale per cui si possono effettivamente fare previsioni probabilistiche giornaliere aggiornate, tenendo conto di come sta evolvendo la sismicità. Il concetto è molto simile alle odierne previsioni del tempo che vengono aggiornate in modo continuo a seconda delle nuove misure che si hanno a disposizione. Per illustrare le previsioni probabilistiche del modello ETES, è utile analizzare il caso recente del terremoto che ha colpito L'Aquila. Considerando l'effetto dello sciame sismico iniziato a gennaio del 2009, il modello ha registrato un aumento massimo di probabilità di occorrenza di un terremoto con magnitudo 5.5 o superiore (5.5 è la soglia di magnitudo per terremoti che possono creare seri danni) di circa 30 volte

4 rispetto al dicembre In particolare, la probabilità giornaliera per il 6 aprile nell'area di L'Aquila immediatamente prima dell'occorrenza del terremoto è circa 0.05%. Si può osservare che nonostante la probabilità sia aumentata circa 30 volte il valore finale rimane molto basso. Questa caratteristica è piuttosto comune per i modelli ETES ed è la ragione per la quale non sono usati per "prevedere" i terremoti di grande energia, ma piuttosto per descrivere le sequenze delle cosiddette scosse di assestamento. In pratica, anche se ogni terremoto aumenta la probabilità di avere terremoti di grande energia, la probabilità raggiunta prima del terremoto dell Aquila era comunque molto bassa. Ciò significa che, se si interpreta un incremento di sismicità (e conseguentemente di probabilità) paragonabile a quello precedente l evento principale del 6 aprile come un segnale precursore di un terremoto, possiamo sperare di prevedere alcuni eventi di grande energia, ma ci si deve anche aspettare di osservare centinaia di falsi allarmi. Inoltre, è utile ricordare che non tutti i grandi terremoti sono anticipati da sciami sismici, per cui non ci si deve aspettare necessariamente uno sciame sismico prima di un grande terremoto. E' interessante notare che, durante la crisi sismica che ha preceduto il terremoto di L'Aquila si è avuta una crisi analoga anche in California, nella zona di Bombay Beach molto vicino alla famigerata faglia di San Andreas. La zona è considerata un'area molto pericolosa perché potrebbe essere un punto dove si scatenerà il prossimo Big One sulla faglia di San Andreas. La crisi di Bombay Beach ( è iniziata in gennaio per arrivare ad un evento sismico di magnitudo 4.8. I ricercatori americani hanno stimato che la probabilità che tale sciame portasse ad un grande terremoto sulla faglia di San Andreas nei giorni successivi al magnitudo 4.8 fosse di circa il 2%. In questo caso, a differenza di quanto successo a L'Aquila, la crisi non è terminata con un grande terremoto. Gli esempi simili in Italia sono davvero tanti. Un caso recente che mostra caratteristiche simili allo sciame aquilano almeno limitatamente a quello che è successo prima del 6 aprile è quello del Mugello del marzo Dopo circa un centinaio di scosse di magnitudo minori di 3.1, durate circa un mese e mezzo, il primo marzo sono avvenuti tre terremoti di magnitudo 4.1 (due) e 4.4 senza che poi sia seguita una scossa di magnitudo maggiore. Come detto e mostrato in precedenza, questi modelli non sono particolarmente efficaci per prevedere i grandi terremoti, ma sono molto utili e funzionali per le previsioni delle scosse di assestamento. In questo caso, la previsione di breve termine permette di identificare le aree dove più probabilmente avverranno le scosse di assestamento più forti, e con che probabilità esse avverranno. Durante il terremoto di L'Aquila, l'ingv ha fornito alla Protezione Civile previsioni di questo tipo ogni 24 ore. E' importante sottolineare che è la prima volta al mondo che ciò viene fatto durante una crisi e, a posteriori, si può affermare che il modello ha previsto bene sia il numero di eventi avvenuti dopo il 6 aprile, sia la loro localizzazione. Un altro importante settore di ricerca nell ambito delle previsioni probabilistiche è il cosiddetto early warning system. Usando le primissime informazioni strumentali disponibili pochi istanti dopo l'occorrenza di un terremoto è possibile prevedere probabilisticamente lo scuotimento del terreno in selezionati punti sensibili con alcuni secondi di anticipo in modo da fermare per tempo i treni, sospendere l'erogazione di gas, mettere in sicurezza una centrale nucleare, eccetera. In questo caso l obiettivo non è prevedere il terremoto, ma prevedere lo scuotimento che esso produrrà con

5 qualche secondo di anticipo che potrebbe essere già sufficiente per ridurre il rischio sismico sostanzialmente. Basti pensare che in molti casi (come per l evento che distrusse San Francisco nel 1906) gran parte dei danni causati dal terremoto sono dovuti agli incendi divampati per la rottura delle tubature del gas. Nonostante la previsione dei terremoti si sia dimostrata molto meno semplice di quanto prospettato inizialmente dopo il caso fortunato del terremoto di Hay-Cheng, le ricerche in questo campo proseguono in molte direzioni. Molti ricercatori (italiani e non) sono attualmente impegnati per migliorare il grado di conoscenza dei processi fisici che generano i terremoti, a ricercare empiricamente nuovi precursori, e a costruire modelli di previsione deterministica e probabilistica più precisi e affidabili. L impressione generale è che la scienza sia ancora molto lontana dal prevedere i terremoti. Ciò che invece è realistico attendersi è un miglioramento sostanziale della conoscenza dei processi fisici e geologici e della capacità di misurare parametri rilevanti, in modo da stimare più accuratamente e precisamente le probabilità di accadimento. Anche così, nonostante un certo grado di imprevedibilità forse ineliminabile, saremo in grado di ridurre significativamente i danni provocati da un terremoto. Unitamente alle ricerche sui modelli e sui precursori, si è reso necessario sviluppare strategie innovative per la valutazione scientifica di un qualsiasi modello predittivo. Lo scopo è quello di ridurre drasticamente la credibilità di modelli non verificabili e in genere delle previsioni ex-post (cioè ufficializzate dopo l occorrenza del terremoto) che solitamente hanno ampio risalto in molti mezzi di informazione. In quest ambito è stata recentemente recentemente lanciata un'iniziativa internazionale denominata CSEP (Collaboratory Studies for Earthquake Predictability; vedi la pagina web Il progetto nasce con lo scopo di definire un esperimento scientifico per la verifica e il confronto dei diversi modelli di previsione (probabilistica e deterministica) dei terremoti. Tali analisi e confronti sono effettuate in un centro (Testing Center) dove tutti i modelli vengono utilizzati per produrre previsioni indipendentemente dagli autori dei modelli stessi. Le previsioni sono vere previsioni, in quanto i dati utilizzati per il confronto sono i terremoti futuri dell area investigata (il cosiddetto Natural Laboratory) eliminando quindi i problemi legati al summenzionato fishing expedition. I Natural Laboratories attivi finora sono la California, la Nuova Zelanda, l Italia, il Giappone, il Pacifico Occidentale e il globo nel suo complesso. E importante sottolineare che il confronto tra i modelli viene fatto non in tempo reale (per avere a disposizione i cataloghi ufficiali è necessario aspettare qualche settimana o pochi mesi). Ciò non è un problema per CSEP poiché lo scopo dell esperimento rimane scientifico. Alla fine del periodo di test (che di solito è di 5 anni), l esperimento si concluderà con una classifica dei modelli che si sono comportati meglio nella propria classe di previsione. Di particolare interesse sarà anche il confronto tra le classifiche stilate per tutti i Natural Laboratories per vedere se sono sempre gli stessi modelli ad avere le capacità previsionali migliori. L'esperimento nel territorio italiano inizierà nell agosto del 2009 e sarà condotto per diverse classi di previsione: 1) previsione giornaliera per terremoti di magnitudo superiore a 4; 2) previsione trimestrale per eventi di magnitudo superiore a 4; 3) previsione quinquennale per eventi di magnitudo superiore a 5. L esperienza recente del terremoto di L Aquila ha evidenziato anche un ulteriore ambito di ricerca che deve essere sviluppato per definire strategie ottimali di

6 mitigazione del rischi sismico. Oggi, e probabilmente nel prossimo futuro, i sismologi possono fornire solo stime probabilistiche alla Protezione Civile che è l organizzazione responsabile per decidere le operazioni di mitigazione del rischio in Italia. Il compito della Protezione Civile è tutt altro che banale, poiché si tratta di prendere decisioni molto importanti e passibili di critiche aspre nel caso in cui vengano definite soggettivamente e risultino a posteriori essere sbagliate. Il problema è reso complicato dal fatto che le stime probabilistiche non forniscono certezze, quindi ogni azione di mitigazione del rischio deve essere presa sotto incertezza. Ciò implica l impossibilità di pianificare azioni di mitigazione del rischio che a posteriori risultino essere sempre le migliori possibili. Un modo per ovviare al dilemma può essere quello di stabilire in anticipo dei protocolli di decision-making che siano basati su concetti quantitativi e ragionevoli. In questa direzione, sono in corso lavori molto recenti basati sull'analisi dei costi-benefici che permettono di creare un legame quantitativo tra stime probabilistiche e decision-making. In sintesi, si devono valutare quantitativamente i costi e i benefici di ogni azione possibile e si pesano con le loro probabilità di occorrenza. L'azione migliore è quella in cui i benefici superano i costi. Ciò non porterà a scegliere sempre l azione che a posteriori risulterà migliore, ma la strategia risulterà la migliore sul lungo termine. Inoltre, essendo quantitativa e razionale, permetterà in ogni momento di spiegare le scelte fatte. Bibliografia Geller R.J., D.D. Jackson, Y.Y. Kagan, and F. Mulargia (1997). Earthquakes cannot be predicted, Science 275, Wyss M. (1997). Cannot Earthquakes be predicted? Science, 278, Is the Reliable Prediction of Individual Earthquakes a Reliable Scientific Goal? Nature Debate, Marzocchi W. (2008). Earthquake forecasting in Italy, before and after Umbria- Marche seismic sequence A review of the earthquake occurrence modeling at different spatio-temporal-magnitude scales. Annals of Geophysics, 51, Jordan T.H. (2006). Earthquake predictability, brick by brick, Seismological Research Letters 77, 3-6. The RELM experiment. Special issue on Seismological Research Letters, February issue Wesnousky S.G. (2006). Predicting the endpoints of earthquake ruptures, Nature 444,

7 Didascalia Figure ISTITUTO NAZIONALE DI GEOFISICA E VULCANOLOGIA Mappa di pericolosità sismica del territorio nazionale (riferimento: Ordinanza PCM del 28 aprile 2006 n.3519, All.1b) espressa in termini di accelerazione massima del suolo con probabilità di eccedenza del 10% in 50 anni riferita a suoli rigidi (Vs 30> 800 m/s; cat.a, punto del D.M ) < g Po Sa U A F P S Pa Le sigle individuano isole per le quali è necessaria una valutazione ad hoc Elaborazione: aprile 2004 Pe km Figura 1: Mappa di pericolosità per l'italia. I diversi colori indicano il 90- esimo percentile dell'accelerazione del suolo (su roccia) aspettato per i prossimi 50 anni. (

8 Figura 2: Mappe di previsione probabilistica per terremoti con magnitudo uguale o superiore a 5.5 per i prossimi 10 anni. Il modello che genera le due mappe è uguale e si basa sulla descrizione spaziotemporale dei terremoti riportati nel catalogo sismico. La mappa di sinistra riporta le probabilità in 61 zone sismogenetiche identificate a priori. La mappa di destra riporta la densità spaziale di probabilità calcolata per una griglia regolare di 51 nodi. Le mappe, essendo time-dependent, vengono aggiornate ogni 1 gennaio e dopo ogni evento con magnitudo 5.5 o maggiore. Nella sezione RESULTS di tale pagina web si vede che la zona dove è avvenuto il terremoto di L Aquila aveva la sesta più alta probabilità su 61 zone (di cui 34 con probabilità non trascurabili; mappa A). Se si guarda la densità spaziale di probabilità (mappa B), la zona interessata aveva la seconda più alta densità di probabilità su una griglia con 51 nodi.

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