Il rischio vulcanico: un problema scientifico di rilevanza sociale Pierfrancesco Dellino Dipartimento di Scienze della Terra e Geoambientali,

Dimensione: px

Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Il rischio vulcanico: un problema scientifico di rilevanza sociale Pierfrancesco Dellino Dipartimento di Scienze della Terra e Geoambientali,"

Cornelia Morandi
7 anni fa
Visualizzazioni

1 Il rischio vulcanico: un problema scientifico di rilevanza sociale Pierfrancesco Dellino Dipartimento di Scienze della Terra e Geoambientali, Università di Bari

2 Gli studi sul rischio vulcanico provano a rispondere alla domanda: che danni provocherà la prossima eruzione? Il sistema di monitoraggio, attraverso l individuazione dei precursori, prova a rispondere alla domanda: quando avverrà la prossima eruzione? Questi due tipi di studio sono separati, ma complementari. Essi si basano su metodi empirici e devono fornire risposte utili e comprensibili, in modo da ridurre l impatto sociale della prossima eruzione La mia esperienza dice che per affrontare questo tema, specialmente a Napoli, bisogna tenere presente 4 parole chiave 1) ) 3) 4) Memoria Scienza Incertezza Onestà

Questi due tipi di studio sono separati, ma complementari.

3 Non solo Vesuvio ma anche Campi Flegrei

4 Memoria geologica: le colonne pliniane

5 Memoria geologica: i flussi piroclastici

6 Convergenza fra memoria storica e geologica: Pompei - scavi di San Paolino

7 Ercolano: complesso della villa dei Papiri

8 Oplonti: villa di Poppea

9 Scienza sperimentale: come si sviluppa l eruzione Eruption regime criterion based on the source densimetric Froude number, Fr0 U0 Fr0 ' = g0 'r0 r j 0 - ra g0 ' = g ra U0 conduit exit velocity, rj0 gas-particle mixture density at conduit exit, raatmosphere density Convective columns form when Fr0 >3, no pyroclastic density currents, but simple particle fallout

exit velocity, rj0 gas-particle mixture density at conduit exit, raatmosphere density

10 Collapsing columns occur when Fr0 < 3, maintained PDCs are formed upon collapse

11 Overpressured jets occur when (Pexit-Patm)/0.5rmixU0 > 0.3 impulsive, short lived base- surges like PDC form

12 Scienza Geologica: dalla meccanica dei sedimenti all impatto Pollena Model ratio of particle 4( r s - r f ) Cd = d dq 3( r s1 - r f ) parameters as a function of flow density qgd1rs1 )) Cd u* + qgd1 = qgd r d 3u* ( 1 s1 ) u* + qgd1 (rs - ( Cd avg = Model ratio of particle parameters as a function of shear velocity Suspension Entrainment 3 Model Average drag gd r f (-1.33r f r s ) dr f coefficient in the ò æ gy 1.6 d 3 r f (- r f + r s ) ö density range m ç m è ø u* (kg / m 3 ) Cd 1 avg = ò 3 d u* (kg /m ) - u* (100kg /m 3 ) u* (100kg / m 3 ) d - dmod el t= s 1n 4gd( r s - r f ) 3Cd r f Susp. qgd1r s1 )) u* + qgd1 du* Model average qgd r solution of shear 3u* ( 1 s1 ) velocity u* + qgd1 (rs - ( Astroni t-test between model median particle diameter and experimental median diameter 4gdmod ( r s - r f mod ) Average density = normalized 3Cr f to experimental particle Entr. Susp. Entr. Averno

33 r s ) dr f coefficient in the ò 1.041 100- æ gy 1.

13 Model of components aerodynamic equivalence in the suspension current Cd Cdpx ( r s - r f ) = d dpx ( r px - r f ) Model ratio of the juvemile component particle parameters as a function of flow density æ 3C r 4(- r + r ) ö px s gçç dpx s + u* Cd è gd px ø = d 3r px Cd avg = Model ratio of the juvemile component particle parameters as a function of shear velocity 3 Model Average drag coefficient gd r f (-1.33r f r s ) d r ò f of the juvenile component in 100- æ gy 1.6 d 3 r f (- r f + r s ) ö1.041 the density range m ç m è ø æ 3C r 4(- r + r ) ö px s g ç dpx s + /m ) ç gd u Cd 1 è px * ø Model average solution avg = du* ò 3 3 of shear velocity d u* (kg /m ) - u* (100kg /m ) u* (100kg / m 3 ) 3r px u* (kg t= Palizzi d - dmod el s 1n 4gd( r s - r f ) 3Cd r f 3 AMS t-test between model median particle diameter and experimental median diameter = 4gdmod ( r s - r f mod ) Average density normalized to experimental particle 3Cr f Avellino

coefficient 1 100 0.69gd r f (-1.33r f +1.33 r s ) d r ò f of the juvenile component in 100- æ gy 1.6 d 3 r f (- r f + r s ) ö1.

14 Flow stratification model t = ( r f - r atm )gsin ah eff Shear stress down an inclined plane r f = (1- C)r g + Cr s Flow density as a function of particle concentration C(y) = C0 ( y0 H tot - y Pn ) H tot - y 0 y r atm = r sc0 ( H tot - H eff Pn H tot - H eff Pn y0 y0 ) + ( r g (1- (C0 ( ) )) H tot - y 0 H eff H tot - y 0 H eff 1 rf = H eff - H lam r(y) = r sc0 ( Flow concentration profile H eff ò ( rsc0 ( H lam y0 H tot - y Pn y0 H tot - y Pn ) + ( rg (1- (C0 ( ) )))dy H tot - y 0 y H tot - y 0 y y0 H tot - y Pn y0 H tot - y Pn ) + ( r g (1- (C0( ) ))) H tot - y0 y H tot - y0 y u(y) 1 y = ln u* k ks Flow velocity profile System of equations for calculating the Rouse number, Pn and reference level, y0. It is solved numerically by means of the secant method Flow density profile

eff ò ( rsc0 ( H lam y0 H tot - y Pn y0 H tot - y Pn ) + ( rg (1- (C0 ( ) )))dy H tot - y 0 y H tot - y 0 y y0 H tot - y Pn y0 H tot - y Pn ) + ( r g (1- (C0( ) ))) H tot - y0 y H tot - y0 y u(y) 1

15 Scienza fisica: dalla fluidodinamica alla sedimentazione System of equations for flow initialization from column collapse rm vp r = rm,pdc up rc htot - DM ( wt,i = u= rm,pdc æ htot h ò u çè.5ln k * h0 ) s rm,pdc ö dh ø P wt,i ku* r ghhtot u = m rm,pdc rc atm ( 4gdi r p,i - r m,pdc t,i * p,i i ) 3Cd,i r m,pdc 1 htot - h0 æ htot h ò u çè.5ln k * h0 s ö dh ø æ N ö N = r g ç1- åci + å r p,i Ci è i=1 ø i=1 1 Ci = htot - h0 w Pn,i = t,i ku* æ h0 htot - h ö n,i ò C0 çè h - h h ø dh tot 0 h0 htot tot i=1 u(htot ) = æ N ö N = r g ç1- åci + å r p,i Ci è i=1 ø i=1 1 Ci = htot - h0 * m,pdc 3Cd,i r m,pdc 1 htot - h0 Pn,i = N wt,i = c 4gdi r p,i - rm,pdc System of equations for flow simulation d d r urh = er ur - å( w - u ) r Cr dr dr P æ h0 htot - h ö n,i ò C0 çè h - h h ø dh tot 0 h0 htot æ dh ö dr d r m,pdc u rhtot = g r m,pdc - r atm rhtot ç - tot cosq + sin q - ghtot r m,pdc + è dr ø dr dr ( N ) -u* r r m,pdc - å u ( wt,i - u* ) r p,i i=1 dci r dr ö æ æ ö dæ p 1 p ö çç r m,pdc u(htot )htot r çç c p,mt + + u(htot ) = er atm u(htot )r ç c p,atmtatm + + dr è r m,pdc r atm ø è è øø N -å c p, pt u(htot ) ( wt - u* ) r p,i i=1 dci r dr

5 dh ø æ N ö N = r g ç1- åci + å r p,i Ci è i=1 ø i=1 1 Ci = htot - h0 w Pn,i = t,i ku* æ h0 htot - h ö n,i ò C0 çè h - h h ø dh tot 0 h0 htot tot i=1 u(htot ) = æ N ö N = r g ç1- åci + å r p,i Ci è

16 Esempio delle variabili di impatto nel caso di un eruzione tipo Avellino (3680 BP) Concentration profile Density profile (kg/m3) Minimum solution Maximum solution Average solution Height of the current (m) Velocity profile (m/s) Height of the current (m) Height of the current (m) Dynamic Pressure profile (Pa) Height of the current (m)

17 Danno atteso in funzione dei caratteri di resistenza del costruito From Spence et al. 004 Averno (CF) Astroni (CF) Palizzi (Vulc) Pollena (Ves) AMS (CF) Avellino (VES)

18 Si può prevedere l impatto della prossima eruzione?: sì, ma con un certo grado di incertezza, dove l incertezza è un concetto statistico legato alla probabilità Se riusciamo ad esprimere i valori dei parametri di impatto attraverso una funzione di probabilità è possibile stimare questa incertezza e definire il livello di rischio che un certo parametro superi una certa soglia di danno. é( x - m ) ù 1 y= exp- ê ú s p s ë û Infatti, questo è proprio quanto richiede un rigoroso studio sul rischio

ad esprimere i valori dei parametri di impatto attraverso una funzione di probabilità è possibile stimare questa incertezza

19 Definizione di rischio (UNESCO, 1978) Il rischio (R) è dato dalla probabilità che un certo evento avvenga in una certa area in un determinato intervallo di tempo per il danno (D) socio-economico La pericolosità (P) è la probabilità che un certo evento avvenga in una certa area in un determinato intervallo di tempo Quindi R=PxD Il danno (D) è calcolabile solo se la pericolosità è espressa in funzione dell impatto che levento può avere sui manufatti e sulla popolazione (non comprendendo gli effetti sull ambiente naturale)

in una certa area in un determinato intervallo di tempo Quindi R=PxD Il danno (D) è calcolabile solo se la pericolosità è espressa

20 Onestà nelle scelte che hanno ricadute sociali La scelta del livello di rischio accettabile (probabilità di eccedenza), può aiutare nelle decisioni che hanno conseguenze dirette sulla società. I numeri possono indicare un metodo di lavoro. Funzione di probabilità dei parametri di impatto: livello di rischio Ma le decisioni più critiche quali per esempio: 1) Quale è il giusto uso del territorio attorno al vulcano? Quali sono le condizioni che portano verso l evacuazione preventiva in caso di minaccia di ripresa dell attività eruttiva? sono di rango politico e richiedono scelte difficili che vanno fatte comprendere e condividere da chi le deve subire, esponendo con onestà quello che sappiamo a quello che ancora non sappiamo. Senza un coinvolgimento attivo e responsabile della popolazione, avere buoni numeri a disposizione potrebbe servire a poco..

Funzione di probabilità dei parametri di impatto: livello di rischio Ma le decisioni più critiche quali per esempio: 1) Quale è il giusto uso del territorio attorno al vulcano?

Documenti analoghi

ÐÑ Å Ø Ö ËØÙ ÓÖÙÑ ¹ ÍÆÁÎ ÊËÁÌü ÄÁ ËÌÍ Á Á ÇÄÇ Æ Ð ÓÖ ØÓ Ô Ö Ð ÓÖ Ó ÁÒØ Ö Þ ÓÒ È Ö ÓÒ ¹ ÓÑÔÙØ Ö ÓÖ Ó Ä ÙÖ Å ØÖ Ð Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø ÈÊÇÈÇËÌ Á ÁÆÌ ÊÎ ÆÌÇ ÀÌÌÈ»»ÏÏÏºÌÊÁÈ ÎÁËÇÊºÁÌ» ËØÙ ÒØ Ë ÑÓÒ Ò Æ ÓÐ ÓÒ ÈÖÓ Ó Î Ø