CURVE EMPIRICHE DI FRAGILITÀ E DI VULNERABILITÀ DI EDIFICI IN UN AREA DELLA REGIONE CALABRIA AFFETTA DA FRANE A CINEMATICA LENTA

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1 CURVE EMPIRICHE DI FRAGILITÀ E DI VULNERABILITÀ DI EDIFICI IN UN AREA DELLA REGIONE CALABRIA AFFETTA DA FRANE A CINEMATICA LENTA Gianfranco Nicodemo, Dario Peduto, Settimio Ferlisi Dipartimento di Ingegneria Civile, Università degli Studi di Salerno gnicodemo@unisa.it, dpeduto@unisa.it, sferlisi@unisa.it Giovanni Gullà Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (CNR-IRPI), Sede secondaria di Cosenza giovanni.gulla@irpi.cnr.it Sommario La presente comunicazione presenta una metodologia che, seguendo un approccio di tipo empirico basato sull utilizzo combinato di dati DInSAR e di informazioni sul danno a edifici acquisite da rilievi in sito, conduce alla generazione di potenti strumenti di analisi e previsione quali le curve di fragilità e di vulnerabilità. Lo studio è condotto in un area urbana dell Appennino calabrese sistematicamente affetta da frane a cinematica lenta che hanno prodotto nel tempo un notevole stato di dissesto a strutture e infrastrutture. Le curve ottenute, laddove ulteriormente calibrate e successivamente validate, possono essere utilmente adottate per l implementazione di strategie volte ad un oculata gestione e salvaguardia del patrimonio edilizio.. Introduzione L analisi e la previsione del danno a strutture e infrastrutture interagenti con corpi di frana a cinematica lenta riveste un ruolo fondamentale per la pianificazione, programmazione e realizzazione di interventi di mitigazione del rischio che siano sostenibili (Basu et al., 2). La tematica è, infatti, di grande rilevanza sia dal punto di vista tecnico-ambientale che economico-sociale dal momento che i suddetti fenomeni franosi interessano numerosi insediamenti urbani, generando un rischio non elevato per la vita umana ma causando spesso ingenti perdite di tipo diretto (legate a danni su strutture e/o infrastrutture), indiretto (quali quelle di natura economica) e intangibili (come esito di disagi sociali e riduzioni nella qualità della vita). Lo svolgimento delle predette attività richiede, tuttavia, un notevole impegno di risorse economiche per far fronte all acquisizione di dati di elevata qualità e quantità che consentano la generazione di modelli previsionali affidabili. In particolare, tali modelli richiedono i) l identificazione e la quantificazione degli elementi (strutture e/o infrastrutture) esposti al rischio, ii) la definizione e la stima del parametro rappresentativo dell intensità del generico fenomeno franoso a cinematica lenta, iii) la stima e la previsione del livello di severità del danno indotto dal fenomeno franoso. A tal riguardo, con riferimento a edifici interagenti con corpi di frana a cinematica lenta, si propone una metodologia che si avvale di informazioni derivanti dall elaborazione con tecniche interferometriche differenziali di immagini acquisite da Radar ad Apertura Sintetica (DInSAR) montati su piattaforme satellitari e di dati relativi al danno subito dalle strutture in elevazione per investigare le relazioni che si stabiliscono tra la causa (connessa alle attivazioni/riattivazioni dei corpi di frana) e l effetto (in termini di severità del danno agli edifici). La metodologia proposta è applicata ad un area urbana ricadente nel settore nord-occidentale della Regione Calabria, dove l analisi di dettaglio dei meccanismi di frana e dei livelli di severità del danno subito dalle strutture in elevazione nel tempo ha consentito di enucleare le predette relazioni fino alla generazione su base empirica di curve di fragilità e di vulnerabilità.

2 2. Metodologia proposta La metodologia proposta per la generazione di curve empiriche di fragilità e vulnerabilità di edifici affetti da frane a cinematica lenta consta di tre fasi (Fig. ). Fig. Diagramma di flusso della metodologia proposta per la generazione di curve di fragilità e vulnerabilità empiriche di edifici affetti da frane a cinematica lenta. La Fase prevede l identificazione degli elementi esposti (singoli edifici) attraverso la sovrapposizione della carta topografica dell area di interesse e della carta inventario dei fenomeni franosi redatta ad una scala adeguata a quella di lavoro (:.). Sugli edifici cosi individuati si eseguono i rilievi del danno in sito e si selezionano i dati DInSAR disponibili. Nella Fase 2 si valuta il livello di severità del danno subito dalla struttura in elevazione e si stima l intensità del parametro rappresentativo della causa del danno registrato. In particolare, il primo scaturisce da una interpretazione dei quadri fessurativi esibiti dalle facciate degli edifici basata sull impiego di criteri di classificazione del danno di tipo qualitativo; il secondo corrisponde al valore massimo del cedimento differenziale della fondazione degli edifici, calcolato a partire dagli spostamenti del tetto degli stessi ricostruiti nel periodo di osservazione dei dati DInSAR (Peduto et al., 27a). Nella Fase 3, i dati acquisiti nella Fase 2, opportunamente distinti sulla base della tipologia strutturale e fondale, sono preliminarmente combinati al fine di risalire alle correlazioni che si stabiliscono tra causa (cedimento differenziale) ed effetto (livello di severità del danno) ed utilizzati per generare, mediante l utilizzo di un opportuno modello probabilistico, curve empiriche di fragilità. Infine, le probabilità fornite da quest ultime sono utilizzate per ricavare i valori medi del livello di danno atteso agli edifici la cui interpolazione, mediante l adozione di un modello di regressione, consente di pervenire alle curve di vulnerabilità. 3. Caso di studio e dati disponibili La metodologia proposta è stata applicata all area urbana del Comune di Lungro (CS), situato a quote comprese tra i 4 e i 6 m s.l.m. e ricadente nell Unita geologica di Lungro-Verbicaro (Antronico et al., 2) del settore nord-occidentale della Regione Calabria (Fig. 2). L area di studio è costituita da un centro storico caratterizzato dalla presenza di edifici di 2-3 piani di età compresa tra i 7 e i 3 anni, realizzati prevalentemente in muratura di pietrame disorganizzato con ciottoli e pietre irregolari su fondazioni superficiali, e da zone di nuova espansione con edifici in cemento armato costruiti a partire dagli anni. La carta inventario (Fig. 2a), redatta a scala :. sulla base della procedura proposta da Gullà et al. (27), evidenzia la presenza di numerose frane a cinematica lenta che sono state tipizzate in sei differenti categorie (Tabella ). Tali meccanismi di frana, che coinvolgono terreni a granulometria prevalentemente fine costituiti da coperture detritico-colluviali e filladi completamente alterate e caotiche, hanno causato e continuano a causare danni di diversa severità a strutture e infrastrutture con essi interagenti.

3 Fig 2. a) Area di studio con l inventario dei fenomeni franosi tipizzati e la distribuzione dei livelli di severità del danno registrato agli edifici nel 2; dati DInSAR derivanti dall elaborazione di immagini acquisite su orbita ascendente dal sensore b) ENVISAT nel periodo 23-2 e c) COSMO-SkyMed nel periodo Di tali problemi vi è consapevolezza da tempo, per come messo in luce dall analisi delle informazioni disponibili sui danni agli edifici (dal 82 al 2) e dalla Legge n. 44 del 9 luglio 98 che includeva il Comune di Lungro nell elenco dei centri urbani da trasferire in aree stabili. Ciononostante, il processo di urbanizzazione non si è arrestato al punto che le instabilità di versante, inizialmente tali da interessare solo gli edifici del centro storico, hanno progressivamente coinvolto le nuove costruzioni con danni che, in alcuni casi, hanno compromesso la stabilità delle stesse. Tabella. Caratteristiche dei fenomeni franosi tipizzati (modificata da Gullà et al. 27). Velocità Codice Larghezza Lunghezza L/W Profondità [cm/anno] Terreni Tipo di (W) [m] (L) [m] [m] Ordinaria Critica movimento T_A 2-8 2, circa >2 Coperture detriticocolluviali Complesso T_A2-8 >2, circa -7 >2 T_B <2, -2,- >8 Filladi Complesso T_B >3 2, > altamente T_C 83, >4 alterate e Zona franosa caotiche T_D ,2-3,2 2-3 /-, Scorrimento

4 Al fine di avere un quadro conoscitivo della distribuzione e della severità dei danni subiti dalle costruzioni interagenti con i corpi di frana, nell ottobre del 2 (Fig. 2a) si è condotto un esteso rilievo del danno (Nicodemo et al., 27) i cui risultati sono stati raccolti in schede appositamente predisposte (Ferlisi et al., 2; Peduto et al., 27a,b). In particolare, la severità del danno corrispondente ai quadri fessurativi esibiti dalle facciate dei fabbricati è stata attribuita sulla base di una classificazione che, similmente a quanto proposto da Burland et al. (977), si articola in sei livelli: D = nessun danno; D = molto lieve; D2 = lieve; D3 = moderato; D4 = grave; D = molto grave. Per quanto riguarda la stima del parametro d intensità, i dati DInSAR utilizzati nelle analisi derivano dal processamento, secondo l analisi tomografica SAR proposta da Fornaro et al. (24), di 3 immagini ad alta risoluzione acquisite in banda C dal sensore ENVISAT su orbita ascendente nel periodo agosto 23 - gennaio 2 e 39 immagini ad altissima risoluzione acquisite in banda X dal sensore COSMO-SkyMed, sempre su orbita ascendente, nel periodo ottobre 22 - aprile 24. Le Figure 2b) e 2c) mostrano, rispettivamente, le distribuzioni spaziali dei pixel coerenti derivanti dall elaborazione dei dati ENVISAT e COSMO-SkyMed, da cui è possibile osservare che il sensore COSMO-SkyMed restituisce una più elevata densità di misure di spostamento e che i più alti valori di velocità si registrano nella porzione centro-orientale del centro storico in cui prevalgono i meccanismi di frana classificati come T_D interagenti con edifici prevalentemente in muratura. 4. Risultati La sovrapposizione della carta topografica con la carta inventario dei fenomeni franosi tipizzati (Fase ) evidenzia la presenza di 9 edifici ricadenti all interno del perimetro di aree cartografate in frana. Il rilievo del danno condotto su di essi nell ottobre 2 mostra che dei 9 edifici hanno un livello di severità del danno superiore a D (Fig. 2a). Di tali edifici, ai fini dello svolgimento delle analisi previste nella Fase 2, ne sono stati considerati 49 (di cui 37 in muratura e 2 in cemento armato) che risultavano coperti da almeno due pixel coerenti per entrambi i set di immagini dei sensori ENVISAT e COSMO-SkyMed disponibili. Per ciascuno di essi si è stimato il valore del parametro d intensità del meccanismo di frana in atto come differenza massima tra i valori dei cedimenti cumulati relativi a due pixel coerenti ricadenti all interno del corrispondente perimetro in pianta del fabbricato. In particolare, i valori dei cedimenti cumulati sono stati ottenuti moltiplicando il valore della velocità media nella direzione verticale (derivata da quella lungo la linea di vista sensorebersaglio) per il periodo di osservazione relativo a ciascun set di immagini disponibili. Inoltre, per il periodo febbraio 2-ottobre 22 in cui non si disponeva di dati DInSAR, si è assunto un valore di velocità media costante e pari a quello associato al set di immagini (ENVISAT) temporalmente più lungo (Peduto et al., 27a). I valori dei cedimenti differenziali così ottenuti sono stati combinati con i risultati del rilievo del danno per ricavare, nella Fase 3, le relazioni tra cedimenti differenziali e livelli di severità del danno sia per edifici in cemento armato (Fig. 3a) che in muratura (Fig. 3b). a) Cedimento differenziale [cm] T_B2 T_C T_D Media Livello di danno D D D2 D3 D4 D b) Cedimento differenziale [cm] Livello di danno D D T_C T_D Media D2 D3 D4 D 6 Fig 3. Relazioni tra causa (cedimento differenziale) ed effetto (livelli di danno) per edifici in a) cemento armato e b) muratura interagenti con corpi di frana a cinematica lenta (modificata da Peduto et al., 27b).

5 Con riferimento al solo campione di edifici in muratura che palesano tutti i livelli di severità del danno contemplati nella classificazione assunta a riferimento si sono generate le curve di fragilità di tipo empirico (Fig. 4a) adottando una legge di distribuzione probabilistica di tipo log-normale (Mavrouli et al., 24; Peduto et al., 27a,b). In particolare, per ciascun livello di severità del danno Di (con i =,..., ), le curve di fragilità sono state derivate tramite l Eq. : P ( ) Δ Danno Δ = Φ ln D i β Δ dove P( ) rappresenta, per un assegnato valore del cedimento differenziale, la probabilità di raggiungimento o superamento di un determinato livello di danno Di; Φ è la funzione di distribuzione normale cumulata standard; e β sono, rispettivamente, la mediana dei valori di e la deviazione standard del logaritmo naturale di. () a) b) P [Danno D i ] D D2 D3 D4 D Cedimento differenziale [cm] Cedimento differenziale [cm] Fig 4. a) Curve di fragilità e b) curva di vulnerabilità di tipo empirico ottenute per edifici in muratura interagenti con frane a cinematica lenta (modificata da Peduto et al., 27b). µ D Curva di Vulnerabilità Dati Infine, per ogni valore di Δ ottenuto dall analisi dei dati DInSAR relativi al campione di 37 edifici in muratura, i valori medi del livello di danno atteso agli edifici (μ D (Δ)) sono stati calcolati mediante la formula proposta da Pitilakis e Fotopoulou (2): μ D ( ) = i= P i d i dove P i rappresenta la probabilità discreta associata al generico livello di danno Di mentre d i è il corrispondente indice numerico posto, nel presente lavoro, pari a, 2, 3, 4 e, rispettivamente per i livelli di danno D, D2, D3, D4 e D. I valori medi così ottenuti sono stati poi interpolati, al fine di ottenere la curva di vulnerabilità empirica (Fig. 4b), mediante l Eq. 2 proposta da Lagomarsino e Giovinazzi (26): [ b + ( c d )] µ D = a tanh + (2) dove i coefficienti a, b, c, e d risultano essere pari: a = 2,67, b =,87, c =,48 e d = -,33.. Conclusioni Nella presente comunicazione si è illustrata l applicazione di una metodologia volta alla generazione di curve empiriche di fragilità e vulnerabilità di edifici interagenti con frane a cinematica lenta. I risultati ottenuti per un area di studio della Regione Calabria evidenziano come tali curve, laddove ulteriormente calibrate e successivamente validate, rappresentino un potente strumento di analisi e di

6 previsione del livello di severità del danno da impiegare nell ambito di attività mirate alla stima della vulnerabilità degli edifici e, ultimamente, nei processi di gestione e salvaguardia del patrimonio edilizio esistente che richiedono l individuazione e la progettazione di interventi di mitigazione sostenibili. Ringraziamenti Il presente studio è stato svolto nell ambito dell Accordo di Contributo alla Ricerca tra IREA-CNR e Dipartimento di Ingegneria Civile dell Università di Salerno per un attività dal titolo Analisi geotecniche finalizzate alla caratterizzazione di fenomeni franosi a cinematica lenta e all analisi della vulnerabilità di edifici e infrastrutture con essi interagenti in aree dell Appennino Meridionale di cui è responsabile scientifico Dario Peduto. Bibliografia Antronico L., Borrelli L., Coscarelli R., Gullà G. (2) Time evolution of landslide damages to buildings: the case study of Lungro (Calabria, southern Italy). Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 74: Basu D., Misra A., Puppala A.J. (2). Sustainability and geotechnical engineering: perspectives and review. Canadian Geotechnical Journal, 2: Burland J B., Broms B B., de Mello V F B. (977). Behaviour of foundations and structures. SOA Report. Proc. of the 9th ISMFE Conf., Tokyo, Vol. 2, pp Ferlisi S., Peduto D., Gullà G., Nicodemo G., Borrelli L., Fornaro G. (2). The use of DInSAR data for the analysis of building damage induced by slow-moving landslides. In: Lollino G., Giordan D., Crosta G.B., Corominas J., Azzam R., Wasowski J., Sciarra N. (Eds.), Engineering Geology for Society and Territory, Springer International Publishing Switzerland, Vol. 2, pp Fornaro G., Lombardini F., Pauciullo A., Reale D., Viviani F. (24). Tomographic processing of interferometric SAR data: developments, applications, and future research perspectives. IEEE Signal Process Magazine, 3(4): 4. Gullà G., Peduto D., Borrelli L., Antronico L., Fornaro G. (27). Geometric and kinematic characterization of landslides affecting urban areas: the Lungro case study (Calabria, Southern Italy). Landslides, 4: Lagomarsino S., Giovinazzi S. (26). Macroseismic and mechanical models for the vulnerability and damage assessment of current buildings. Bulletin of Earthquake Engineering, 4(4): Mavrouli O., Fotopoulou S., Pitilakis K., Zuccaro G., Corominas J., Santo A., Cacace F., De Gregorio D., Di Crescenzo G., Foerster E., Ulrich T. (24) Vulnerability assessment for reinforced concrete buildings exposed to landslides. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 73: Nicodemo G., Peduto D., Ferlisi S., Gullà G., Borrelli L., Fornaro G., Reale D. (27). Analysis of building vulnerability to slow-moving landslides via A-DInSAR and damage survey data. In: Mikoš M, Tiwari B., Yin Y., Sassa K. (Eds.), Advancing Culture of Living with Landslides Proc. of the 4th World Landslide Forum, Ljubljana, Slovenia, May 29 June 2, 27, 27 Springer International Publishing Switzerland, Vol. 2, pp Peduto D., Ferlisi, S., Nicodemo G., Reale D., Gullà G. (27a). Empirical fragility and vulnerability curves for buildings exposed to slow-moving landslides at medium and large scales. Landslides, doi:.7/s Peduto D., Nicodemo G., Maccabiani J., Ferlisi S. (27b). Multi-scale analysis of settlement induced building damage using damage surveys and DInSAR data: a case study in The Netherlands. Engineering Geology, 28: Pitilakis K.D., Fotopoulou S.D. (2). Vulnerability assessment of buildings exposed to co-seismic permanent slope displacements. In: Winter M.G., Smith D.M., Eldred P.J.L., Toll D.G. (Eds.), Geotechnical Engineering for Infrastructure and Development, ICE Publishing, pp.-73. doi:.68/ecsmge.6678.