23
PON Landslides Early Warning PON Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza SISTEMI INTEGRATI PER IL MONITORAGGIO, L’EARLY WARNING E LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO IDROGEOLOGICO LUNGO LE GRANDI VIE DI COMUNICAZIONE

PON Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Embed Size (px)

DESCRIPTION

SISTEMI INTEGRATI PER IL MONITORAGGIO, L’EARLY WARNING E LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO IDROGEOLOGICO LUNGO LE GRANDI VIE DI COMUNICAZIONE. OR1  SCENARI DI RISCHIO WP 1.1 Linee guida per l’identificazione di scenari di rischio. PON Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

PON Landslides Early Warning PON Landslides Early Warning 5 Aprile 2013

Università della Calabria, Cosenza

SISTEMI INTEGRATI PER IL MONITORAGGIO, L’EARLY WARNING E

LA MITIGAZIONE DEL RISCHIO IDROGEOLOGICO LUNGO LE GRANDI VIE

DI COMUNICAZIONE

Page 2: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

AE 1.1.1 DEFINIZIONE DI FRANA

AE 1.1.2 METODOLOGIE DI INDAGINE

AE 1.1.3 ANALISI DELLA PERICOLOSITA’ E DEGLI SCENARI

DEL RISCHIO

Page 3: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Carta Inventario fenomeni franosi

Tipologia

Intensità

Pericolosità reale da frana

Fattori predisponenti

Suscettibilità o pericolosità

potenziale da frana

Analisi statistica

Frequenza

Danno potenziale

Scenari di rischio da frana

Scenari di rischio potenziale da frana

Stato di attività

Diagramma di flusso per la valutazione della pericolosità e del rischio da frana

Page 4: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

FASI DEL LAVORO

Acquisizione Dati Implemtazione e gestione di un geo-

database

Analisi di Pericolosità

Carte topografiche

Foto aeree

Indagini di campagna

Carte tematiche presenti in letteratura

Caratteristiche geo-ambientali

Inventario Frane

Valutazione della suscettibilità da

frana

Analisi Statistica

Valutazione della pericolosità reale

da frana

Analisi Geomorfologica

Page 5: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Litologia

Faglie

Uso del suolo

Pendenze

Curvature

--------

Intersezione dei fattori

predisponenti

UCUs

Frane

Carta Suscettibilità

Fat

tori

pre

dis

pon

enti

Metodo di analisi statistica per la valutazione della suscettibilità

Per la valutazione della suscettibilità da frana è stato utilizzato un metodo di statistica multivariata denominato “Analisi Condizionale”, implementato in ambiente GIS .Il metodo si basa sulle Unità di Condizioni Uniche (UCU) e rientra nella categoria dei metodi di analisi probabilistica condizionale.

Page 6: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

CARTA INVENTARIO DELLE FRANE

FraneTipologia di movimento Distribuzione (%)

Scorrimento 80Col/complessa 20

Page 7: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Litologia Faglie

Uso del suoloPendenze

Esposizione Curvature

FATTORI PREDISPONENTI

Page 8: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Litologia Faglie

Uso del suoloPendenze

Esposizione Curvature

FATTORI PREDISPONENTI

Page 9: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Combinazione dei fattori

predisponenti

CALCOLO DELLE UCUs

Nmax UCUs= 10(Lito) × 3(Faglie )

× 4(US) × 4(slope) × 4(Esp) ×

5(SPI) × 3(Cur) = 28800

Page 10: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

CALCOLO DELLE UCUs

UCU COUNT Litologia Uso del suolo Distanza dalle faglie (m) SPI Curvature Esposizione Pendenze

1 4 Argille Vegetazione erbacea/arubustiva > 200 1 Flat W < 10°

2 111 Argille Zone agricole > 200 1 Convex S < 10°3 66 Argille Zone agricole 100 - 200 3 Convex S < 10°4 77 Argille Zone agricole 100 - 200 1 Convex W 10 - 20°5 69 Argille Zone agricole < 100 2 Convex W 10 - 20°6 57 Argille Zone agricole > 200 1 Flat W 10 - 20°7 79 Argille Zone agricole > 200 1 Convex W 10 - 20°8 122 Sabbie Zone agricole > 200 5 Convex S < 10°9 161 Sabbie Zone agricole > 200 1 Convex W < 10°

10 39 Sabbie Zone agricole > 200 1 Flat W 20 - 30°

Page 11: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

VALUTAZIONE DELLA SUSCETTIBILITÀ

Dalla sovrapposizione del layer delle UCU con quello delle frane si ottiene la densità di frana in ciascuna UCU (rapporto percentuale tra l’area in frana in ciascuna UCU e l’area della UCU) che rappresenta il grado di propensione a franare. Espressa in formula è data da:

P(f|UCU) = area in frana/area UCU

dove P(f|UCU) rappresenta la probabilità (P) di frana (f) data una certa combinazione dei fattori predisponenti (UCU).

Page 12: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

VALUTAZIONE DELLA SUSCETTIBILITÀ

Carta della suscettibilità da

frana- tipo scorrimento

Carta della suscettibilità da

frana- tipo col/complesso

Carta della suscettibilità da

frana - totale

Page 13: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

VALIDAZIONE DEI RISULTATI

La curva success rate permette di stimare la bontà (goodness of fit) del modello predittivo;

La validazione del metodo, utilizzato per la stima della suscettibilità da frana, è stata effettuata tramite la realizzazione e l’analisi della curva succes-rate (Remondo et al., 2003).

Suscettibilità Frane Tutte Scorrimento Col/complessa % % % %

Molto alta 9 33 34 28Alta 29 47 48 47

Moderata 23 17 16 21Bassa 38 3 3 4

Frane AUC (Area Under Curve) %

Scorrimento 76Col/complessa 80Tutte 79

Page 14: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

VALUTAZIONE DELLA PERICOLOSITÀ REALE DA FRANA

METODOLOGIAIl metodo si basa su osservazioni e considerazioni di tipo geomorfologico.

•Delimitazione delle aree in frana;

•Definizione delle caratteristiche dei movimenti franosi (tipo,

velocità, volumi e/o spessori).

•Valutazione della frequenza probabile dei fenomeni franosi

(probabilità di accadimento).

•Valutazione dei livelli di pericolosità mediante l’applicazione di

matrici di incrocio dei dati (velocità/volume della frana e

intensità/frequenza probabile).

Page 15: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Campo Contenuto Codice Progressivo numerico identificativo unico dell'eventoTipologia Indicazione del tipo di movimentoAttività Indicazione dello stato di attivitàArea Superficie interessata dal dissesto espressa in m2

Profondità Stima dello spessore dell'ammasso spostatoVolume Stima del volume del materiale coinvolto nel movimentoIntensità Stima dell'intensità della franaFrequenza Stima della frequenza probabile della frana Pericolosità Pericolosità del singolo fenomeno franoso

Dati da riportare nel geo-database delle frane

Page 16: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Delimitazione aree in frana, tipologia di movimento e stato di attività.

Page 17: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Velocità di spostamento che si basa sul tipo di movimento

Intensità (I)

Tipo di movimentoVelocità Sigla

Bassa Scorrimenti, colate, e

espansioni laterali<1m/anno V1

Media Colate di terra e di detrito e

frane complesse 1m/anno÷1m/

ora V2

AltaCrolli e ribaltamenti,

scivolamenti in roccia e colate detritiche

>1m/ora V3

Page 18: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Stima degli spessori coinvolti nei movimenti stimati empiricamente sulla base del tipo di movimento, della morfologia e della geometria dell'area di distacco e della zona di accumulo.

Page 19: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Intensità delle frane basata sul volume del materiale spostato

Intensità (I) Volume Sigla Molto bassa < 50.000 m3 SG1

Bassa 50.000÷200.000 m3 SG2 Moderata 200.000÷500.000 m3 SG3

Alta 500.000÷1.000.000 m3 SG4 Molto alta > 1.000.000 m3 SG5

Intensità (I) Volume Sigla Molto bassa < 5.000 m3 SG1

Bassa 5.000-10.000 m3 SG2 Moderata 10.000-50.000 m3 SG3

Alta 50.000÷200.000 m3 SG4 Molto alta > 200.000m3 SG5

Scala dell’intensità delle frane di tipo scorrimento

Scala dell’intensità delle frane di tipo colate

Intensità (I) Diametro dei blocchi Sigla Molto bassa < SG1

Bassa 0,5÷2 m SG2 Moderata 2÷5m SG3

Alta 5÷10 m SG4 Molto alta > 10 m SG5

Scala dell’intensità delle frane di tipo crolli e ribaltamenti

Page 20: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Scala dell’intensità delle frane basata sul volume del materiale spostato

Page 21: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Frequenza (F) Tempo di ritorno

Stato attività Sigla

Episodiche a bassa frequenza > 100 anni Frane

quiescenti Tr1

Episodiche a media frequenza 50÷100 anni Frane

quiescenti Tr2

Episodiche ad alta frequenza 1÷50 anni Frane

quiescenti Tr3

Frequenza molto alta (attive) <1 anno Frane

attive Tr4

Frequenza dei movimenti franosi

Page 22: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Valutazione dei livelli di pericolosità reale

La pericolosità reale si calcola combinando i valori di intensità con quelli di frequenza di occorrenza delle frane.

Matrice di interazione utilizzata per la valutazione della pericolosità da frana (Heinimann, 1998, Cardinali et al., 2002 modificata). Prob/annua = probabilità annua che si verifichi una frana.

Page 23: PON  Landslides Early Warning 5 Aprile 2013 Università della Calabria, Cosenza

Valutazione dei livelli di pericolosità