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"ANALISI E ATTIVITÀ DI MITIGAZIONE DEL DISSESTO IDROGEOLOGICO "

Foggia, 6 Giugno 2017

IL CONTRIBUTO DELLA RICERCA PER LA MITIGAZIONE

DEL RISCHIO DA FRANA

Luca Schilirò, PhD

• La configurazione geologica e geografica dell’Italia

rende il nostro Paese particolarmente soggetto a

fenomeni di frana

• Circa un terzo del totale delle frane è costituito da

fenomeni a cinematismo rapido (soil slip, debris-slide,

debris-flow)

07/06/2017Il contributo della ricerca per la mitigazione del rischio da

frana

Premessa

Luca Schilirò

• Negli ultimi anni aumento notevole dell’impatto socio-economico legato

all’occorrenza di frane superficiali indotte da pioggia

• Le cause: maggiore diffusione delle attività antropiche, maggiore frequenza

nella formazione di sistemi convettivi perduranti (Medicanes)

• Questo tipo di frane possono causare ingenti perdite in termini di vite umane

(elevate velocità, volumi mobilizzati e runout)

07/06/2017

Premessa

Il contributo della ricerca per la mitigazione del rischio da

frana

Luca Schilirò

Sarno e Quindici (1998) 160 morti


frana

Luca Schilirò

Messina (2009) 37 morti

Cinque Terre (2011) 13 morti

• Strumenti utili alla prevenzione e alla gestione dell’emergenza (Piani di

Protezione Civile)

• Analisi di suscettibilità

(carte inventario)

07/06/2017

Premessa


frana

Luca Schilirò

Damen et al., 2014

• Obiettivo a lungo termine: da suscettibilità a

pericolosità (probabilità di occorrenza)

• Approccio perseguibile a breve-medio termine: analisi

di suscettibilità finalizzate alla definizione di scenari

d’innesco futuri

• Tecniche utilizzate: caratterizzazione geologico-

geomorfologica, modelli numerici fisicamente basati,

prove sperimentali di laboratorio ecc….07/06/2017

Premessa


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

Scenari d’innesco per frane superficiali (Soil slip triggering scenarios)

Giampilieri (ME)01/10/2009


franaLuca Schilirò

07/06/2017

Un possibile approccio

Schilirò et al., 2015a

• Modello numerico TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Slope stability) (Baum et al., 2008)

• Calibrazione del modello tramite ricostruzione in back-analysis di un evento franoso di riferimento

• Definizione di differenti scenari di innesco variando l’input di pioggia in funzione delle curve di probabilità

pluviometrica riferite all’area di studio


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

07/06/2017

Back-analysisdell’evento 2009


• Predizione temporale

07/06/2017

Back-analysisdell’evento 2009

• Predizione spaziale


frana


Luca Schilirò

07/06/2017

Ricostruzione scenari di innesco 1 di 2


Curve di probabilitàpluviometrica(distribuzione GEV)


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

Ricostruzione scenari di innesco 2 di 2

Confronto tra scenari di innesco ipotizzati ed evento del 2009


frana

Luca Schilirò

• Back-analysis dell’evento del 25 Ottobre 2011

• Uso del suolo

07/06/2017

Un altro caso di studio: Cinque Terre

Luca SchiliròIl contributo della ricerca per la mitigazione del rischio da

frana

07/06/2017

Un altro caso di studio: Cinque Terre

Luca Schilirò

• Terrazzi

agricoli

(coltivati e

abbandonati)


frana

07/06/2017

Spessore del suolo: Topographic Position Index (TPI)

Luca Schilirò

• Topographic position index: zonazione delle

aree terrazzate attraverso il confronto delle

quote delle celle


frana

07/06/2017

Topographic Position Index (TPI) vs. Saulnier’s method

Luca SchiliròIl contributo della ricerca per la mitigazione del rischio da

frana

07/06/2017

Scenari d’innesco per frane superficiali

• L’affidabilità dei risultati derivanti dall’applicazione dei modelli numerici è

strettamente legata all’attendibilità dei valori dei parametri caratteristici delle

coltri di copertura su larga scala

• Analisi di dettaglio dei meccanismi d’innesco delle frane superficiali, con

valutazione dei parametri che maggiormente influiscono sul processo di

rottura (spessore e condizioni idrauliche della coltre)


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

Meccanismi d’innesco per frane superficiali: prove sperimentali

Montrasio et al., 2016


frana

Luca Schilirò


frana

• Test a condizioni inizialivariabili (n e w)

• Pioggia costante e variabile (pluviogrammaevento 2009 scalato)

• Presenza vie di infiltrazionepreferenziale

• Tempi e modalità di innesco


Luca Schilirò

07/06/2017



frana

Luca Schilirò

07/06/2017

Scenari d’innesco per frane superficiali: aree di invasione


frana

• Ricostruzione della dinamica del debris-flow del Racinazzo (2009)

• BING model modificato (larghezza valliva)

Schilirò et al., 2015b

Luca Schilirò

07/06/2017



frana

• Modello calibrato tramite analisi DEM pre-post evento ed evidenze di sito

Luca Schilirò

07/06/2017



frana

Schilirò et al., 2015b

Luca Schilirò

07/06/2017



frana

• Modello calibrato tramite analisi DEM pre-post evento ed evidenze di sito

Luca Schilirò

07/06/2017



frana

Elevate velocità…………..

Luca Schilirò

07/06/2017



frana

………… ed ingenti volumi mobilizzati

Luca Schilirò

07/06/2017

La mano dell’uomo.…


frana

Luca Schilirò

I disastri sono considerati eventi rapidi…

… ma le condizioni per un disastro sicostruiscono lentamente


frana

Luca Schilirò

• Un evento estremo non si traduce per forza in un estremo impatto…..

• A seconda del contesto, eventi innescanti estremipossono non causare impatti estremi

• Eventi non estremi possono causare impatti estremi

Evento estremo

Disastro: un evento che conduce ad un impatto estremo


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

Tempi di ritorno dell’evento del 2009 (Messina)


Curve di probabilitàpluviometrica(distribuzione GEV)


frana

Luca Schilirò

Ore Pioggia01/10/2009 TR

1 85.6 783 115 266 142.5 40

12 153.1 3924 153.1 19

07/06/2017

Tempi di ritorno dell’evento del 2009 (Messina)

Giampilieri (ME)


frana

Luca Schilirò

07/06/2017

«Lessons learned»

Luca Schilirò

• Informazioni sulla propensione all’innesco in

risposta a differenti scenari di pioggia

• L’importanza delle condizioni locali (uso del suolo)

• Distinzione eventi-impatti estremi

• Prospettive future: miglioramento nella definizione

dei parametri di input (scenari in tempo reale)


frana

Letture consigliate• Montrasio L., Schilirò L., Terrone A. (2016) - Physical and numerical modelling of shallow

landslides Landslides, 13: 873-883 doi: 10.1007/s10346-015-0642-x

• Schilirò L., Montrasio L., Scarascia Mugnozza G. (2016) – Prediction of shallow landslide occurrence: validation of a physically-based approach through a real case study Science of the Total Environment, 569-570: 134-144 doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.06.124

• Schilirò L., Esposito C., Scarascia Mugnozza G. (2015)a – Evaluation of shallow landslide-triggering scenarios through a physically based approach: an example of application in the southern Messina area (northeastern Sicily, Italy) Natural Hazards and Earth System Sciences, 15: 2091-2109 doi: 10.5194/nhess-15-2091-2015

• Schilirò L., De Blasio F.V., Esposito C., Scarascia Mugnozza G. (2015)b - Reconstruction of a destructive debris-flow event via numerical modelling: the role of valley geometry on flow dynamics Earth Surface Processes and Landforms, 40: 1847-1861 doi: 10.1002/esp.3762

[email protected]

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