• Bayesian Networks
• engineering geological map
• Equotip
• rock mass quality
• Schmidt hammer

I sistemi di classificazione degli ammassi rocciosi noti in letteratura sono numerosi. Tuttavia, si tratta in genere di sistemi sito-specifici che valutano e integrano una serie di fattori, tra cui l'assetto strutturale e la variabilità locale della litologia, della fratturazione e delle proprietà fisico-meccaniche delle rocce, risultando quindi estremamente dispendiosi per la loro applicazione e non adeguati per analisi e classicazioni di ammassi rocciosi su vaste aree (a scala regionale). In questa tesi di dottorato, viene proposto un metodo relativamente rapido di valutazione della qualità degli ammassi rocciosi basato sulla raccolta di misure in-situ. Il metodo viene implementato su un'ampia area di studio (circa 3.000 km2) situata nell'Appennino settentrionale, al fine di dimostrare la capacità di descrivere la variabilità spaziale della qualità dell'ammasso sub-superficiale. Durante un intenso lavoro sul terreno, della durata di oltre un anno, sono stati sottoposti a misura oltre 700 afforamenti rocciosi sub-superficiali attraverso l'utilizzo del martello di Schmidt e di Equotip. Questi due strumenti, noti in letteratura, sono utili alla determinazione della resistenza dei materiali.
E' stata riconosciuta una correlazione molto buona (r = 0.83) tra i due dispositivi.
La qualità degli ammassi rocciosi in-situ è stata valutata attraverso un indice di qualità (Rsite(obs)). Durante le attività di campagna sono state talora riscontrate problematiche di acquisizione del valore di rimbalzo R del martello di Schmidt in condizioni di rocce alterate e fratturate. Al fine di stimare questo valore, è stato applicato un approccio probabilistico su un sottoinsieme di 20 siti utilizzando reti Bayesiane non parametriche (NPBN). Il modello Bayesiano mostra una migliore accuratezza rispetto ad un'analisi di regressione lineare multipla, utilizzata per confrontare i due diversi approcci. Rsite(obs) è stato confrontato con GSI, uno degli indici più noti e utilizzati in geomeccanica, ottenendo buone correlazioni.
Successivamente è stata messa a punto una procedura basata sull'integrazione di clustering, analisi morfometrica multiscala e modelli Bayesiani al fine di interpolare il dato puntuale di campagna a scala regionale. La spazializzazione si è focalizzata sulla formazione geologica più estesa dell'area di studio: il flysch arenaceo della formazione del Macigno (Oligocene - Miocene inferiore). I risultati hanno evidenziato che i cluster individuano tre regioni diverse per caratteristiche geo-strutturali connesse alla tettonica estensionale Neogenica. Inoltre, per un cluster specifico (regione sud-orientale dell'area di studio, approssimativamente all'interno della provincia di Pistoia), la strategia di selezione dei siti di misura ha consentito di analizzare le relazioni tra condizioni morfologiche e (Rsite(obs)). I risultati evidenziano che la varianza di Rsite(obs) può essere parzialmente descritta dalla morfometria della terra solida. Le procedure e le tecniche sviluppate durante questa ricerca di dottorato hanno in definitiva consentito di ottenere un nuovo approccio per la realizzazione di cartografia litologico-tecnica, la quale può essere di utile supporto alla progettazione ingegneristica di opere e l'implementazione di modelli numerici di stima della suscettibilità da frana.

Many geomechanical classification systems for rock masses have been developed in the literature for geological applications. Nevertheless, these are site-specific systems evaluating and explicitly including the effects of structural setting and local variability of lithology, jointing and physical-mechanical properties of rocks. Hence, they are extremely time consuming and not adequate in order perform analyses and rock mass classifications of geological formations over wide (regional scale) areas. In this PhD thesis, an expeditious method based on collection of quantitative fieldwork hardness measurements is proposed and implemented in order to demonstrate its capability to describe the variability of subsurface rock masses quality at the regional scale. The capability of the method was assessed and demonstrated for a study area of about 3,000 km2 located in the Northern Apennines (Italy). A set of more than 700 subsurface rock mass outcrops representative of different structural and lithologic conditions underwent measurement by means of the Schmidt hammer (SH) and Equotip (EQ) sclerometers during an intensive fieldwork of more than one year. A good correlation (r = 0.83) between the two devices has been found. Nevertheless, the Schmidt hammer is known to be unsuitable for application to weak rocks, where the impact energy is dispersed in rupture or plastic deformation, resulting in a "missing" R measurement. In contrast, the Equotip, cause its lower impact energy (1/66 of the Schmidt hammer) has been found more suitable for measuring weathered, fractured and weak rocks. In order to predict values under the lower threshold of the Schmidt hammer (R < 10), a probabilistic approach by using non-parametric Bayesian Networks (NPBNs) has been applied on a subset of 20 measurement sites. The model has better accuracy in respect to a multi regression analysis, used to make comparison between the two different approaches. By this method, a correction factor for the R values has been calculated for correcting all the SH measurements affected by inoperability of the SH.
The corrected SH measurements and the non-corrected measurements (Rj(obs)) are used to compute the median value for each site (Rsite(obs)), an index representing the quality of rock masses. Rsite(obs) has been compared to other rock mass quality indicators known from the literature like the Geological Strength Index (GSI), one of the most known and frequently used indexes describing the actual geostructural conditions of the rock mass.
Good correlations between Rsite(obs) and the GSI have been found and discussed for two of the most widespread geological formations within Northern Apennines: the Macigno formation and the Monte Ottone Flysch formation. With the aim to obtain a continuous (regional scale) representation of the Rsite(obs) values, a procedure based on the integration of clustering, multiscale morphometric analyses and Bayesian inference modelling has been implemented. At first, clustering analysis of point measurements was performed on the arenaceous flysch of the Oligocene-Lower Miocene Macigno formation (MAC). Results showed clusters following three large regions which are well related with the geometry of the main geo-structural features characterizing the study area. Moreover, for a specic cluster (SE region of the study area, approximately within the Pistoia province) the strategy for measurement sites location allowed to analyse data collected on both flat ridges and steep slope areas. Here, the results highlight a relationship between Rsite(obs) and morphometric parameters, suggesting that variance of Rsite(obs) may be partially described by landscape morphometry. Thus, a multiscale morphometric analysis has been performed in order to obtain the kernel sizes providing the best correlation with Rsite(obs). Scenarios of the final engineering geological map were obtained, through a Bayesian Network approach based on
the Rsite(obs) measurements as well as land morphometric parameters. The effects of raster data down-sampling were also assessed.