• mapping
• shallow landslides susceptibility
• slope deposits

Le frane localizzate nelle terre al di sopra del substrato consistente (Depositi Superficiali di Versante, SD), sono un importante processo di erosione, trasporto e deposizione di sedimenti lungo il versante. Nonostante le frane superficiali coinvolgano generalmente un piccolo volume di materiale, l’assenza di evidenti segni premonitori e l’elevata velocità del franamento lungo il versante, rendono questa tipologia di frane una consistente fonte di pericolo per le aree montane. Inoltre l’aumento della pressione antropica e verosimilmente i cambiamenti climatici, hanno contribuito a rendere le frane superficiali un fattore di rischio rilevante e spazialmente diffuso.
Percio’ negli ultimi decenni, l’interesse della comunità scentifica verso questo fenomeno è constantemente cresciuto ed uno dei principali obiettivi dei progetti di ricerca convolti in questa tematica è quello di sviluppare e valutare metodologie per la caratterizzazione regionalizzata del rischio da frana superficiale.
E’ in tale contesto che si integra il mio progetto di dottorato, nel quale è stata sviluppata un’approfondita analisi delle metodologie di valutazione della suscetibilità del territorio nei confronti della franosità superficiale. Tale analisi si è articolata coinvolgendo aspetti quali: l’acquisizione dei dati geologico-tecnici degli SD mediante rilevamento di campagna e prove di laboratorio, la spazializzazione di tali informazioni ed infine la valutazione regionalizzata della stabilità dei versanti mediante l’implementazione di modelli di stabilità fisicamente basati.
Le proprietà geologico-tecniche dei SD sono state ottenute mediante l’esecuzione di un esteso rilevamento di campagna (ca. 35 km2 e 200 punti di osservazione), test in sito e prove di laboratorio (ca. 120 prove). E’ stata inplementata un’inedita nomenclatura della profondità degli SD basata su fattori quali la profondità e la distribuzione spaziale degli stessi. Mediante tecniche statistico-descrittive i dati geologico tencnici inediti riguardati gli SD sono stati riassunti in classi di profondità e classi geologico tecniche (facies geologico tecniche degli SD).
Le proprietà degli SD sono state analizzate in relazione sia alla tipologia di subtrato (litologia e struttura), sia alle caratteristiche fisiografiche dell’area distudio. Successivamente in quelle aree dove tali fattori sono stati ritenuti omogenei, le proprietà degli SD (classi di profondità e facies geologico tecniche) sono state spazializzate considerandole relazionate esclusivamente con la morfometria dei versanti. Per tale scopo la morfometria dell’area di studio è stata descritta attraverso quattro variabili morfometriche (curvatura longitudinale, curvatura trasversale, pendenza locale e flow accumulation) e successivamente i caratteri morfometrici principali sono stati individuati attraverso cluster analysis. Sono stati inplementati differenti approcci di classificazione (classificazione supervisionata e non) e, con lo scopo di mappare anche l’incertezza spaziale dei caratteri geologico tecnici degli SD, sono stati adottati anche approcci sia fuzzy, sia probabilistici.
L’analisi di stabilità a scala regionale è stata eseguita con approccio fisicamente basato. Due tra i più diffusi modelli presenti in letteratura, SINMAP e SHALSTAB, sono stati scelti ed implementati in Matlab. I valori dei parametri di input di ciascun modello sono stati ottenuti sfruttando i risultati dell’estesa attività di campionamento effettuata. Considerando lavori similari presenti in letteratura ed i risultati dell’attività di campionamento e di mappatura delle proprietà geologico tecniche degli SD, sono stati implementati ed analizzati differenti scenari di modellazione. Il peso di ciascun parametro di input nel determinare l’output dei modelli è stato analizzato mediante Regional Sensitivity Analysis, mentre una procedura qui chiamata Model Dispersion Plot è stata sviluppata per analizzare l’effetto di ogni singola variabile nel determinare l’incertezza (dispersione) dell’output del modello.
Per poter considerare l’incertezza associata ai dati di input, l’analisi di stabilità è stata effettuata con approcio probabilistico risolto computazionalmente mediante metodo Monte Carlo. L’icertezza legata alla distribuzione spaziale dei parametri geologico tecnici degli SD è stata modellata basandosi sulle distribuzioni di probabilità o possibilità ottenute mediante l’analisi dei gruppi. Per ognuno dei due modelli di stabilità sono state confrontate le mappe di suscettibilità ottenute per i diversi scenari di input. Così facendo, è stato valutato il peso delle assunzioni caratterizzanti ciascun scenario, nella stima della suscettibilità da frana superficiale.
Per quanto concerne SHALSTAB, è stata implementata una nuova metodologia di realizzazione delle mappe di suscetibilità. Tale metodologia permette di rappresentare in un’unica mappa sia l’irresolutezza dell’analisi dovuta all’incertezza dei dati di input sia, il variare delle classi di suscetibilità dovuta alla magnitudo dell’evento di pioggia considerato.
I risultati ottenuti in questa tesi di dottorato mostrano la fattibilità riguardo alla realizzazione di mappe delle proprietà geologico-tecniche degli SD mediante cluster analysis. Le mappe realizzate mediante approccio supervisionato hanno inoltre permesso di descrivere spazialmente l’incertezza concernente ciascuna proprietà geologico-tecnica degli SD. In primo luogo l’analisi di sensistività ha mostrato, per entrambi i modelli, differenze riguardo alla capacità di ciascun parametro sia di determinare l’output sia di ridurne o amplificarne l’incertezza; ha inoltre evidenziato rilevanti differenze tra il comportamento dei due modelli a prescindere dai parametri di input utilizzati. L’analisi dei risultati ottenuti per i differenti scenari di modellazione ha messo in luce le significative differenze nelle mappe di suscettibilità ottenute considerando o meno i risultati dell’analisi geologico tecnica effettuata sugli SD.