In seguito a un forte terremoto, la crosta terrestre subisce dei cambiamenti, che includono una variazione temporanea della velocità delle onde sismiche dovuta alle modifiche delle proprietà elastiche delle rocce, e che possono essere osservati attraverso tecniche come l’interferometria passiva [Claerbout, 1968]. Vediamo in questo approfondimento cosa ha rivelato questa tecnica sul comportamento della crosta terrestre durante la sequenza sismica di Amatrice-Visso-Norcia del 2016-2017, anche in relazione al terremoto che nel 2009 colpì L’Aquila, in una parte dell’Appennino centrale solo poco più a sud.

Molto rumore per nulla

Dalla nascita della sismologia moderna, l’obiettivo principale è stato quello di analizzare i sismogrammi per identificare le forme d’onda associate ai terremoti, al fine di determinare con precisione i tempi di arrivo delle varie fasi e di caratterizzare le sorgenti sismiche o il mezzo attraversato. Tuttavia, a partire dagli anni 2000, grazie al miglioramento della capacità di archiviazione dei dati e della potenza di calcolo, si è rivolta l’attenzione anche alla porzione più estesa del sismogramma, finora trascurata: il segnale del rumore sismico, o vibrazione di fondo del pianeta [Brenguier et al., 2008]. Si è compreso che questa componente può fornire informazioni utili sulle proprietà meccaniche della crosta terrestre al di sotto delle stazioni sismiche che le hanno registrate, permettendo di monitorare dinamiche e cambiamenti del sottosuolo nel tempo.

Elogio della passività

In questo contesto, una tecnica chiamata interferometria passiva permette di ricostruire la struttura di velocità del sottosuolo senza dover fare affidamento solo sulle onde sismiche generate dai terremoti. Questa metodologia si basa sulla correlazione del rumore sismico ambientale registrato da coppie di sensori, che consente di ricostruire la propagazione delle onde tra le due stazioni come se una di esse agisse da sorgente sismica virtuale. In altre parole, il rumore sismico, anziché essere un disturbo da eliminare, diventa un segnale prezioso da cui estrarre informazioni sul sottosuolo. In questo modo è possibile ricavare informazioni sulle proprietà meccaniche del mezzo attraversato e seguirne l’evoluzione nel tempo mediante un monitoraggio continuo e non invasivo, particolarmente utile per studiare i processi di danneggiamento e il successivo ripristino delle condizioni pre-terremoto del sottosuolo.

Il rumore sismico utilizzato in questo tipo di analisi è costituito principalmente da segnali continui di origine naturale, generati dall’interazione tra il moto ondoso e il fondo oceanico. Queste vibrazioni si propagano attraverso la Terra e vengono registrate pressoché ovunque dalle reti di monitoraggio sismico, fornendo una sorgente persistente e distribuita nello spazio e nel tempo che rende possibile l’applicazione dell’interferometria passiva in molte aree del pianeta.

Il terremoto de L’Aquila 2009 come banco di prova

Il terremoto che ha colpito L’Aquila il 6 aprile 2009 (Mw 6.1) ha rappresentato un importante banco di prova per l’applicazione dell’interferometria sismica passiva in Italia. Per la prima volta questa tecnica è stata utilizzata per monitorare l’evoluzione delle proprietà della crosta più superficiale dopo un grande terremoto [Zaccarelli et al., 2011]. Le osservazioni (Figura 1) hanno mostrato una diminuzione immediata della velocità delle onde sismiche subito dopo il terremoto (maggiore alle alte frequenze e indicativa di un danneggiamento degli strati più superficiali della crosta), e successivamente un lento aumento della velocità verso i valori pre-evento. 

La sequenza di Amatrice-Visso-Norcia, un nuovo laboratorio naturale negli Appennini

Sette anni dopo il sisma de L’Aquila, l’Appennino centrale è stato colpito da una nuova e intensa sequenza sismica. Il 24 agosto 2016 un terremoto di magnitudo Mw 6.0 ha colpito Amatrice. Sono seguiti i forti eventi di Visso (26 ottobre, Mw 5.9), di Norcia (30 ottobre, Mw 6.5) e di Capitignano (18 gennaio, Mw 5.5): complessivamente, la sequenza ha prodotto oltre 110.000 terremoti in tre anni.

L’analisi di due anni di rumore sismico registrato da una rete di 28 stazioni distribuite entro circa 90 km da Amatrice (Figura 2) ha mostrato che ciascuno degli eventi principali della sequenza ha provocato una brusca riduzione della velocità delle onde sismiche nella crosta (Figura 3). Nei mesi successivi si è osservato un graduale aumento delle velocità delle onde sismiche, tanto che alla fine del 2017 circa il 75% della perturbazione indotta dai terremoti era già stato recuperato, indicando un ripristino delle condizioni pre-sisma relativamente rapido [Soldati et al., 2019].

Dal confronto con il terremoto de L’Aquila  (Figura 4) emerge una differenza significativa: nel 2009 il ripristino delle velocità delle onde sismiche è stato molto più lento, con appena il 30% della perturbazione riassorbito a quattro anni di distanza [Soldati et al., 2015]. Questa differenza potrebbe essere legata alle diverse caratteristiche geologiche e strutturali delle aree coinvolte [Cosentino et al., 2010] e alle differenze nel contenuto in fluidi delle rocce crostali.

Il ruolo dei fluidi nelle due sequenze sismiche

Il sistema di faglie attivato dalla sequenza di Amatrice-Visso-Norcia ha interessato un settore dell’Appennino centrale caratterizzato da rocce sedimentarie e porose. Lo scuotimento prodotto da un evento sismico genera la mobilizzazione dei fluidi presenti nei pori; questo favorisce la coalescenza delle bolle o delle fasi fluide, con conseguente aumento della dimensione effettiva dei pori e riduzione della velocità delle onde sismiche. Tuttavia, il successivo processo di “guarigione” (ovvero il recupero della velocità ai livelli pre-terremoto) è favorito dalle caratteristiche strutturali di queste rocce: la combinazione di un minor contenuto di fluidi (relativamente ad altre aree dell’Appennino) e di una loro rapida migrazione favorita dall’alta permeabilità permette un più veloce processo di chiusura delle fratture, di rilassamento dello stress e di riequilibrio del sistema, portando a un recupero estremamente rapido delle condizioni crostali originarie.

Al contrario, se vi fosse una grande quantità di fluidi, il flusso e la pressione interna manterrebbero le fratture aperte molto più a lungo, prolungando il danno crostale. È quello che è successo per la sequenza aquilana: la regione interessata si trovava su una piattaforma carbonatica caratterizzata da grandi volumi di fluidi in condizioni di sovrapressione. La pressione nei pori e il flusso dei fluidi hanno ostacolato la chiusura delle fratture generate dal terremoto, mantenendole aperte e pressurizzate per molto tempo; perciò il danno alla crosta in questo caso si è protratto molto più a lungo.

Un’ulteriore differenza risiede nell’evoluzione spaziale degli eventi: durante la sequenza de L’Aquila del 2009 la sismicità si è concentrata su un’area ristretta, che ne ha ostacolato il rapido recupero. Al contrario, la sequenza in Italia centrale del 2016-2017 ha visto i suoi terremoti principali spostarsi geograficamente nel corso dei mesi (verso nord e poi verso sud), permettendo a ciascun segmento di faglia di iniziare più rapidamente il processo di chiusura delle microfratture e di rilassamento dello stress.

Ma c’è anche un punto in comune fra i due casi: l’andamento della velocità delle onde sismiche dopo il terremoto è ben descritto da una combinazione di funzioni lineari e logaritmiche. Questo suggerirebbe che il recupero delle proprietà della crosta sia dovuto all’azione combinata di meccanismi che agiscono su tempi diversi: lo scorrimento post-sismico (afterslip) lungo la faglia e il rilassamento viscoelastico delle rocce circostanti.

Conclusioni

L’effetto dei terremoti non si esaurisce nel momento della rottura della faglia; anche dopo la scossa principale, la crosta continua a modificarsi e le proprietà delle rocce mutano nel tempo. Il rumore sismico ambientale, un tempo considerato solo un disturbo, è oggi uno strumento prezioso per osservare questa lenta evoluzione e per costruire modelli sempre più realistici dei processi che governano la dinamica crostale in relazione all’attività sismica.

A cura di Gaia Soldati, Lucia Zaccarelli, Licia Faenza, INGV.

Bibliografia

Brenguier, F., Campillo, M., Hadziioannou, C., Shapiro, N. M., Nadeau, R. M., & Larose, E. (2008). Postseismic relaxation along the San Andreas fault at Parkfield from continuous seismological observations, Science, 321, 1478–1481. https://doi.org/10.1126/science.1160

Claerbout, J.F. (1968). Synthesis of a layered medium from its acoustic transmission response, Geophysics, 33 (2): 264–269. https://doi.org/10.1190/1.1439927

Cosentino, D., Cipollari, P., Marsili, P., & Scrocca, D. (2010). Geology of the Central Apennines: A regional review. Journal of the Virtual Explorer, 36(11), 1–37. https://doi.org/10.3809/jvirtex.2010.00223

Soldati, G., Zaccarelli, L., Faenza, L., & Michelini, A. (2015). Monitoring of crustal seismic velocity variations in the L’Aquila fault zone inferred from noise cross-correlation. Geophys. J. Int., 201, 604-611. https://doi.org/10.1093/gji/ggv172

Soldati, G., Zaccarelli, L., & Faenza, L. (2019). Spatio-temporal seismic velocity variations associated to the 2016-2017 central Italy seismic sequence from noise cross-correlation. Geophys. J. Int., 219, 2165–2173. https://doi.org/10.1093/gji/ggz429

Zaccarelli, L., Shapiro, N. M., Faenza, L., Soldati, G., & Michelini, A. (2011). Variations of crustal elastic properties during the 2009 L’Aquila earthquake inferred from cross-correlations of ambient seismic noise. Geophys. Res. Lett., 38, L24304. https://doi.org/10.1029/2011GL049750

---

Licenza

Quest’opera è distribuita con Licenza Creative Commons Attribuzione – Non opere derivate 4.0 Internazionale

A dieci anni dal 24 agosto 2016, data che ha segnato profondamente il territorio e la comunità dell’Appennino centrale, ripercorrere quei mesi significa anche ricordare il grande sforzo scientifico compiuto per analizzare in tempo reale l’evoluzione della sequenza sismica iniziata con il terremoto di Amatrice (Mw 6.0). Nelle prime settimane dopo la scossa, con i dati strumentali acquisiti in tempo reale dalla Sala di Sorveglianza Sismica dell’INGV, alcuni studi si concentrarono su un parametro classico ed estremamente significativo: il b-value della legge di Gutenberg-Richter. Questo valore indica il rapporto tra il numero di piccoli terremoti e quelli di magnitudo maggiore in una determinata area. In questa chiave di lettura, anche i piccoli terremoti assumono una rilevanza informativa primaria: oltre a consentire la localizzazione della sismicità, permettono di monitorare la variazione temporale di questo rapporto e di stimare la conseguente distribuzione dello stress lungo la faglia.

Ma perché il b-value è così importante e in che modo si lega ai “colori dello stress”?

La fisica dietro il parametro b: asperità e fluidi

La relazione di Gutenberg-Richter, formulata nel 1944, è una di quelle scoperte nel campo della sismologia che, dopo più di 80 anni, resta ancora valida. I due sismologi americani osservarono che, riportando in un grafico il logaritmo del numero cumulato dei terremoti (asse y) in funzione della magnitudo (asse x), si ottiene una retta. Per numero cumulato si intende il numero di terremoti con magnitudo maggiore o uguale al valore considerato. 

La relazione è rappresentata da questa equazione: Log N = a – b * M

dove M è la magnitudo, N il numero dei terremoti con magnitudo maggiore o uguale a M, a e b i parametri che descrivono la retta (Figura 1).

 

L’inclinazione della retta che interpola i dati è quindi il b-value. Una pendenza più ripida (alto b-value) indica una grande quantità di piccoli eventi rispetto a quelli grandi; una pendenza più dolce (basso b-value) indica che la quota di eventi più forti rispetto a quelli di bassa magnitudo aumenta, cosa che indica un forte accumulo di stress.

Il valore medio del b-value a scala globale è solitamente pari a 1, questo significa che per ogni terremoto di una determinata magnitudo, ne avvengono mediamente dieci di magnitudo inferiore di un punto: ad esempio, dieci eventi di magnitudo 4 per ogni terremoto di magnitudo 5. Tuttavia, la crosta terrestre non è omogenea e le variazioni locali riflettono lo stato meccanico della crosta:

• Bassi valori di b (<1): Si riscontrano in aree sottoposte a forte stress crostale. In queste zone la proporzione degli eventi più energetici è maggiore e le faglie sono “bloccate” in porzioni chiamate asperità, dove l’energia si accumula ed è più probabile la nucleazione di futuri forti terremoti. Nelle mappe (Figura 2), queste zone sono rappresentate con toni freddi (blu e viola).

• Alti valori di b (>1): Indicano zone a minore stress o aree caratterizzate da un’alta densità di fratturazione, maggiore eterogeneità dei materiali, variazioni di temperatura o forte presenza di fluidi in pressione. I fluidi agiscono riducendo l’attrito, favorendo il rilascio continuo di sismicità diffusa, e agevolando l’evoluzione della sequenza stessa. Nelle mappe, queste aree si colorano invece di sfumature calde (rosso e arancione).

La distribuzione del b-value nelle diverse fasi della sequenza

Nel 2016, all’indomani del terremoto del 24 agosto, è stato realizzato uno studio sull’evoluzione temporale della sismicità dell’Appennino centrale a partire dal 2005 (Figura 2). Di seguito è riportata l’analisi della distribuzione spaziale del b-value nelle diverse fasi temporali dal 2005 in poi:

• periodi 1 e 2 | prima del 24 agosto 2016: sia nel periodo precedente al terremoto dell’Aquila del 2009 (Figura 3a) sia nel periodo compreso tra l’evento dell’Aquila e quello di Amatrice (Figura 3b), l’area mostra una forte eterogeneità tra Campotosto e Accumoli, evidenziando come lo stress e i fluidi si fossero ridistribuiti lungo la catena appenninica;
• periodo 3 | dopo il terremoto di Amatrice: subito dopo la scossa del 24 agosto 2016 (Figura 3c), l’area mostra un cambiamento significativo. Al di sotto di Accumoli e in corrispondenza dell’area ipocentrale del mainshock, è presente un vistoso volume ad alto b-value (fino a 1.6). Questo valore è coerente con l’effetto della sismicità indotta dai fluidi profondi in pressione e con la risposta del volume di faglia che ha rilasciato il massimo spostamento (slip) co-sismico. Al contrario, ai bordi della struttura sismogenetica attivata, si sono delineati due volumi a basso b-value (circa 0.8): uno a sud-est (tra Amatrice e Campotosto) e uno a nord (nei pressi di Norcia), riconducibili a porzioni di faglia bloccate (asperità) e sottoposte a un forte carico di stress.

Proiettando i dati lungo le sezioni verticali longitudinali (Figura 4), le anomalie del b-value delineano la complessa anatomia della crosta appenninica. Il profilo prima del terremoto di Amatrice (Profilo AA’) mostra un vistoso contrasto: un volume ad alto b-value (cerchio rosso) al di sotto di Accumoli tra i 6 e i 12 km di profondità e un’asperità a basso b-value al di sotto di Amatrice (cerchio bianco). In corrispondenza di quest’ultima area, al di sotto di Amatrice, era inoltre presente una significativa concentrazione di terremoti, indicando che la sismicità non era confinata al solo settore di Accumoli. Subito dopo la scossa del 24 agosto, la nuova fotografia dell’area (Profilo BB’) ha rivelato un’evoluzione importante: mentre al di sotto di Accumoli il b-value rimane alto per il rilascio di fluidi e deformazioni, ai bordi della struttura si sono delineate due nette anomalie ‘fredde’ a basso b-value (circa 0.8), una a sud (tra Amatrice e Campotosto) e una a nord (Figura 4b), localizzata al di sotto di Norcia (cerchio bianco). Questi settori, non ancora deformati e soggetti a un elevato carico di stress, corrispondono ad asperità della crosta terrestre in cui si concentra e si accumula l’energia.

L’evoluzione della sequenza durante la fase di elaborazione dati

L’analisi ha preso in esame un arco temporale di oltre dieci anni di sismicità includendo anche l’intera evoluzione della sequenza dell’Aquila del 2009. Questo ha permesso di osservare come il b-value sia variato nel tempo e nello spazio, seguendo le fluttuazioni dello stress crostale lungo questo intero settore dell’Appennino centrale.

Nel caso dell’Appennino centrale, la sequenza sismica del 2016 ha mostrato un’evoluzione particolarmente rapida e complessa. La progressiva propagazione della sismicità verso nord è infatti poi proseguita fino alla forte scossa di Norcia del 30 ottobre 2016 (Mw 6.5, ipocentro a circa 9 km), interessando un settore crostale caratterizzato da bassi valori del b-value. 

Il susseguirsi di questi eventi ha offerto l’opportunità di studiare a posteriori la risposta della crosta, evidenziando come le variazioni del b-value aiutino a descrivere la complessa ridistribuzione dello stress tra i diversi segmenti di faglia durante una sequenza sismica.

Guardare indietro per muoversi in avanti

Rileggere quelle mappe a dieci anni di distanza da una sequenza così drammatica, evidenzia il valore straordinario del monitoraggio costante dei parametri statistici che caratterizzano la sismicità. Identificare i punti di maggiore concentrazione dello stress lungo una faglia nel corso di una sequenza attiva non consente di fare previsioni deterministiche precisando data e ora degli eventi sismici; tuttavia, risulta essenziale per comprendere le modalità di distribuzione dello sforzo all’interno di una struttura sismogenetica, fornendo un contributo cruciale per la valutazione della pericolosità sismica a breve termine.

La ricerca avviata in quei giorni convulsi non si è fermata e continua a perfezionarsi, integrando i dati del b-value con studi multidisciplinari, con l’obiettivo di rendere i colori dello stress uno strumento utile per comprendere la complessità delle faglie e migliorare gli strumenti per la difesa dai terremoti.

Analisi così dettagliate sul b-value sono possibili solo grazie alla qualità, continuità e omogeneità del Bollettino Sismico Italiano (BSI Working Group., 2015), alimentato dalla Rete Sismica dell’INGV. Su questa robusta base si fonda il lavoro del Centro di Pericolosità Sismica (CPS) dell’INGV [1], che integra dati, modelli e competenze per trasformare la ricerca sullo stato della crosta terrestre in strumenti utili alla valutazione della pericolosità sismica per il territorio italiano.

A cura di Caterina Montuori, Giuseppe Falcone, Maura Murru, INGV

Bibliografia

BSI Working Group (2015). Bollettino Sismico Italiano (BSI). Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV). https://doi.org/10.13127/bsi

Montuori, C., Murru, M., Falcone, G., (2016). Spatial Variation of the B-Value Observed for the Periods Preceding and Following the 24 August 2016, Amatrice Earthquake (ML 6.0) (central Italy). Annals of Geophysics, 59. https://doi.org/10.4401/ag-7273.

[1] https://www.ingv.it/risorse-e-servizi/centri/centro-pericolosita-sismica-cps 

---

Licenza

Quest’opera è distribuita con Licenza Creative Commons Attribuzione – Non opere derivate 4.0 Internazionale

La sequenza sismica in Italia centrale del 2016-2017 ha avuto  più di 60 terremoti di magnitudo Mw > 4.0 tra il 24 agosto 2016 e il mese di gennaio 2017, causando oltre 300 vittime e ingenti danni agli edifici e al patrimonio artistico e culturale di un’area appenninica piuttosto vasta. La sequenza è stata caratterizzata da alcuni eventi principali [Amatrice/Accumoli (RI) – 24/08/2016, Visso (MC) – 26/10/2016, Norcia (PG) – 30/10/2016 e Capitignano (AQ) – 18/01/2017], che hanno prodotto significative deformazioni superficiali, con uno spostamento massimo di circa 70 cm nella Piana di Castelluccio di Norcia, rilevato attraverso le osservazioni satellitari. Oltre alle deformazioni su larga scala, la sequenza ha innescato fenomeni localizzati, quali frane e riattivazioni di faglie secondarie, contribuendo ad aumentare il dissesto dell’area. Questo lavoro si propone di identificare tali effetti sismo-indotti mediante l’utilizzo della tecnica dell’interferometria SAR (InSAR) [Massonnet et al., 1993], applicata a dati satellitari in banda X e C relativi a quattro casi studio: Monte Vettore, Bolognola, Podalla e Cicconi (Figura 1). I risultati evidenziano il contributo delle osservazioni multi-banda per la valutazione della pericolosità ambientale e il monitoraggio post-sisma.

Il dataset utilizzato

Il dataset utilizzato in questo studio è riassunto in Tabella 1. Esso comprende diversi interferogrammi generati per ciascun caso studio a partire da coppie di immagini SAR acquisite dalle missioni COSMO-SkyMed (CSK), in banda X, e Sentinel-1 (S1), in banda C. L’analisi è stata condotta mediante il software GAMMA, specificamente sviluppato per l’elaborazione interferometrica dei dati SAR [Wegmüller and Werner, 1997].

I casi studio

Monte Vettore
I risultati InSAR ottenuti da immagini acquisite da CSK hanno evidenziato un segnale deformativo sul versante del Monte Vettore, strettamente correlato alla fase cosismica del terremoto di Amatrice (Mw 6.0), del 24 agosto [Bignami et al., 2016]. La deformazione rilevata lungo la Linea di Vista del satellite (Line-of-Sight, LoS) è localizzata sul versante sud-occidentale e raggiunge uno spostamento massimo di circa 12 cm (Figura 2). Tale deformazione è associata a una frattura continua, lunga circa 5 km, osservata lungo il versante e identificata anche durante i rilievi di campagna, probabilmente riconducibile alla combinazione di processi deformativi tettonici e gravitativi [Albano et al., 2016].

Bolognola
In questo caso studio, sono stati utilizzati dati SAR acquisiti sia da CSK sia da S1 per identificare un fenomeno deformativo localizzato circa 25 km a NE degli epicentri dei terremoti di Visso e Norcia, nel settore settentrionale dei Monti Sibillini, in prossimità dell’abitato di Bolognola (MC). I risultati evidenziano uno spostamento localizzato di circa 2.5 cm lungo la LoS, associato a una frana con movimento prevalente da NO verso SE. L’intervallo temporale coperto dalle acquisizioni delle immagini Sentinel-1 comprende sia gli eventi sismici di Visso e Norcia che le relative repliche. Pertanto, non è possibile determinare con certezza quale evento abbia innescato il movimento franoso.

Podalla
La Deformazione Gravitativa Profonda di Versante (DGPV) di Podalla (MC) è localizzata in prossimità della diga del Lago di Fiastra ed è stata precedentemente studiata mediante dati InSAR, evidenziando una potenziale predisposizione a deformazioni significative [Tolomei et al., 2013]. In particolare, la DGPV di Podalla è stata identificata come un sackung (insaccamento) con direzione NE e caratterizzata da un piano di scivolamento immergente verso NO. I risultati InSAR ottenuti dalle immagini S1 mostrano un campo di spostamento con una deformazione LoS massima di circa 2–2.5 cm, rilevata sia durante il terremoto di Amatrice sia per gli eventi di Visso e Norcia. Pertanto, la DGPV di Podalla sembra essersi ri-attivata in seguito ai primi tre eventi principali della sequenza sismica in Italia centrale del 2016–2017, determinando uno spostamento cumulativo lungo la LoS di circa 5 cm.

Cicconi
Anche in questo caso sono stati utilizzati sia i dati CSK sia quelli S1. I risultati mostrano che l’area circostante l’abitato di Cicconi, nel territorio comunale di Fiastra (MC), ha subito una deformazione LoS localizzata di circa 2–2.5. L’area è situata circa 25 km a nord-est degli epicentri dei terremoti di Visso e Norcia; tuttavia, sulla base delle date di acquisizione delle immagini, è possibile identificare il terremoto di Visso del 26 ottobre 2016 come l’evento responsabile della riattivazione di questa frana, caratterizzata da un movimento prevalente da SO verso NE.

I risultati dell’analisi 

Durante e dopo forti terremoti possono verificarsi diversi effetti indotti dall’attività sismica, in grado di generare ulteriori condizioni di pericolo sia per l’ambiente sia per la popolazione. A seconda della posizione degli epicentri e dei meccanismi di faglia responsabili degli eventi, gli effetti secondari possono includere la generazione di tsunami, il crollo di edifici, fenomeni di liquefazione dei terreni, valanghe e frane [Alasset et al., 2006; Chini et al., 2015; Piscini et al., 2017; Rodrı́guez et al., 1999].  Questo lavoro si concentra sugli effetti locali indotti dalla sequenza sismica in Italia centrale del 2016–2017 nelle aree dell’Appennino centrale colpite. I dati InSAR acquisiti dalle missioni CSK in banda X e S1 in banda C hanno permesso di rilevare deformazioni locali indotte dai terremoti in quattro aree dei Monti Sibillini: Monte Vettore, Bolognola, Podalla e Cicconi. Sono stati ricostruiti i relativi campi di spostamento dell’ordine di pochi centimetri lungo la LoS, principalmente interpretati come associati a fenomeni franosi e fagliazione secondaria. I fenomeni osservati sono stati innescati dai primi tre eventi principali della sequenza, ovvero i terremoti di Amatrice, Visso e Norcia. L’ultimo evento tra quelli principali, il terremoto di Capitignano (Mw 5.5), si è verificato nel mese di gennaio 2017 durante la stagione invernale e ha interessato un’area in gran parte ricoperta da neve. Tali condizioni hanno limitato l’utilizzo di dati InSAR in banda X e C, a causa di significativi effetti di decorrelazione temporale nelle acquisizioni SAR. In particolare, la rapida evoluzione del manto nevoso nell’intervallo temporale tra due acquisizioni, dovuta, ad esempio, a variazioni dello spessore, redistribuzione della neve o processi di fusione, modifica le proprietà di scattering e quindi la risposta elettromagnetica della superficie. Tali cambiamenti riducono notevolmente la correlazione tra le immagini SAR causando perdita di coerenza ed assenza di segnale informativo.

Questo lavoro ha dimostrato la capacità dei dati InSAR di identificare fenomeni deformativi su piccola scala indotti dai terremoti, in particolare nelle aree montane. In contesti topografici complessi, come quelli interessati dalla sequenza sismica in Italia centrale del 2016–2017, le indagini sul campo possono risultare difficoltose a causa della limitata accessibilità delle aree e del potenziale innesco di fenomeni franosi o riattivazioni di faglie secondarie. L’InSAR rappresenta un potente strumento per la valutazione e la mappatura rapida della pericolosità ambientale, fornendo osservazioni spazialmente estese e sicure sia della deformazione cosismica sia dei fenomeni deformativi sismo-indotti. 

A cura di Marco Polcari, Christian Bignami, Marco Moro, Salvatore Stramondo, Cristiano Tolomei, ONT-INGV

Bibliografia

Alasset, P.-J., Hébert, H., Maouche, S., Calbini, V., and Meghraoui, M. [2006]. The tsunami induced by the 2003 Zemmouri earthquake (MW = 6.9, Algeria): modelling and results. Geophysical Journal International, 166(1), 213–226. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2006.02912.x 

Albano, M., Saroli, M., Moro, M., Falcucci, E., Gori, S., Stramondo, S., Galadini, F., and Barba, S.. [2016]. Minor shallow gravitational component on the Mt. Vettore surface ruptures related to MW 6, 2016 Amatrice earthquake. Annals of Geophysics, 59, 2. https://doi.org/10.4401/ag-7299 

Bignami, C., Tomolei, C., Pezzo, G., Guglielmino, F., Atzori, S., Trasatti, E., Antonioli, A., Stramondo, S. and Salvi, S. [2016]. Source identification for situational awareness of August 24th 2016 Central Italy event. Annals of Geophysics, 59, 25. https://doi.org/10.4401/ag-7233 

Chini, M., Albano, M., Saroli, M., Pulvirenti, L., Moro, M., Bignami, C., … Stramondo, S. [2015]. Coseismic liquefaction phenomenon analysis by COSMO-SkyMed: 2012 Emilia (Italy) earthquake. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 39, 65–78. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.02.008 

Massonnet, D., Rossi, M., Carmona, C., Adragna, F., Peltzer, G., Feigl, K., and Rabaute, T. [1993]. The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry. Nature, 364(6433), 138–142. https://doi.org/10.1038/364138a0 

Piscini, A., Romaniello, V., Bignami, C., and Stramondo, S. [2017]. A New Damage Assessment Method by Means of Neural Network and Multi-Sensor Satellite Data. Applied Sciences, 7(8), 781. https://doi.org/10.3390/app7080781 

Rodrı́guez, C. E., Bommer, J. J., and Chandler, R. J. [1999]. Earthquake-induced landslides: 1980–1997. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 18(5), 325–346. https://doi.org/10.1016/S0267-7261(99)00012-3 

Tolomei, C., Taramelli, A., Moro, M., Saroli, M., Aringoli, D., and Salvi, S. [2013]. Analysis of the deep-seated gravitational slope deformations over Mt. Frascare (Central Italy) with geomorphological assessment and DInSAR approaches. Geomorphology, 201, 281–292. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.07.002 

Wegmüller, U., and Werner, C. [1997]. GAMMA SAR Processor and Interferometry Software. Presented at the 3rd ERS Scientific Symposium. Retrieved from https://www.gamma-rs.ch/uploads/media/1997-1_GAMMA_Software.pdf

---

Licenza

Quest’opera è distribuita con Licenza Creative Commons Attribuzione – Non opere derivate 4.0 Internazionale