Modellistica spazialmente distribuita di fenomeni franosi

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Background

L’applicazione di modelli distribuiti fisicamente basati è possibile su aree relativamente limitate, tipicamente centinaia o poche migliaia di km2. La modellazione distribuita della dinamica di versante richiede molte informazioni sufficientemente dettagliate. Sono fondamentali la conoscenza dei parametri geotecnici, di uso del suolo, modelli digitali del terreno, cartografie a media/alta risoluzione, andamento temporale delle condizioni di umidità del terreno.

Scopo

Obiettivo del progetto è quello di sviluppare una serie di strumenti software utilizzabili per la modellazione della stabilità dei versanti a scala regionale. Tale sviluppo riguarda sia software esistenti, sia strumenti originali o modalità di utilizzo innovative dei modelli esistenti. Questo ha lo scopo di applicare i modelli a situazioni reali, ma anche di contribuire all’attività della comunità scientifica.

Metodi

Le attività riguardano due aspetti principali. In primo luogo, l’incertezza relativa ai parametri geotecnici, ambientali e geometrici viene trattata in modo statistico a partire da dati acquisiti sul campo. In secondo luogo, vengono applicate tecniche di calcolo avanzato (parallelo) per lo sviluppo degli algoritmi in modo scalabile su hardware ad alte prestazioni, per consentire maggiore accuratezza e trattare aree sempre più vaste.

Risultati

Il progetto è in corso. I risultati raggiunti sono: introduzione della possibilità di trattare input probabilistici e implementazione completamente parallela del noto codice di calcolo TRIGRS; sviluppo di un codice per la verifica della stabilità dei versanti per frane di scivolamento rotazionale; sviluppo di un modello per gli effetti dei cambiamenti di uso del suolo sull’erodibiltà e stabilità dei terreni; lo sviluppo di codice per la definizione di unità di versante (Slope Units) per la modellazione statistica della suscettibilità da frana.

Prodotti

Alvioli, M. and Baum, R. L. (2016). “Parallelization of the TRIGRS model for rainfall-induced landslides using the message passing interface” Environ. Model. Soft. 81, 122-135. doi:10.1016/j.envsoft.2016.04.002

Alvioli, F. Guzzetti, M. Rossi “Scaling Properties Of Rainfall-Induced Landslides Predicted by a Physically Based Model”;
Geomorphology 213 (2014) 38-47. doi:10.1016/j.geomorph.2013.12.039

Raia, M. Alvioli, M. Rossi, R.L. Baum, J.W. Godt, F. Guzzetti
“Improving Predictive Power Of Physically Based Rainfall-Induced Shallow Landslide Models: A Probabilistic Approach”;
Geoscientific Model Dev. 7 (2014) 495-514. doi:10.5194/gmd-7-495-2014

Mergili, I. Marchesini, M. Rossi, F. Guzzetti, W. Fellin., “Spatially distributed threedimensional slope stability modelling in a raster GIS”. Geomorphology, 206 (1) (2014), pp. 178–195. doi:10.1016/j.geomorph.2013.10.008

M. Mergili, I. Marchesini, M. Alvioli, M. Metz, B. Schneider-Muntau, M. Rossi, F. Guzzetti “A Strategy For GIS-Based 3-D Slope Stability Modelling Over Large Aareas”;
Geosci. Model Dev. Discuss., 7, 5407-5445, 2014. doi:10.5194/gmdd-7-5407-2014

Mergili, M., Marchesini, I., Alvioli, M., Rossi, M., Santangelo, M., Cardinali, M., … & Guzzetti, F. (2015). GIS-Based Deterministic Analysis of Deep-Seated Slope Stability in a Complex Geological Setting. In Engineering Geology for Society and Territory-Volume 2 (pp. 1437-1440). Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-09057-3_254

Rossi, M., Torri, D., Santi, E., Bacaro, G., Marchesini, I., Mondini, A. C., & Felicioni, G. (2015). Slope Dynamics and Climatic Change Through Indirect Interactions. In Engineering Geology for Society and Territory-Volume 1 (pp. 551-555). Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-09300-0_103

Marchesini, I., Mergili, M., Rossi, M., Santangelo, M., Cardinali, M., Ardizzone, F., … & Guzzetti, F. (2014). A GIS Approach to Analysis of Deep-Seated Slope Stability in Complex Geology. In Landslide Science for a Safer Geoenvironment(pp. 483-489). Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-05050-8_75

Rossi, M., Torri, D., Santi, E., Bacaro, G., & Marchesini, I. (2013). BIO_SOS Modelling Activities: Modelling Runoff-Sediment Connectivity. Proceedings of the GI_Forum 2013 – Creating the GISociety. 2013,  566 pages Print edition is available at Wichmann-Verlag, Berlin. doi:10.1553/giscience2013

–http://www.slopestability.org

Conclusioni

Il progetto è in corso ed alcuni degli obbiettivi sono stati raggiunti. I più rilevanti sono l’inclusione del trattamento probabilistico con tecniche Monte-Carlo di alcuni degli input dei modelli in esame e la generalizzazione dei codici, che ora possono essere eseguiti su macchine multi-processore e cluster di PC, con un notevole risparmio in termini di tempo di esecuzione e di dimensioni delle aree di studio. Uno dei prossimi obbiettivi è l’implementazione di alcuni dei modelli in “tempo reale”, cioè l’esecuzione ad intervalli di tempo regolari tenendo conto delle variazioni orarie dell’umidità dei terreni.