Rischio sismico e statistica

Avatar Giada Adelfio

Il rischio sismico descrive l’entità dei danni prodotti da sismi che possono con una determinata probabilità verificarsi in una zona fissata, in un certo periodo di tempo. La valutazione del rischio sismico deve essere eseguita sulla base dell’analisi di osservazioni di varia natura. Oltre a quelle tipiche della Sismologia bisogna considerare informazioni sulle condizioni locali del suolo e su fattori di vulnerabilità, quali il tipo e l’età delle costruzioni edili, la densità della popolazione, ecc. La minimizzazione della perdita di vite, di danni alle proprietà e di danni sociali ed economici, dipende da una stima affidabile del rischio sismico. La richiesta da parte delle istituzioni pubbliche nazionali e locali alle università e ai centri di ricerca sismologica di stime di rischio sempre più adeguate per una corretta pianificazione dell’uso dei territori, ha portato alla costituzione di piani di risposta alle emergenze, di programmi di sviluppo edilizio e di altri mezzi, che possano ridurre i rischi indotti dai terremoti. Il processo sismico è, infatti, uno dei fenomeni naturali più difficili da descrivere con una accuratezza sufficiente per effettuare previsioni deterministiche della sua evoluzione su qualsiasi scala temporale e spaziale. Esso, infatti, è governato da numerose leggi fisiche complesse che devono essere applicate a caratteristiche ancora più complesse del sottosuolo terrestre. Queste, inoltre, non essendo direttamente misurabili, devono essere dedotte dall’analisi delle osservazioni degli stessi fenomeni in studio. Ed è per questo che ci si avvale di scienze come la Statistica e il Calcolo delle Probabilità. La valutazione probabilistica del rischio sismico è generalmente effettuata sulla base di informazioni raccolte in cataloghi sismici e modelli fisici legati allo scuotimento del suolo con la distanza dall’epicentro. I problemi connessi con tali valutazioni sono molteplici; in particolare le leggi di attenuazione, ricavate da studi sperimentali, sono da considerare uno strumento troppo rudimentale a causa della difficoltà che si riscontra nella modellizzazione dell’interazione tra le modalità di liberazione dell’energia sismica e la risposta della regione coinvolta e a causa del fatto che un terremoto non si ripete nel tempo sempre con le stesse modalità, seguendo un semplice modello teorico. Tuttavia, l’impossibilità di prevedere esattamente il tempo, il luogo e la magnitudo di un singolo terremoto (previsione di tipo deterministico) ha portato comunque, inevitabilmente, ad una trattazione del problema da un punto di vista statistico. In questo tipo di analisi una previsione è un’affermazione probabilistica che riduce il grado di incertezza sull’attività sismica futura di una certa zona e che, per essere validata, deve essere sottoposta a rigorose verifiche statistiche. Il verificarsi di un terremoto è considerato come la realizzazione di un evento di un processo casuale (o stocastico). La previsione dei terremoti si propone l’obiettivo di determinare la probabilità che un sisma di una certa magnitudo si verifichi in una determinata zona, entro un certo tempo. La sismicità di un’area si può determinare in prima approssimazione in base all’intensità e alla frequenza dei terremoti che in tale area si sono verificati in passato.

Fig.1:Classificazione sismica attualmente vigente in Italia secondo 4 livelli di rischio sismico  (Fonte: INGV: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia)

Terremoti… uno tira l’altro... Il problema della prevedibilità dei terremoti è ormai da decenni oggetto di dibattito a causa delle differenti metodologie di approccio e della molteplicità di opinioni presenti nella comunità scientifica. In principio, la formulazione di modelli stocastici a fine predittivo era basata sull’ipotesi che i terremoti si manifestassero come eventi distribuiti a caso nel tempo, con un periodo di ritorno caratteristico di ogni area. Questo equivale a classificare il fenomeno sismico come un processo senza memoria in cui ogni evento si verifica indipendentemente da tutto ciò che lo ha preceduto, in po’ come quando si aspetta che venga estratto un numero al Lotto. Molte evidenze, tra cui innanzi tutto il fenomeno delle repliche (aftershocks) o quello delle scosse premonitrici (foreshocks), testimoniano invece come l’attività sismica manifesti un condizionamento al passato e sia, quindi, almeno parzialmente prevedibile. Ancora oggi, gli studi sulla pericolosità individuano nei foreshocks, così come nella quiescenza o nei gap sismici, dei possibili precursori di forti eventi. Un decisivo contributo allo studio della sismicità da un punto di vista stocastico, è stato dato da Ogata nel 1998 con la formulazione del modello ETAS (Epydemic Type Aftershock Model), secondo il quale ogni evento sismico può indurne altri vicini sia nel tempo che nello spazio, in funzione della magnitudo dell’evento scatenante.

Previsione o prevenzione? La previsione statistica non è ancora in grado di fornire indicazioni a breve termine con la precisione necessaria per organizzare interventi tempestivi ed efficaci. Oggi si parla di Early Warning, sistemi di allarme tempestivo che danno ai cittadini abbastanza tempo per mettersi al sicuro. Esso dipende molto dalla distribuzione della rete di rilevamento e certamente dall’aggiornamento di analisi a tecniche più avanzate basate su metodologie moderne di anali dati. Certamente, la difesa dai terremoti potrà venire principalmente da un’efficace e costante prevenzione dei pericoli connessi con un terremoto, attraverso l’analisi delle caratteristiche sismiche dell’intero territorio, l’applicazione di norme di edilizia antisismica, l’educazione di massa per una adeguata preparazione della popolazione al momento dell’emergenza. L’azione preventiva dovrebbe, quindi, essere rivolta all’individuazione di zone soggette a rischio sismico e ad indicare gli interventi necessari in tali zone per evitare o ridurre al minimo le vittime e i danni in caso di terremoto.

Statistica per l’Analisi dei Dati (L41)- Statistica e Data Science (LM82Data)

Dipartimento di Scienze Economiche Aziendali e Statistiche, Università degli Studi di Palermo

Viale delle Scienze, Edificio 13 Palermo

https//statisticadatascience.unipa.it

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