Applicazione di tecniche GIS e modelli di suscettibilità per la previsione del rischio da frana a scala regionale
Il presente progetto ha avuto come obiettivo l’analisi della suscettibilità al rischio da frana della regione Sicilia (circa 25.000 kmq) tramite l’applicazione di un modello statistico lineare generalizzato (GLM) come la Regressione Logistica. Il software utilizzato per analisi di suscettibilità è stato l’ArcSDM (Arc Spatial Data Modeller) sviluppato come insieme di numerosi strumenti all’interno dell’applicazione ArcTool-Box del software GIS ArcMAP (ESRI). La carta inventario utilizzata è stata redatta all’interno del progetto IFFI ed opportunamente modificata estraendo dai poligoni di frana, tramite un algoritmo dedicato, solo le aree di scarpata essendo queste le più rappresentative tra le condizioni di innesco.
La scelta dei fattori predisponenti utilizzati nel modello è avvenuta tenendo conto di quei fattori giudicati maggiormente influenti all’innesco di fenomeni franosi. Sono stati scelti solo i seguenti cinque fattori: Pendenza del Versante, Carta Litologica, Uso del Suolo, Curve Number, Indice di Anomalia Pluviometrica.
Tutti i parametri necessari al funzionamento del modello sono stati calcolati tramite uno specifico dataset di frane (training set). Di seguito tramite l’ArcSDM è stata prodotta una mappa di suscettibilità al rischio da frana per l’intera regione. Un dataset di validazione (validation set) non utilizzato nel modello è servito per valutare la capacità previsionale del modello. Mediamente sono state classificate correttamente l’81% delle aree in frana e il 80% delle aree non in frana. Tali risultati hanno confermato la buona capacità previsionale del modello.
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Informazioni tesi
Autore: | Goffredo Manzo |
Tipo: | Tesi di Dottorato |
Dottorato in | Dottorato di ricerca in Scienze della Terra |
Anno: | 2011 |
Docente/Relatore: | Filippo Catani |
Istituito da: | Università degli Studi di Firenze |
Dipartimento: | Dipartimento di Scienze della Terra |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 223 |
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