La pericolosità da valanga calcolata e visualizzata. Un modello numerico-geografico.

PRA PRA PRA

∈

γ

definiti e [0, 1] è così definita

−

γ α , µ I(S) , µ

= 1 min(µ (R)) (2.15)

PRA PRA PRA

γ γ

dipende dal più piccolo grado di appartenenza tra i tre insiemi fuzzy. Se = 1 allora

µ µ α , µ I(S) , µ

(x) = min (R) , comportandosi come un operatore

PRA PRA PRA PRA

Direzione: 0° Tolleranza: 180°

(a) Direzione: 45° Tolleranza: 90°

(b)

Figura 2.7: Esempio di calcolo dell’indice wind shelter. Colori tendenti al rosso indicano

(a)

zone riparate dal vento, verde esposte al vento. Nella figura non è stata

impostata nessuna direzione preferenziale del vento. Si noti come vengano

(b)

individuate concavità e convessità. Nella figura è impostato un vento da

nord-est: i versanti sud-ovest diventano riparati dal vento. L’area è il gruppo

del monte Canin. 25

2.4 Dati utilizzati 26

1

I(S) 0.5

PRA

µ 0 0 1

−1 I(S)

Figura 2.8: I(S). µ I(S)

Funzione fuzzy per l’indice wind shelter è il grado di

PRA

appartenenza.

minimo, poiché si annulla il secondo addendo dell’equazione (2.14). Viceversa, se

(α)+µ +µ (R)

µ I(S)

PRA PRA PRA

γ µ

= 0 è il primo addendo ad annullarsi e (x) = ,

PRA 3

ricavando la media aritmetica. PRA

Il risultato di questi calcoli è una carta delle aree di distacco potenziale ( ,

fig. 2.9).

2.4 Dati utilizzati DTM

Per questo lavoro sono stati utilizzati principalmente i della Protezione

CLPV

Civile e la Carta di Localizzazione Probabile delle Valanghe ( ) della Regione

4

Autonoma Friuli-Venezia Giulia.

DTM

I , ricavati da rilievi effettuati negli anni 2006–2010, avevano celle di

lidar

passo 1 m, erano nel sistema di riferimento Gauss-Boaga fuso Est (codice epsg:3004)

DTM

ArcGIS,

ed in formato In i sono stati mosaicati e ritagliati secondo

ascii.

l’estensione dell’area di studio, ricampionandoli con lo strumento aggregate, usando

la media, per ottenere raster con celle di passo 2, 5 e 10 m (fig. 2.10) per migliorare

l’efficienza computazionale dei calcoli secondo il dettaglio richiesto.

CLPV

Le cartografano le aree dove le valanghe sono scese o potrebbero potenzial-

CLPV

mente scendere [Milanese 2010]. Le tre scaricate (valanghe rilevate, valanghe

fotointerpretate, zone pericolose) sono state unite in un unico shapefile per includere

tutte le geometrie delle tre carte (fig. 2.11). Questo è stato fatto per disporre

di un unico dataset per le analisi successive. Ad esempio, la carta delle valanghe

rilevate non riporta le geometrie di alcuni frequenti scaricamenti e valanghe di minori

dimensioni, cartografati nelle zone pericolose.

Per disporre di dati trattabili come matrici numeriche, tutte le carte sono state

DTM

convertite in file raster con dimensione delle celle pari a quella dei utilizzati,

quindi in file impostando il punto come separatore decimale.

ascii, (consultato il 11 aprile 2017).

4 http://irdat.regione.fvg.it/CTRN/ricerca-cartografia/

Figura 2.9: Risultati del modello per la valanga del Böschen (Canton Uri, Svizzera). I

PRA

colori indicano i gradi di appartenenza alla classe . L’altezza della neve è

(a) (b) (c) (d)

1.2 m con vento da sud, sud-ovest, ovest e nord-ovest. Figura

da et al. [2016].

Veitinger

1 m 2 m

(a) (b)

5 m 10 m

(c) (d)

DTM

Figura 2.10: Risoluzione dei utilizzati. È inquadrata Sella Bila Pec (gruppo del

monte Canin). 27 CLPV

Figura 2.11: Raster finale dall’unione delle tre . L’area è il gruppo del monte Canin.

28

Capitolo 3

Risultati illustra i risultati del lavoro. Il paragrafo 3.1 riporta gli esiti

uesto capitolo

Q delle indagini esplorative sui bollettini valanghe e del questionario inviato ai

previsori. Il paragrafo 3.2 è il nucleo di questo studio: il modello messo a punto per

calcolare e visualizzare la pericolosità da valanga. Viene dapprima data una visione

d’insieme sul modello (3.2.1), segue l’esposizione dei suoi parametri (3.2.2) e dei

dati da esso ricavati (3.2.3) proponendo un’innovativa percentuale (3.2.4), e viene

illustrato un ipotetico uso del modello (3.2.5). Il paragrafo 3.3 chiude il capitolo,

riportando due casi di studio e analisi statistiche.

3.1 Fattori importanti nelle previsioni

Nella parte testuale dei bollettini valanghe sono considerate sempre determinate

caratteristiche per localizzare il pericolo (tab. 3.1). Ad esempio, vi sono riferimenti

alla quota con frasi come «sopra i 1800 m sono presenti accumuli di neve ventata»

oppure «sono possibili piccole valanghe spontanee oltre i 2000 m». Altre volte viene

riportata la quota della nevicata o quella dell’innevamento. Il vento è un’altra

caratteristica molto ricorrente, con ripetuti riferimenti alla direzione prevalente dei

venti ed alla localizzazione degli accumuli di neve per trasporto eolico.

Riguardo al questionario, su circa quaranta indirizzi di posta elettronica cui è

stato inviato, sono state ricevute sedici risposte: quattordici dall’Italia, una dal

Tirolo ed una dal Canton Grigioni (Svizzera). I risultati integrali sono riportati

nell’appendice C.2; si riporta qui qualche esempio significativo.

Tabella 3.1: Concetti ricorrenti nei bollettini valanghe

Caratteristica Esempio

Quota Fino a 2000 m; sopra i 1800 m

Acclività Sui pendii molto ripidi; tra i 27 e i 30°

Esposizione A nord; sui versanti al sole

Curvatura topografica Sotto creste e forcelle; nei canaloni e colatoi

Vento I venti da est e nord-est; i venti da sud

Bosco Sopra il limite del bosco

29

3.1 Fattori importanti nelle previsioni 30

Tabella 3.2: Statistica sui risultati della quota so

vo i

o on

a ne

osc

tur re

ca azi

eve a

res ,b

era m.

sol pit

.n

ne

f nto

mp o b. eci

ve t

g. Lim Sta

.

Ne Irr

Ve Ve

Te Pr

Indice

Mediana 5.00 4.00 5.00 3.00 4.00 3.50 4.00 4.00

1.00 2.25 1.00 1.25 2.25 2.25 1.25 1.00

iqr Tabella 3.3: Statistica sui risultati dell’esposizione so

vo i

o on

ura ne

osc are

sca azi

eve

rat ,b m.

sol

fre t

ipi

.n

pe ne

nto o b.

ve t ec

m g. Lim Sta

.

Ne Irr

Ve Ve

Te Pr

Indice

Mediana 2.50 3.00 4.50 2.00 2.00 3.50 4.00 2.50

2.00 1.00 1.00 1.00 1.00 3.25 1.00 1.00

iqr

L’analisi statistica descrittiva sui risultati ha permesso di determinare i fattori

più importanti considerati dai previsori per definire quote, esposizioni ed acclività

critiche.

Quote Per le quote pericolose per il distacco di valanghe (tab. 3.2) i fattori con

punteggio mediano più alto (mediana = 5) sono il vento e la neve fresca, entrambi con

scarto interquartile (interquartile range, di 1; anche le precipitazioni assumono

iqr)

un’alta mediana con dispersione contenuta (4.5 e = 1). La figura 3.1 riporta le

iqr

distribuzioni di frequenza di questi tre fattori. Accorpando le classi 4 (importante) e

5 (molto importante) in un’unica classe 4, la mediana sarebbe 4 per il vento, 4 per

la neve fresca e 4 per le precipitazioni, con un nullo in tutti e tre i casi.

iqr

Esposizioni Per le esposizioni geografiche critiche (tab. 3.3), il vento ha la più

alta mediana (4.5 e 1), cui segue la stabilità del manto nevoso (mediana = 4

iqr=

e 1). La figura 3.2 riporta le distribuzioni di frequenza di questi due fattori.

iqr=

Accorpando le classi 4 e 5, vento e stabilità del manto nevoso avrebbero la stessa

mediana (4) e nullo.

iqr

Acclività Per le acclività (“inclinazioni”) critiche, la stabilità del manto nevoso

ha la mediana più alta (5) con 1. La figura 3.3 riporta la distribuzione di

iqr=

frequenza di questo fattore. Accorpando le classi 4 e 5, questo fattore avrebbe

mediana = 4 e 0 e la neve fresca avrebbe mediana = 4 e 1.25.

iqr= iqr=

Oltre a ciò, sono stati raccolti otto commenti scritti, riportati interamente

alle pagine 112–116. Ad esempio, è stato scritto che un fattore importante per

le esposizioni critiche è la «direzione di provenienza della perturbazione»; oppure

«l’inclinazione critica è relativa alla struttura del manto nevoso.»

Vento Neve fresca

10 10

risposte risposte

5 5

Numero Numero

0 0

0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5

Punteggio Punteggio

Precipitazioni

10

risposte 5

Numero 0 0 1 2 3 4 5

Punteggio

Figura 3.1: Quote critiche: distribuzioni di frequenza dei punteggi assegnati a vento, neve

fresca e precipitazioni.

Vento Stabilità del manto nevoso

10 10

risposte risposte

5 5

Numero Numero

0 0

0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5

Punteggio Punteggio

Figura 3.2: Esposizioni critiche: distribuzioni di frequenza dei punteggi assegnati a vento

e stabilità del manto nevoso. 31

Tabella 3.4: Statistica sui risultati dell’inclinazione so

vo i

o on

ura ne

osc re

sca azi

eve

rat a

,b m.

sol

fre pit

.n

pe ne

nto o b. eci

ve t

m g. Lim Sta

.

Ne Irr

Ve Ve

Te Pr

Indice

Mediana 4.00 3.00 3.00 2.00 2.00 3.00 5.00 3.50

1.50 1.25 1.00 2.00 2.00 1.00 1.00 3.00

iqr Stabilità del manto nevoso

10

risposte

Numero 5

0 0 1 2 3 4 5

Punteggio

Figura 3.3: Acclività critiche: distribuzione di frequenza dei punteggi assegnati alla stabilità

del manto nevoso. 32

3.2 Modello 33

Le “caratteristiche ricorrenti” individuate con l’analisi dei bollettini ed i fattori

più importanti ricavati dalla statistica sui questionari hanno permesso di determinare

i dati d’ingresso ed i parametri del modello esposto nel paragrafo seguente.

3.2 Modello

3.2.1 Visione d’insieme

Il modello proposto in questo lavoro vuole consentire ai servizi di avviso valanghe

di visualizzare le aree più pericolose previste nei bollettini. Per fare ciò, sono

state aggiunte nuove funzionalità all’algoritmo di et al. [2016] (§ 2.3),

Veitinger

permettendo di calcolare e visualizzare automaticamente la propensione al distacco

di valanghe a lastroni al variare delle condizioni nivometeorologiche del momento.

Le indagini esplorative (§ 3.1) hanno permesso di determinare i dati d’ingresso

del modello. Questi, stabiliti dall’utente, sono: a) grado di stabilità del manto

nevoso, b) esposizione critica (opzionale), c) dir