Nuove relazioni per la stima della Magnitudo da dati macrosismici per terremoti di area etnea

Le relazioni intensità-magnitudo comunemente utilizzate su scala nazionale non sono applicabili ai terremoti dell'Etna in quanto i valori di magnitudo così ricavati risultano fortemente sovrastimati rispetto a quelli strumentali osservati. Questa discrepanza è legata ai particolari caratteri della sismicità dell’area vulcanica che, a causa degli ipocentri molto superficiali (H ≤ 3 km), è in grado di produrre elevati valori di intensità macrosismica (Io = X EMS-98) nonostante modesti rilasci energetici (Mmax ≈ 4.8). Per questa ragione nel passato sono state proposte relazioni intensità-magnitudo specifiche per l’area etnea (Patanè et al., 1986; Azzaro e Barbano, 1997), basate su dataset strumentali composti da magnitudo in durata MD. Tuttavia, è noto in letteratura che la MD risulta generalmente sottostimata rispetto alla magnitudo locale ML, e di recente sono state proposte nuove relazioni per minimizzarne lo scarto (Gasperini, 2002; Castello et al., 2007); per l’area etnea tale differenza può raggiungere valori di circa 0.5 per magnitudo superiori a 3.0 (D’Amico e Maiolino, 2005). D’altro canto per la parametrizzazione dei terremoti nel catalogo sismico nazionale CPTI (Gruppo di lavoro CPTI, 2004, e successiva release), vengono assunti come riferimento i valori di magnitudo locale ML e magnitudo momento Mw. La recente implementazione tecnologica delle rete sismica locale etnea (INGV-CT) ha reso disponibili, di routine, valori di ML anche per quest’area, nonché stime del momento sismico M0 ricavate attraverso relazioni specifiche (Giampiccolo et al., 2007). A partire da questi nuovi dati, al fine di rendere omogenea e più precisa la stima della magnitudo per i terremoti storici dell’Etna, è stata calcolata una relazione tra intensità e magnitudo locale ML, da cui è anche possibile ricavare la magnitudo momento Mw. Il dataset di input è costituito dai dati di intensità epicentrale I0 riportati nel Catalogo Macrosismico dei Terremoti Etnei (CMTE, Azzaro et al., 2000, 2002, 2006), aggiornati agli eventi più recenti, e dai valori di ML relativi alle reti sismiche nazionale e locale (Castello et al., 2006; D’Amico e Maiolino, 2005; Gruppo Analisi Dati Sismici, 2008). Nel caso in cui si hanno, per uno stesso terremoto, più valori di ML provenienti da reti differenti, è stato calcolato il valore medio. Complessivamente sono stati recuperati i dati relativi a 47 terremoti dal 1971 al 2008. La distribuzione dei valori di magnitudo per classi di intensità macrosismica, mostrata in Figura 1, presenta una dispersione elevata, per cui si è preferito effettuare la regressione utilizzando il valore medio di ML per ogni grado di intensità. Anche il valore medio di ML per grado di intensità mostra una certa dispersione del campione, dovuta, oltre che ai pochi dati disponibili, anche ad un effetto di scattering causato dall’incertezza nei valori di I0, soprattutto per gli intervalli di intensità 4-5 e 5-6. La Figura 2 mostra che la distribuzione delle magnitudo per i dati del catalogo macrosismico è confrontabile con quella dei terremoti registrati dalla rete sismica dell’Etna. In particolare il trend rimane costante sia per terremoti poco energetici che per quelli più forti. La Fig. 3 (in alto) mette a confronto la relazione ottenuta I0-ML con quella precedente di Azzaro e Barbano (1997), ricavata da magnitudo in durata MD. Si osserva, a partire da I0 = 7, una sottostima della MD fino a circa 0.5 rispetto alla ML, come peraltro già noto dalle regressioni di dati strumentali MD-ML. Infine, utilizzando la relazione ML-logMo calcolata da Giampiccolo et al. (2007) sulla base di dati strumentali osservati, è possibile stimare il valore del momento sismico M0 e da questo ottenere la magnitudo momento MW attraverso relazioni di letteratura (Fig. 3, in basso). Applicando Hanks e Kanamori (1979) si osserva che i valori di MW così ricavati sono inferiori di circa 1.0-1.5 gradi rispetto a quelli ottenuti dalla relazione di Gasperini (2004) utilizzata per la parametrizzazione dei terremoti del catalogo nazionale CPTI

A new MD-ML relationship for Mt. Etna earthquakes (Italy)

A homogenous database of magnitude observations is a basic requirement for seismic hazard estimation and other seismic studies. Unfortunately, the magnitude reported in the seismic catalogue of Mt. Etna is not homogenous. Only the duration magnitude (MD) is available up to 2005, while since then the more stable local magnitude (ML) has also been calculated. To have a uniform dataset, earthquake data recorded at Mt. Etna during the period 2005-2014 were used to derive a new relationship between local and duration magnitude, by applying the General Orthogonal Regression (GOR), which is an alternative to least squares when the ratio between errors on the independent and the dependent variables can be estimated. The relationship obtained is: ML = 1.164 (±0.011) *MD − 0.337 (±0.020) The new relationship allows to back-extend the local magnitude dataset to cover a period of about 15 year

Faglie e terremoti all’Etna: analisi delle ricorrenze degli eventi sismici e confronto fra ipotesi stazionarie e time-dependent per la stima della pericolosità sismica

I modelli di pericolosità sismica tradizionali utilizzano ipotesi semplificate di distribuzione omogenea della sismicità nello spazio, e stazionaria nel tempo. Negli ultimi decenni, grazie anche ad una aumentata disponibilità di osservazioni geologiche e paleosismologiche, stanno prendendo rilievo modelli più strettamente collegati alla fagliazione sismogenetica, che tengano in considerazione anche le variazioni temporali legate al ciclo sismico. In Italia, queste applicazioni sono prevalentemente a carattere metodologico ed esplorativo, dato che solo un limitatissimo numero di strutture sismogenetiche dispone di dati osservativi indispensabili per questo tipo di analisi (ad es. Pace et al., 2006; Peruzza, 2006; Peruzza et al., 2008). Tra queste, le faglie etnee rappresentano un caso di studio particolare per entità, tipologia e frequenza della fagliazione superficiale e della sismicità associata (Azzaro, 1999). Per tale motivo, nell’ambito del progetto DPC V4-Flank finalizzato alla valutazione dell’hazard connesso alla dinamica di fianco all’Etna, abbiamo applicato ai principali sistemi di faglie attive dell’edificio vulcanico, le tecniche di stima dell’hazard basate sulle ipotesi di terremoto caratteristico e dipendenza temporale dall’ultimo evento. A partire dal modello sismotettonico (Azzaro, 2004) e dal catalogo sismico di riferimento (CMTE, Azzaro et al., 2000, 2002, 2006), sono state analizzate le sequenze di eventi sismici attribuibili alle diverse strutture sismogenetiche e ricostruite le loro storie sismiche. Una caratteristica comune nello stile di rilascio sismico di molte faglie è la presenza di terremoti maggiori e minori alternati nel tempo, in una sorta di cicli sismici intervallati da brevi periodo di ritorno (decine di anni) (Fig. 1 in alto). E’ evidente, per alcune strutture sismogenetiche contigue, anche la loro attivazione alternata nel tempo (Fig. 1 in basso). Per ogni singola faglia sono stati quindi verificati i possibili modelli di occorrenza applicando distribuzioni diverse in accordo con ipotesi stazionarie o time-dependent (Fig. 2). I risultati preliminari suggeriscono una certa periodicità degli eventi maggiori associati alle diverse strutture, rappresentata dal coefficiente di variazione sul dataset degli intertempi. Dal momento che le stime di hazard sismico variano in relazione al diverso tempo trascorso dall’ultimo terremoto su ciascuna struttura, applicando un processo con memoria attraverso una funzione di distribuzione del tipo BPT, è stato calcolato l’incremento o la diminuzione della probabilità di un successivo evento sismico, rispetto alle ipotesi poissoniane. Gli sviluppi previsti sono mirati a comprendere anche il ruolo delle strutture sismogenetiche analizzate nei processi geodinamici locali

Localizzazione probabilistica 3D (NonLinLoc) applicata all’area calabro-peloritana

Sono presentati e discussi i risultati preliminari relativi ad una ri-localizzazione probabilistica non-lineare 3D dei terremoti dell’area compresa tra il Tirreno meridionale e l’Arco Calabro-Peloritano (Italia meridionale). Scopo del lavoro è dimostrare che l’applicazione di un’approccio probabilistico non-lineare nella localizzazione dei terremoti può fornire dei risultati più accurati ai fini della sorveglianza, ovviando al problema degli outlier, rispetto alle tecniche di localizzazione lineari (e.g. Hypoellipse), che minimizzano simultaneamente tutti i residui tra fasi osservate e calcolate. Il programma utilizzato è NonLinLoc [Lomax, et al., 2000; Lomax, et al., 2001; Lomax, 2005; http://www.alomax.net/nlloc; NonLinLoc di seguito] il quale permette di effettuare un’efficiente ricerca globale dello spazio dei parametri ipocentrali (coordinate spaziali e tempo origine) ottenendo una stima della funzione densità di probabilità (pdf, probability density function) a posteriori. La pdf fornisce una descrizione completa della localizzazione e delle sue incertezze; il campionamento dello spazio dei parametri ipocentrali è stato fatto mediante la tecnica Oct-tree nella regione compresa tra 37.75 e 39.40 N in latitudine e tra 14.80 e 16.80 E in longitudine, e utilizzando tutti gli eventi con profondità H ≤30 km. La struttura dell’Oct-tree è stata imposta in 100,000 celle ed un insieme di queste celle viene poi salvata in modo da poter rappresentare graficamente la pdf mediante nubi di punti a diversa densità. Il dataset utilizzato per le nostre analisi è composto da 1,304 terremoti, di 1.0<M<4.3, registrati nel periodo compreso tra il 1994 e il 2006; il modello di velocità 3D adottato è stato ottenuto da Barberi et al., 2008 [poster presentato a questo convegno] invertendo lo stesso dataset, mediante l’utilizzo del software TomoDD. I risultati ottenuti sono stati confrontati sia con le localizzazioni 1D (Hypoellipse) che con quelle 3D. Si evidenzia una maggiore clusterizzazione degli eventi e, soprattutto, un evidente miglioramento della qualità delle localizzazioni utilizzando il modello di velocità crostale 3D. Per cui riteniamo che, l’applicazione del metodo probabilistico associato ad un buon modello di velocità 3D, può essere utilizzato ai fini di sorveglianza

Localizzazione probabilistica 3D (NonLinLoc) applicata all’area calabro-peloritana

Sono presentati e discussi i risultati preliminari relativi ad una ri-localizzazione probabilistica non-lineare 3D dei terremoti dell’area compresa tra il Tirreno meridionale e l’Arco Calabro-Peloritano (Italia meridionale). Scopo del lavoro è dimostrare che l’applicazione di un’approccio probabilistico non-lineare nella localizzazione dei terremoti può fornire dei risultati più accurati ai fini della sorveglianza, ovviando al problema degli outlier, rispetto alle tecniche di localizzazione lineari (e.g. Hypoellipse), che minimizzano simultaneamente tutti i residui tra fasi osservate e calcolate. Il programma utilizzato è NonLinLoc [Lomax, et al., 2000; Lomax, et al., 2001; Lomax, 2005; http://www.alomax.net/nlloc; NonLinLoc di seguito] il quale permette di effettuare un’efficiente ricerca globale dello spazio dei parametri ipocentrali (coordinate spaziali e tempo origine) ottenendo una stima della funzione densità di probabilità (pdf, probability density function) a posteriori. La pdf fornisce una descrizione completa della localizzazione e delle sue incertezze; il campionamento dello spazio dei parametri ipocentrali è stato fatto mediante la tecnica Oct-tree nella regione compresa tra 37.75 e 39.40 N in latitudine e tra 14.80 e 16.80 E in longitudine, e utilizzando tutti gli eventi con profondità H ≤30 km. La struttura dell’Oct-tree è stata imposta in 100,000 celle ed un insieme di queste celle viene poi salvata in modo da poter rappresentare graficamente la pdf mediante nubi di punti a diversa densità. Il dataset utilizzato per le nostre analisi è composto da 1,304 terremoti, di 1.0<M<4.3, registrati nel periodo compreso tra il 1994 e il 2006; il modello di velocità 3D adottato è stato ottenuto da Barberi et al., 2008 [poster presentato a questo convegno] invertendo lo stesso dataset, mediante l’utilizzo del software TomoDD. I risultati ottenuti sono stati confrontati sia con le localizzazioni 1D (Hypoellipse) che con quelle 3D. Si evidenzia una maggiore clusterizzazione degli eventi e, soprattutto, un evidente miglioramento della qualità delle localizzazioni utilizzando il modello di velocità crostale 3D. Per cui riteniamo che, l’applicazione del metodo probabilistico associato ad un buon modello di velocità 3D, può essere utilizzato ai fini di sorveglianza

Forecasting macroseismic scenarios through anisotropic attenuation: a Bayesian approach

In this work we aim at two objects: quantifying, by a binomial-beta probabilistic model, the uncertainty involved in the assessment of the intensity decay, an ordinal quantity often incorrectly treated as real variable, and, given the finite dimension of the fault, modelling non-symmetric decays but exploiting information collected from previous studies on symmetric cases. To this end we transform the plane so that the ellipse having the fault length as maximum axis is changed into a circle with fixed diameter. We start from an explorative analysis of a set of macroseismic fields representative of the Italian seismicity among which we identify three different decay trends by applying a hierarchical clustering method. Then we focus on the exam of the seismogenic area of Etna volcano where some fault structures are well recognizable as well as the anisotropic trend of the attenuation. As in volcanic zones the seismic attenuation is much quicker than in other zones, we first shrink and then transform the plane so that the decay becomes again symmetric. Following the Bayesian paradigm we update the model parameters and associate the estimated values of the intensity at site with the corresponding locations in the original plane. Backward validation and comparison with the deterministic law are also presented

Terremoti con effetti macrosismici in Sicilia orientale nel periodo Gennaio 2009 - Dicembre 2013

Sono analizzati ed elaborati i dati dei rilievi macrosismici relativi ai terremoti verificatisi in Sicilia nel periodo 2009-2013. Si tratta di eventi che hanno provocato effetti macrosismici di rilievo e/o danneggiamento per la maggior parte localizzati nellâ area etnea, cui si aggiungono alcuni terremoti di magnitudo moderata, legati a sequenze sismiche significative verificatisi nei settori ibleo, peloritano e eoliano. I dati sono stati raccolti e elaborati secondo le procedure operative di prassi adottate in questi casi dal gruppo QUEST (ex-TTC 1.11 â Osservazioni e monitoraggio macrosismico del territorio nazionaleâ ) dellâ INGV, e successivamente parametrizzati secondo gli standard adottati per la compilazione del catalogo CPTI e banca dati macrosismica DBMI (ex-TTC 5.1 â Banche dati e metodi macrosismiciâ )

Probability distribution of the macroseismic intensity attenuation in the Italian volcanic districts

We present the probabilistic version of the analysis performed in Azzaro et al. (2006a) on the attenuation of the seismic intensity in Italian volcanic districts. The main results are the estimate of the probability distribution of the intensity at site IS, conditioned on the site-epicenter distance d and on I0, and then, assuming the mode of this distribution as estimator of IS, the forecasting of future macroseismic fields given I0. To this end we have modified the method presented in Rotondi and Zonno (2004) by inserting the following innovative elements: identification of possible different trends and exploitation of knowledge from prior experience or data. Data set. The intensity dataset considered in the present analysis is the same used in the study by Azzaro et al. (2006a), based on a deterministic approach. We consider a total of 38 earthquakes located in the Italian volcanic areas, so distributed: Etna region (24 events), Aeolian Islands (6 events), Vesuvius-Ischia (3 events) and Albani Hills (5 events). The CMTE local earthquake catalogue (Azzaro et al., 2000, 2002, 2006b) has been used for the Etna region while for the other Italian volcanic districts (Aeolian Islands, Ischia, Vesuvius and Albani Hills) the CPTI04 Italian seismic catalogue (Gruppo di lavoro CPTI, 2004) and the DBMI04 associated database (Stucchi et al., 2007) have been considered (Tab. 1). For the analysis, subsets of earthquakes with epicentral intensity I0 ≥ VII MCS and I0 ≥ VI MCS were used for the Etna region and for the other Italian volcanic districts, respectively. Probability model. We cite here the key-elements of the probabilistic method, referring to Rotondi and Zonno (2004) for a detailed description. Instead of adding a gaussian error to deterministic relationships which express the intensity decay as a function of some factors (epicentral intensity, site-epicenter distance, depth, site types, and styles of faulting), we treat the decay as an aleatory variable defined on the domain {0, I0}. Consequently, we assume that the intensity IS is a discrete binomial distributed variable Bin(I0 , p) where pI0 means the probability of null decay, and p belongs to [0,1]. According to the Bayesian approach, p is considered as a random variable following the beta distribution Beta(α, β). Since mean and variance of p are functions of the α, β hyperparameters, we can express our initial knowledge on the decay process through these parameters. To do this, we have divided each macroseismic field in bins of fixed width and the intensity data points in subsets according to this spatial subdivision. For each bin we have repeated the following procedure: a) assessing the prior values to α, β, that is a prior distribution for p; b) updating, through Bayes’ theorem, the hyperparameters on the basis of the current observations; c) estimating the p parameter through the mean of its posterior distribution. By substituting this estimate in the distribution Bin(I0 , p), we obtain an updated binomial distribution indicated as plug-in distribution. Its mode has been assumed as the expected value of the intensity at the sites within the corresponding bin. To predict the intensity at any distance we have smoothed the p’s estimated in the different bins through a monotonically decreasing function; the lowest mean squared error was given by the inverse power function . Hence, the mode of the plug-in distribution obtained by setting p=g(d) provides an expected value for IS at any distance. If, on the contrary, we assume that, from the attenuation viewpoint, the sites inside any bin behave in the same way, we can average over the domain [0,1] of p by integrating the product of the likelihood with respect to the posterior Beta distribution of p. In this way we have obtained the so-called predictive distribution for every bin and its mode is taken as expected value for IS at any site inside that bin. Trends in the intensity decay. We have analysed the macroseismic field of the 38 earthquakes constituting our dataset (Tab. 1) by drawing the decay versus the site-epicenter distance of each data point. A quick look at these graphical representations suggests that these earthquakes do not show an homogeneous decay. To identify different trends in the decay, we have synthetized the information contained in each field by collecting, in a matrix, median, mean, and quartile of each set of distances from the epicenter of the points with the same ΔI. Then we have applied to this matrix a clustering algorithm based on the evaluation of the distance between each pair of rows of the matrix. The dataset has been thus partitioned into two groups of events according to their attenuation trend: the first set mainly formed by the earthquakes of Mt. Etna and Vesuvius-Ischia areas, the second one including the events of the Aeolian Islands and Albani Hills. The set 1 shows an higher decay than the set 2, so two different spatial scales are required: bins of width 1 km for the set 1 and of width 25 km for the set 2. A similar classification analysis was performed in Zonno et al. (2008) on 55 earthquakes representative of the Italian territory; in that case three classes were identified. The probabilistic analysis above described has been separately applied to the two sets, discriminating the events of from those of , and using as a priori distributions for the parameters p’s those indicated in Zonno et al. (2008) for the class of earthquakes with the highest attenuation. The hyperparameters α’s and β’s have been then updated through the observed intensity data points according to the expressions α=α0 + ΣNn=1 IS (n) and β= β0 + ΣNn=1 (I0 - IS (n)). Some results. For each bin the values of the predictive probability function of for the Etna area and Aeolian Islands, are shown in Fig. 1; the squares indicate the values of the intensity decay computed through the logarithmic regressions (Tab. 2) obtained by Azzaro et al. (2006) with the same dataset. These values can be compared with the mode of the predictive function in each bin. The fit between the two methods is good but much more information is provided by the probabilistic approach. In addition to the estimate of the intensity at any site, the probability distribution of IS provides a measure of the uncertainty and its values can be directly used in the software “SASHA” (D’Amico and Albarello, 2007) to calculate the probabilistic seismic hazard at the site. Conclusions. The identification of different decay trends produced by the clustering algorithm matches well with that already presented in the literature (Azzaro et al. 2006), and this suggests that the method could be successfully applied to other cases. Only two earthquakes in Albani Hills - 1876/10/26, I0 VI-VII, 1927/12/26, I0 VII-VIII - are unexpectedly included in the set 1 together with the events of Mt. Etna and Vesuvio-Ischia areas; further, detailed analyses are required to explain such an anomaly. Some problems are still open: a) most of the earthquakes here considered have epicentral intensity I0 VII or VIII, so that we have evaluated the probability functions of IS conditioned on these two values of I0. Also other values of I0 must be used in the analysis; b) the method should be also validated on other earthquakes not included in the dataset of Tab. 1, on the basis of probabilistic measures of the degree to which the model predicts the decay in the data points of a macroseismic field (Rotondi and Zonno, 2004)

Probabilistic procedure to estimate the macroseismic intensity attenuation in the Italian volcanic districts

In this work we apply a probabilistic procedure to estimate the macroseismic intensity attenuation in the volcanic areas of Italy which allows to exploit additional information on historical earthquakes following the Bayesianapproach. The method starts from the intensity data points of the selected earthquakes and arrives at theassessment of the probability distribution for the intensity at a site given the epicentral intensity and thesite-epicenter distance. The CMTE local earthquake catalogue has been used for the Etna region while for theother Italian volcanic districts (Aeolian Islands, Ischia, Vesuvius and Albani Hills) the CPTI04 Italian seismic catalogue and the DBMI04 associated database have been considered. For the analysis, subsets of earthquakeswith epicentral intensity I0 ≥ VII MCS and I0 ≥ VI MCS were used for the Etna region and for the other Italian volcanic districts, respectively. Only earthquakes with more than 10 felt observations have been considered. The results show a specific attenuation trend for the Etna region compared with the other Italian volcanic areas

PROBABILISTIC PROCEDURE TO ESTIMATE THE MACROSEISMIC INTENSITY ATTENUATION IN THE ITALIAN VOLCANIC DISTRICTS

In Italian volcanic areas, we apply a probabilistic procedure for Macroseismic Intensity Attenuation estimates. The procedure, following the Bayesian approach, allows to exploit additional information on historical earthquakes. The method, given the epicentral intensity and the site epicenter distance, begins from selected earthquakes intensity data points and ends at the assessment of the intensity (Is) probability distribution at a site. Our probabilistic method provides a probability function matrix that can be directly applied for the computation of probabilistic seismic hazard at the site