160 research outputs found

    The April-May 2006 volcano-tectonic events at Stromboli volcano (Southern Italy) and their relation with the magmatic system.

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    Between April 10th and May 22th 2006, a small seismic swarm of 5 volcano-tectonic events occurred on the volcanic island of Stromboli (Southern Italy). Two of these, having M > 3 and an intensity of about V-VI MCS, were clearly felt causing concern in the population. They were recorded during a period of increased explosive activity and were followed by two major explosions at the summit craters on May 22th, few hours after the last earthquake and on 16th June. The location of such events has been performed using a probabilistic approach based on the Equal Differential Time tecnique. Using this tecnique, we were able to locate all the events, showing how they cluster below the volcanic edifice at a depth of about 5á6 km. From observed P wave polarities we determined the focal mechanisms of the 4 major events. Using earthquake scaling nlaws, we calculated the fault area and the average slip for the two major events. Finally, assuming an homogeneous half-space model we computed the isotropic stress changes below the volcano edifice. The negative stress variation over the central axis of the volcano suggests that the earthquakes were triggered by a pressurization of the magmatic system

    A Neural-based Algorithm for Landslide Detection at Stromboli Volcano: Preliminary Results.

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    This study presents a neural-based algorithm for the automatic detection of landslides on Stromboli volcano (Italy). It has been shown that landslides are an important short-term precursor of effusive eruptions of Stromboli. In particular, an increase in the occurrence rate of landslides was observed a few hours before the beginning of the February 2007 effusive eruption. Automating the process of detection of these signals will help analysts and represents a useful tool for the monitoring of the stability of the Sciara del Fuoco flank of Stromboli volcano. A multi-layer perceptron neural network is here applied to continuously discriminate landslides from other signals recorded at Stromboli (e.g., explosion quakes, tremor signals), and its output is used by an automatic system for the detection task. To correctly represent the seismic data, coefficients are extracted from both the frequency domain, using the linear predictive coding technique, and the time domain, using temporal waveform parameterization. The network training and testing was carried out using a dataset of 537 signals, from 267 landslides and 270 records that included explosion quakes and tremor signals. The classification results were 99.5% predictive for the best net performance, and 98.7% when the performance was averaged over the different net configurations. Thus, this detection system was effective when tested on the 2007 effusive eruption period. However, continuing investigations into different time intervals are needed, to further define and optimize the algorithm


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    Nel corso degli anni ‘90 l’uso di reti sismiche broadband in aree vulcaniche attive ha permesso di osservare in numerosi casi, segnali VLP (Very Long Period), ovvero segnali transienti con periodo dominante nella banda 2-50 s. Lo Stromboli, che con la sua persistente attività è un generatore di segnali VLP, è uno dei pochi vulcani su cui opera una rete sismica estesa costituita da stazioni broadband. A partire dal maggio 2003, è attivo presso la sede INGV Osservatorio Vesuviano un sistema automatico, denominato EOLO, per il rilevamento, la localizzazione e l’analisi in tempo reale di questi segnali. Il sistema EOLO riceve in ingresso (via internet) i segnali sismici registrati dalla rete broadband INGV dello Stromboli e fornisce, attraverso un’interfaccia web, sia i dati relativi ai singoli eventi VLP che delle statistiche giornaliere, mensili e annuali. L’interfaccia web interagisce con 3 database diversi: quello delle “forme d’onda”, il “catalogo eventi” e il database “statistiche”. Il database “forme d’onda” è costituito da un insieme di file in formato SAC, creati a partire dai segnali “grezzi” ricevuti in input. Il “catalogo eventi” rappresenta il cuore di tutto il sistema ed è implementato mediante SQL. Per ciascun evento VLP individuato, vengono determinati i parametri ipocentrali e le ampiezze alle varie stazioni e vengono inserite nel database “catalogo eventi”. Con periodicità oraria, viene aggiornato il database “statistiche”, costituito da grafici con gli andamenti orari e giornalieri del numero di eventi, della loro intensità e dell’andamento medio della polarizzazione dei segnali sismici VLP. L’interfaccia web consente di visualizzare, attraverso applet Java e script CGI, la localizzazione di ciascun evento, le forme d’onda, spettri e spettrogrammi, ed altre informazioni ritenute utili. Il sistema di rilevamento/localizzazione, che costruisce il database “catalogo eventi” è basato sull’analisi della coerenza delle forme d’onda VLP registrate alle varie stazione. Un calcolatore parallelo, basato su un cluster di 64 processori, esegue in tempo reale l’analisi della funzione semblance (indicativa della coerenza) su una griglia di dimensioni 8 km x 8 km x 2 km a spaziatura regolare 100 m x 100 m x 50 m, centrata sullo Stromboli. L’accadimento di un evento VLP produce il superamento di un valore di soglia della funzione semblance. La posizione del valore massimo della funzione semblance, durante un evento, è assunta come localizzazione. Nei prossimi mesi al sistema esistente sarà aggiunto un modulo per l’inversione della funzione sorgente dei singoli eventi VLP

    Variable magnitude and intensity of strombolian explosions: Focus on the eruptive processes for a first classification scheme for Stromboli volcano (Italy)

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    Strombolian activity varies in magnitude and intensity and may evolve into a threat for the local populations living on volcanoes with persistent or semi-persistent activity. A key example comes from the activity of Stromboli volcano (Italy). The “ordinary” Strombolian activity, consisting in intermittent ejection of bombs and lapilli around the eruptive vents, is sometimes interrupted by high-energy explosive events (locally called major or paroxysmal explosions), which can affect very large areas. Recently, the 3 July 2019 explosive paroxysm at Stromboli volcano caused serious concerns in the local population and media, having killed one tourist while hiking on the volcano. Major explosions, albeit not endangering inhabited areas, often produce a fallout of bombs and lapilli in zones frequented by tourists. Despite this, the classification of Strombolian explosions on the basis of their intensity derives from measurements that are not always replicable (i.e., field surveys). Hence the need for a fast, objective and quantitative classification of explosive activity. Here, we use images of the monitoring camera network, seismicity and ground deformation data, to characterize and distinguish paroxysms, impacting the whole island, from major explosions, that affect the summit of the volcano above 500 m elevation, and from the persistent, mild explosive activity that normally has no impact on the local population. This analysis comprises 12 explosive events occurring at Stromboli after 25 June 2019 and is updated to 6 December 2020


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    The availability of the new computing techniques allows to perform advanced analysis in near real time, improving the seismological monitoring systems, which can extract more significant information from the raw data in a really short time. However, the correct identification of the events remains a critical aspect for the reliability of near real time automatic analysis. We approach this problem by using Neural Networks (NN) for discriminating among the seismic signals recorded in the Neapolitan volcanic area (Vesuvius, Phlegraean Fields). The proposed neural techniques have been also applied to other sets of seismic data recorded in Stromboli volcano. The obtained results are very encouraging, giving 100% of correct classification for some transient signals recorded at Vesuvius and allowing the clustering of the large dataset of VLP events recorded at Stromboli volcano

    Models for Identifying Structures in the Data: A Performance Comparison

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    This paper reports on the unsupervised analysis of seismic signals recorded in Italy, respectively on the Vesuvius volcano, located in Naples, and on the Stromboli volcano, located North of Eastern Sicily. The Vesuvius dataset is composed of earthquakes and false events like thunders, man-made quarry and undersea explosions. The Stromboli dataset consists of explosion-quakes, landslides and volcanic microtremor signals. The aim of this paper is to apply on these datasets three projection methods, the linear Principal Component Analysis (PCA), the Self-Organizing Map (SOM), and the Curvilinear Component Analysis (CCA), in order to compare their performance. Since these algorithms are well known to be able to exploit structures and organize data providing a clear framework for understanding and interpreting their relationships, this work examines the category of structural information that they can provide on our specific sets. Moreover, the paper suggests a breakthrough in the application area of the SOM, used here for clustering different seismic signals. The results show that, among the three above techniques, SOM better visualizes the complex set of high-dimensional data discovering their intrinsic structure and eventually appropriately clustering the different signal typologies under examination, discriminating the explosionquakes from the landslides and microtremor recorded at the Stromboli volcano, and the earthquakes from natural (thunders) and artificial (quarry blasts and undersea explosions) events recorded at the Vesuvius volcano

    Neural analysis of seismic data: applications to the monitoring of Mt. Vesuvius

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    The computing techniques currently available for the seismic monitoring allow advanced analysis. However, the correct event classification remains a critical aspect for the reliability of real time automatic analysis. Among the existing methods, neural networks may be considered efficient tools for detection and discrimination, and may be integrated into intelligent systems for the automatic classification of seismic events. In this work we apply an unsupervised technique for analysis and classification of seismic signals recorded in the Mt. Vesuvius area in order to improve the automatic event detection. The examined dataset contains about 1500 records divided into four typologies of events: earthquakes, landslides, artificial explosions, and “other” (any other signals not included in the previous classes). First, the Linear Predictive Coding (LPC) and a waveform parametrization have been applied to achieve a significant and compact data encoding. Then, the clustering is obtained using a Self-Organizing Map (SOM) neural network which does not require an a-priori classification of the seismic signals, groups those with similar structures, providing a simple framework for understanding the relationships between them. The resulting SOM map is separated into different areas, each one containing the events of a defined type. This means that the SOM discriminates well the four classes of seismic signals. Moreover, the system will classify a new input pattern depending on its position on the SOM map. The proposed approach can be an efficient instrument for the real time automatic analysis of seismic data, especially in the case of possible volcanic unrest

    ďťżSistemi di trasmissione WiFi per il monitoraggio ďťżsismico del Vesuvio

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    First-year engineering students at the University of Queensland used an interactive webbook to acquire information skills. These helped them search information resources for their projects, which they are required to undertake as part of the subject Introduction to professional engineering. The information skills exercise was an integral part of the project and worth 10% of the overall assessment. The exercises were only available on the Web, allowing the students to enter their answers from home or wherever they had access to the Internet. All answers were marked automatically using a database of all possible answers. Students were able to go back to check their answers. Students were assessed on both their responses to the exercises and also their final bibliography which largely reflected the impact of the webbook. The entire process was evaluated. This paper presents the process and the outcomes of the first-year engineering project involving use of WWW for information skills instruction. The webbooks can be found at http://www.library.uq.edu.au/9e105/

    Il Sito Web accessibile dell’Osservatorio Vesuviano

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    Il sito web dell’Osservatorio Vesuviano (OV) nasce nel 1997. Lo scopo era quello di fornire informazioni sullo stato di attività dei vulcani della Campania, per i quali l’Osservatorio Vesuviano gestisce le reti strumentali di monitoraggio, nonché di far conoscere le attività scientifiche e i dati prodotti dall’ente. Nel 2002 il sito ha subito una sostanziale riorganizzazione, a seguito di una ristrutturazione dell’Osservatorio Vesuviano, che insieme ad altri istituzioni scientifiche affini era confluito, all’inizio del 2001, nell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) diventandone la Sezione di Napoli. La nuova versione ha tenuto conto della più complessa articolazione delle attività dell’Osservatorio Vesuviano, che negli anni aveva visto aumentare il numero dei propri ricercatori e tecnici e aveva ulteriormente differenziato e specializzato le proprie attività. Inoltre la nuova strutturazione come sezione dell’INGV consentiva un’organizzazione in Unità Funzionali e Servizi. In occasione della realizzazione della seconda versione del sito è stata effettuata un’analisi sistematica dell’utenza basata prevalentemente sulla posta elettronica ricevuta all’indirizzo dedicato alle richieste di informazioni da parte del pubblico. Questo ha consentito di individuare diverse tipologie di utenza. In funzione delle crescenti richieste di informazioni è stato inoltre organizzato un gruppo per curare il servizio “info”, basato su richieste di informazione via mail, che ha dato modo di meglio delineare gli argomenti di maggior interesse da parte dei visitatori (Giudicepietro et al., 2006). Questa attività ha fatto nascere anche una sezione dedicata alle domande frequenti che, soprattutto nei periodi di maggior attenzione per le tematiche del rischio vulcanico, è risultata un utile supporto alla richiesta di informazioni da parte del pubblico. Negli ultimi anni in Italia, come in molti altri paesi del mondo, si è sviluppata una normativa in materia di web che ha dettato le linee guida per lo sviluppo dei siti delle Pubbliche Amministrazioni (Circolare Funzione Pubblica 13 marzo 2001, n. 3/2001 “Linee guida per l'organizzazione, l'usabilità e l'accessibilità dei siti web delle pubbliche amministrazioni”) nonché ha richiamato l’attenzione sull’accessibilità. La normativa italiana relativa all’accessibilità ha lo scopo principale di garantire la fruizione delle informazioni diffuse sul web e dei relativi servizi informatici anche alle persone disabili in ottemperanza al principio di uguaglianza ai sensi dell'articolo 3 della Costituzione. In particolare la Legge del 9 gennaio 2004 n. 4 (pubblicata in G.U. 13 del 17.01.2004) definisce l’accessibilità delle fonti di informazione e servizi informatici come “la capacità dei sistemi informatici, nelle forme e nei limiti consentiti dalle conoscenze tecnologiche, di erogare servizi e fornire informazioni fruibili, senza discriminazioni, anche da parte di coloro che a causa di disabilità necessitano di tecnologie assistive o configurazioni particolari”. Le tecnologie assistive sono definite nella stessa legge come “gli strumenti e le soluzioni tecniche, hardware e software, che permettono alla persona disabile, superando o riducendo le condizioni di svantaggio, di accedere alle informazioni e ai servizi erogati dai sistemi informatici”. Un esempio di tecnologia 4 assistiva può essere uno screen reader, ovvero un lettore di schermo, strumento utilizzato dai non vedenti per usare il computer. In attuazione della legge del 9 gennaio 2004 n. 4, il Decreto Ministeriale dell'8 luglio 2005 "Requisiti tecnici e i diversi livelli per l'accessibilità agli strumenti informatici", definisce 22 requisiti per l’accessibilità che i siti delle Pubbliche Amministrazioni devono soddisfare. La seconda versione del sito dell’Osservatorio Vesuviano non era conforme ai requisiti richiesti da questo decreto, pertanto si è resa necessaria una nuova ristrutturazione del sito che consentisse l’adeguamento alla normativa vigente (www.w3.org, www.governo.it, www.pubbliaccesso.it, www.cnipa.gov.it)
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