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
