Confronto di due approcci statistici non parametrici per la valutazione della suscettibilità da frana nella catena appenninica settentrionale siciliana: tavolette I.G.M.I. Scillato e Caltavuturo

Abstract

Oggigiorno, la valutazione della diversa importanza delle variabili geoambientali nel determinare le condizioni di suscettibilità da frana di un’area è uno dei problemi più attuali della geologia. L’uso ed il confronto di due differenti approcci statistici, ha consentito di stimare le condizioni di predisposizione all’instabilità gravitativa dei versanti, per un esteso settore settentrionale della catena appenninica siciliana, ricadente all’interno delle tavolette I.G.M.I. nn. 259 I SE “Scillato” e 259 II NE “Caltavuturo”. L’area oggetto della sperimentazione, estesa circa 200 Km2, è stata suddivisa in maniera semi-automatica in 1827 unità idro-morfologiche o unità di versante. Per ciascun’unità di versante, è stato definito un set di 15 proprietà fisico-ambientali (caratteristiche geologiche, di uso del suolo, attributi topografici primari e secondari), che rappresentano le variabili indipendenti capaci di descrivere i fattori di controllo della stabilità dei versanti. Nell’area era disponibile un archivio di 233 frane di colamento che erano state riconosciute sulla base di fotointerpretazione e controlli di campo condotti nel 1999. In occasione della presente ricerca, utilizzando immagini GoogleTM relative al 2008, è stato realizzato un nuovo archivio eventi contenente 55 attivazioni successive. Per caratterizzare le condizioni di stabilità di ciascuna unità di mappatura, si sono utilizzate due differenti aree diagnostiche: il centroide di ogni area in frana (LC) e l’intera sua area di rottura (AR). Per definire il modello di suscettibilità sono state utilizzate due differenti tecniche di regressione: la Forward Logistic Regression (FLR) e Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). In particolare, si sono utilizzate le frane mappate al 1999 per allenare i modelli e le successive 55 attivazione per la validazione degli stessi. I due metodi sono stati applicati per ciascuna delle due aree diagnostiche, al fine di confrontare anche, per una stessa metodologia, la capacità previsionale offerta. I modelli di suscettibilità ricavati mostrano caratteristiche comuni, selezionando quali variabili indipendenti di maggiore impatto sulle condizioni di stabilità delle unità di mappatura: la pendenza e la lunghezza dell’unità di versante, l’uso del suolo, il comportamento litotecnico atteso dei terreni, la litologia affiorante, le condizioni geomorfologiche, la curvatura longitudinale al versante e l’indice di erosione potenziale. I modelli di regressione costruiti utilizzando quale area diagnostica il punto centroide del movimento franoso hanno performance previsionali (AUC = 0.693) inferiori ai modelli di regressione logistica implementati utilizzando l’intera area di rottura (AUC = 0.722). Il metodo MARS, pur selezionando le stesse variabili predittive, ha raggiunto maggiori prestazioni sia con il modello di previsione costruito sui punti centroidi (AUC > 0.90), sia con quello che utilizza l’intera area di rottura (ROC = 0.84), con un errore GCV sempre minore di 0.09. Entrambi gli approcci statistici hanno prodotto complessi algoritmi che riflettono la complessità dell’area oggetto dello studio e l’interdipendenza tra il set di variabili geoambientali e la franosità. Dai risultati ottenuti con entrambi gli approcci, si evidenzia che l’uso delle unità di versante come unità di mappatura di base, unitamente al punto centroide quale area di attivazione dell’unità morfologica, si presta alla costruzione di un modello di suscettibilità con buone prestazioni previsionali, consentendo un indubbio risparmio in termini di risorse economiche e temporali e, anche e soprattutto, di limitare fortemente gli eventuali errori di mappatura delle forme franose derivate dall’intervento di un operatore.