Predire frane post-terremoto: nuove scoperte con dati GNSS dopo il sisma in Sichuan

Tempo di lettura: 2 minuti
Di Fedele Bello
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Sovrapposizione di dati GNSS sulle aree soggette a frane nel Sichuan.

RomeUtilizzo dei GNSS per Prevedere Frane dopo il Terremoto in Sichuan

I ricercatori hanno impiegato i dati dei sistemi GNSS per predire frane in seguito a un terremoto di magnitudo 6.8 verificatosi nella contea di Luding, nella provincia del Sichuan, nel 2022. I loro metodi hanno individuato correttamente circa l'80% delle frane in circa 40 minuti. Questa tecnica potrebbe migliorare i tempi di risposta ai disastri e ridurre i danni causati da futuri terremoti.

Il terremoto di Luding ha provocato oltre 6.000 frane, colpendo circa 3.500 chilometri quadrati. Considerando il paesaggio della zona e i frequenti terremoti, l'entità della distruzione era significativa ma non sorprendente. È fondamentale implementare sistemi di monitoraggio continuo e metodi di previsione più accurati per migliorare la gestione dei rischi di frane nella regione.

Punti salienti della ricerca includono:

  • I dati GNSS possono rilevare i movimenti del terreno durante un terremoto.
  • I ricercatori hanno sviluppato un metodo per creare modelli di scivolamento utilizzando i dati GNSS.
  • Simulazioni basate sulla fisica con questi modelli misurano la velocità di picco del suolo.
  • Un algoritmo di apprendimento automatico prevede la distribuzione spaziale delle frane.

La Cina impiega oltre 10.000 accelerometri a basso costo chiamati MEMS nel suo sistema di allerta terremoti. Integrando i dati di questi dispositivi MEMS con quelli GNSS, si migliora l'accuratezza delle previsioni di frane. Questo approccio combinato garantisce un monitoraggio completo.

Le ricerche dimostrano che i dati GNSS possono prevedere frane in modo rapido. Queste nuove tecnologie potrebbero migliorare significativamente la nostra risposta alle calamità.

L'integrazione dei dati GNSS con quelli MEMS rende il sistema di monitoraggio più efficiente. Questo approccio combinato può ridurre il rischio di falsi allarmi e aumentare la precisione delle previsioni di frane. Con l'avanzare delle prestazioni dei computer, il tempo necessario per elaborare queste previsioni diminuirà, permettendo risposte più rapide.

Questa ricerca può essere di aiuto per altre regioni con paesaggi e rischi sismici simili a quelli della Provincia di Sichuan. L’impiego globale di questa tecnologia potrebbe rivoluzionare la gestione delle frane indotte dai terremoti.

La ricerca futura dovrebbe concentrarsi su alcuni punti fondamentali:

  • Migliorare la precisione e la velocità dei metodi basati su GNSS.
  • Integrare ulteriormente i dati GNSS con altre informazioni sensoriali come i MEMS.
  • Ampliare l'intervallo geografico dei modelli predittivi.
  • Allenare gli algoritmi di apprendimento automatico su un set più diversificato di terremoti.

Questa ricerca rappresenta un significativo avanzamento nella gestione dei disastri naturali. L'uso del GNSS per prevedere le frane può contribuire a ridurre i danni causati dai terremoti. Con il miglioramento della tecnologia, aumentano le nostre capacità di proteggere persone e proprietà da questi pericoli.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1785/0220240069

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Lei Xia, Kejie Chen, Chenyong Fang, Xin Wang, Wenqiang Wang, Guoguang Wei, Ji Wang, Haishan Chai, Hai Zhu, Zhenguo Zhang. Feasibility of Coseismic Landslide Prediction Based on GNSS Observations: A Case Study of the 2022 Ms 6.8 Luding, China, Earthquake. Seismological Research Letters, 2024; DOI: 10.1785/0220240069
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