Creazione di un database per l’applicazione di modelli empirici di analisi di dissesto idrogeologico da precipitazione nel territorio Siciliano.

La previsione di fenomeni di dissesto idrogeologico è uno strumento essenziale di supporto alle decisioni per una corretta pianificazione del territorio. Tra tali fenomeni quelli franosi possono assumere dimensioni particolarmente rilevanti. Il fattore scatenante più ricorrente nella gran parte dei casi di frane documentate e’ costituito dalle precipitazioni. La letteratura scientifica propone diverse metodologie di analisi volte a fornire strumenti di pre-allarme in vista di un evento meteorico critico o di derivazione di mappe tematiche delle aree a maggiore suscettibilità franosa. I modelli empirici per la derivazione di soglie pluviometriche critiche di innesco risultano tra i più utilizzati, identificando il valore minimo o massimo di precipitazione necessaria per innescare il processo franoso ad una fissata durata. La soglia e’ generalmente descritta da una relazione funzionale di potenza sul piano Intensità-Durata della pioggia i cui parametri vengono stimati empiricamente dall'analisi degli eventi meteorici storici che hanno innescato eventi franosi. Per poter condurre una simile analisi è dunque fondamentale la creazione di un opportuno database di eventi storici franosi e dei corrispondenti eventi di pioggia scatenanti. Il presente studio descrive la creazione di un accurato dataset per il territorio Siciliano a partire da un database di frane storiche e da uno dei dati pluviometrici, che permette di associare ad ogni frana i dati di pioggia che presumibilmente hanno innescato la frana stessa. Il dataset delle frane è stato derivato dall'archivio on line del Sistema Informativo sulle Catastrofi Idrogeologiche (SICI) ideato nell'ambito del progetto AVI (Aree Vulnerabili Italiane). I dati pluviometrici sono stati ricavati dalla rete di monitoraggio della regione Sicilia, gestita dall'Osservatorio delle Acque–Agenzia Regionale per i Rifiuti e le Acque (OA-ARRA). La creazione di un simile dataset richiede un'accurata analisi delle informazioni temporali e spaziali dei due database, non sempre facilmente reperibili.