GNGTS 2017 - 36° Convegno Nazionale

GNGTS 2017 S essione 1.1 cui si sovrappongono oscillazioni regolari con periodo di circa 50 anni (Bragato, 2017b). Queste caratteristiche risultano statisticamente significative e robuste rispetto ad errori di stima della magnitudo, tecniche di declustering, e scelte alternative della magnitudo di completezza del catalogo. L’andamento dell’attività sismica ha similitudini con quella vulcanica, in particolare del distretto napoletano. Il transiente sismico 1600-1900 coincide con l’ultimo grande periodo eruttivo del Vesuvio (1631-1944). Vi è inoltre buona corrispondenza sui cicli di attività intermedi (Bragato, 2015), sebbene quelli del Vesuvio non raggiungano la significatività statistica. Negli ultimi 60 anni, il ruolo di partner vulcanico della sismicità sembra essere svolto dai Campi Flegrei. Questi hanno avuto un risveglio attorno al 1950-60 e i principali episodi di sollevamento che si sono succeduti da allora (1968-1972, 1.7m; 1982-1984, 1.8 m; e quello ultimo, più debole, di circa 0.4m nel periodo 2011-2017) si sovrappongono ai due più recenti cicli sismici italiani (Belice 1968-Friuli 1976–Irpinia 1980 e L’Aquila 2009-Emilia 2012-Centro Italia 2016). Queste corrispondenze sono state spiegate in passato come un effetto di triggering tra terremoti (Mantovani et al , 2010) e dei terremoti appenninici sulle eruzioni del Vesuvio (Nostro et al. , 1998). Il fatto che le regolarità osservate coinvolgano anche terremoti distanti (p.e. della giunzione alpino-dinarica) porta a formulare un’ipotesi alternativa, e cioè che terremoti ed eruzioni siano manifestazione distinte di processi geofisici su larga scala che coinvolgono l’intero territorio italiano. La natura di questi processi non è facilmente individuabile. Molti autori hanno esplorato la possibilità che l’attività sismo/vulcanica sia regolata da processi esterni alla litosfera (p.e. di origine astronomica o climatica) che lavorano a diverse scale temporali (da stagionali a millenarie). Una particolare attenzione è stata posta alla correlazione temporale con i processi di glaciazione/deglaciazione, i quali potrebbero agire modificando l’assetto del carico sulla superficie terrestre e quindi lo stato di stress nella litosfera. Seguendo questa idea, partendo dall’osservazione che il transiente sismico 1600-1900 si sovrappone alla fase estrema della Piccola Era Glaciale, sono stati comparati i dati di sismicità e l’andamento climatico dell’ultimo millennio. Il confronto non è immediato. Esistono diversi indici climatici e per la maggior parte di essi non sono disponibili misure dirette, bensì ricostruzioni basate su correlazioni con altre grandezze o dati di tipo biologico. Tra l’altro, non esiste consenso sulla dimensione spaziale della Piccola Era Glaciale (se abbia agito a livello globale oppure in un’area più ristretta, p.e. la regione euro-asiatica). Ulteriormente, non c’è consenso sul periodo del suo inizio (più chiara la sua conclusione nel corso del XIX secolo), mentre diversi indici climatici offrono immagini alternative della sua evoluzione temporale. Allo stato attuale, il presente studio ha individuato alcuni degli indici climatici disponibili e messo a punto gli strumenti statistici per l’analisi di correlazione con la sismicità. Riguardo quest’ultimo aspetto, il problema generale è quello di confrontare l’andamento di una funzione continua (o resa continua mediante interpolazione e/o smoothing) f(t) (l’indice climatico in esame) con una serie di tempi di arrivo (quelli dei terremoti) (t1,t2, ..,tn) per verificare se c’è un addensamento di eventi in corrispondenza alla crescita/decrescita di f(t). In passato il problema è stato affrontato trasformando la sequenza di eventi in una funzione continua (p.e. il suo istogramma o una versione lisciata dello stesso) ed applicando test standard di correlazione (parametrici o non parametrici). Questo approccio crea una dipendenza dalla scelta della finestra temporale di discretizzazione (per gli istogrammi) o di smoothing (p.e. nel calcolo di una media mobile). Inoltre, esso è difficilmente applicabile nel caso di eventi rari, quando l’istogramma tende ad una sequenza di valori 0/1 (a meno di allungare enormemente il passo di discretizzazione, perdendo così in risoluzione). Per ovviare a questi problemi, è stato adottato un particolare tipo di regressione (regressione logistica), dove si assume che la funzione indipendente f(t) influenzi la probabilità di verificarsi di un terremoto piuttosto che il numero di eventi in una data finestra temporale. Allo stato attuale è stata trovata un’elevata correlazione dei terremoti con due indici climatici: temperatura globale superficiale (Mann et al. , 2008) ed estensione dei ghiacciai nell’Europa centro-occidentale (Holzhauser et al. , 2005). Entrambi testimoniano un aumento di attività sismica nei periodi più freddi e, in particolare, una significativa riduzione di attività in corrispondenza all’attuale fase di riscaldamento globale.