GNGTS 2017 - 36° Convegno Nazionale

12 GNGTS 2017 S essione 1.1 Individuazione della sequenza nello spazio e nel tempo. Per individuare la sequenza sia nello spazio che nel tempo utilizziamo la seguente procedura:calcoliamo la dimensione dell’area coinvolta mediante la (Utsu, 1969) log 10 L = 0.5· M s – 1.8; acquisiamo i dati contenuti in un riquadro di lato 3L, con centro nell’epicentro della mainshock; consideriamo un periodo di tempo pari ad un anno a partire dall’accadimento della mainshock; calcoliamo il “baricentro” della sequenza, considerando solo i dati relativi ai primi 10 giorni, perché risultano essere quelli rappresentativi dal punto di vista della completezza, in quanto la maggior parte delle repliche avviene proprio in questo periodo; ; ; dove Lat i è la latitudine Lon i è la longitudine dell’epicentro dalla i-esima replica ed n numero di repliche con M≥4.0.Il termine “baricentro” non deve essere inteso in senso fisico, piuttosto come punto geometrico dato dalla media aritmetica delle latitudini e longitudini di tutti i terremoti della sequenza avvenuti nei primi 10 giorni. La procedura, solo da noi utilizzata, migliora l’individuazione dell’area della sequenza delle repliche. La banca dati usata per individuare la soglia di completezza è quella dell’USGS (U.S.Geological Survey), in quanto questa presenta dei formati compatibili con quelli utilizzati per l’elaborazione di Delta/Sigma con matlab. Uso del Matlab per la elaborazione dei dati. Per la elaborazione dei dati si utilizza una serie di programmi (F. Barbieri comm. pers.) con il matlab, che ci permette di risolvere problemi che coinvolgono l’uso dei minimi quadrati non lineari ed è, quindi, adatto per il modello che dal punto di vista matematico è una legge di potenza. Il programma utilizzametodimatematici di tipo iterativo, basati su algoritmi di ottimizzazione a larga scala, noti come metodo di Newton (Coleman e Li, 1994; Dennis, 1977; Caccamo et al. , 2007 a, b e c). Ogni iterazione coinvolge la soluzione approssimata di un grande sistema lineare tramite il “metodo dei gradienti coniugati precondizionati” (Dennis, 1977; Coleman and Li, 1994, 1996; Caccamo et al. , 2007a, b, c). Per ogni sequenza analizzata, le figure in uscita dal programma “Delta-Sigma”sono, relativamente ai grafici, Diagramma di Gutenberg-Richter dei primi 10 giorni; andamento temporale n ( t ); Mappa della distribuzione epicentrale con localizzazione della mainshock (triangolo) e del baricentro (cerchio), mappa ipocentrale 3D, mappa d’allineamento epicentrale con direzione di faglia; dette mappe, che si ottengono a partire dal sesto giorno dalla mainshock, permettono di stabilire la zona a forte rischio di repliche, pertanto presentano una rilevanza importante nel campo della prevenzione. (Caccamo et al , 2013); andamento temporale giornaliero delle forti repliche ( M > 5.5); numero cumulativo di eventi; energia cumulativa liberata durante l’intera sequenza; Fit di n ( t ); Fit di n ( t ) dei primi 10 giorni;Parametri frattali D 0 e D 2 ; relativamente ai file in excel :dati input;n(t) con Mc calcolata con la ��������� � Gutenberg e Richter;���� ��� ��� ��� ����� �� ������� ������ ��� ������ ������ ����� ��������� � �������� dati del fit nei primi 10 giorni; eventi con M≥5.5; valori della Gutenberg e Richter; Delta/Sigma, che si ottiene a partire dall’undicesimo giorno dalla Mainshock e permette di calcolare il parametro K1 (Caccamo et al. , 2013). Variabili del programma Matlab. I dati da inserire per i parametri variabili sono: numero di giorni entro i quali calcolare la magnitudo di completezza,fattore moltiplicativo per il calcolo del lato del box in funzione di L, percentuale di errore accettabile sulla stima di Mc, valore di magnitudo minima di completezza stimato con la G-R, magnitudo di soglia, passo di campionamento in giorni, numero di intervalli di campionamento senza scosse di fine sequenza,passo di campionamento desiderato,shift in termini del passo di campionamento inserito al punto 8, costante di fondo, calcolata a partire dall’undicesimo giorno dalla mainshock (Caccamo et al., 2013).