GNGTS 2018 - 37° Convegno Nazionale

432 GNGTS 2018 S essione 2.2 CARATTERIZZAZIONE SISMICAAGRANDE SCALADELLA PROVINCIADI FOGGIA TRAMITE L’ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI (PCA) DI MISURE HVSR E. Paolucci 1 , D. Albarello 1 , S. D’Amato 1 , G.P. Cavinato 2 , G. Cavuoto 3 , M. Coltella 2 , G. Cosentino 2 , M. Simionato 2 1 Dipartimento di Scienze Fisiche, della Terra e dell’Ambiente, Università degli Studi di Siena, Italy 2 CNR-IGAG, Montelibretti (Roma), Italy 3 CNR-IAMC, Napoli, Italy Introduzione. La rapidità e il basso costo delle misure a stazione singola del campo di vibrazioni ambientali hanno reso questa prospezione un elemento fondamentale per gli studi di Microzonazione Sismica. Tali acquisizioni, analizzate con la tecnica HVSR (Horizontal to Vertical Spectral Ratio; Nakamura, 1989), permettono di caratterizzare in maniera estensiva l’area di studio identificando le zone potenzialmente soggette a fenomeni di amplificazione del moto sismico in occasione di futuri terremoti. In particolare, le misure HVSR possono rilevare l’eventuale presenza di marcati contrasti di impedenza sismica nel sottosuolo, fornendo informazioni di massima circa la loro profondità e la loro rilevanza (Albarello et al. , 2011). L’applicazione estensiva di queste misure ha permesso di indagare anche vaste aree, dell’ordine di 2000-3000 km 2 (Paolucci et al. , 2015): in questo contesto, procedure di carattere automatico finalizzate al raggruppamento di curve HVSR simili possono fornire un contributo fondamentale nell’identificare le eterogeneità geologiche (e quindi le caratteristiche sismiche) a larga scala, soprattutto con un dataset costituito da centinaia di misure. Lo scopo di questo lavoro è quello di effettuare una caratterizzazione sismica dell’intero territorio della Provincia di Foggia individuando le eterogeneità geologiche a larga scala utilizzando l’analisi delle componenti principali (PCA) su dati HVSR. In particolare, il dataset utilizzato è composto da circa 400 curve HVSR realizzate durante il progetto di Microzonazione Sismica di livello I della Provincia di Foggia (Cavinato et al. , 2011). Il vantaggio principale della PCA è quello di permettere il raggruppamento di zone caratterizzate da curve HVSR simili, identificando contestualmente gli andamenti HVSR caratteristici. Descrizione della metodologia. L’Analisi delle Componenti Principali (PCA) è una tecnica usata nel contesto della statistica multivariata ed è adottata in diversi campi. La sua applicazione su diversi dataset di curve HVSR è descritta in maniera dettagliata da Paolucci et al. , 2014. In particolare, l’idea che sta alla base dell’applicazione della PCA in questo contesto è quella che ciascun andamento HVSR sperimentale presente nell’area studio può essere interpretato come una combinazione lineare di un insieme di andamenti caratteristici (detti Componenti Principali o PC), non correlati tra di loro, che corrispondono ad una specifica configurazione di sottosuolo presente nell’area di studio. Assumendo che i valori HVSR corrispondono a F frequenze che sono state misurate a S siti e considerando la matrice centrata delle osservazioni [ O’ ] di dimensione S x F , tale matrice sarà definita come (1) dove [E] è la matrice degli autovettori della matrice di varianza/covarianza delle osservazioni e [U] è la matrice definita dalle singole PC. Quindi, la misura HVSR centrata all’ s -esimo sito { O’ } s può essere espressa come combinazione lineare degli S andamenti { U } j (ovvero le PC): (2) dove E sj sono gli elementi della matrice [E]. In questo contesto, le S componenti principali definiscono un insieme di andamenti ciascuno rappresentativo di una frazione della variabilità complessiva del dataset originale. In particolare, ogni PC, visualizzata rispetto alla frequenza,