GNGTS 2022 - Atti del 40° Convegno Nazionale

GNGTS 2022 Sessione 1.3 135 i valori più alti sono confinati nell’area sud-est (nei pressi dei villaggi di Vlachogianni, Damasi, Zarko) e questo potrebbe spiegare la distribuzione dei danni osservati (Figure 1a, 3). I risultati di un’analisi di stress di Coulomb indicano che la sequenza sismica si è sviluppata in una sorta di effetto domino. Per quanto riguarda l’evoluzione temporale della sequenza, l’innesco ritardato del terremoto di Mw 6.0 può essere spiegato dalla distribuzione degli eventi avvenuti in precedenza; in effetti, quella distribuzione avvolge le patch della faglia che si romperanno (Figura 3), una caratteristica descritta da Das et al. (1983) come manovra di accerchiamento. Ciò suggerisce che la nucleazione del terremoto si è verificata secondo un modello a cascata innescato dalla sua sequenza di foreshocks . Per quanto riguarda il terremoto di Mw 5.6, i risultati mostrano che l’effetto più rilevante, in termini di contributo di stress statico, è dovuto all’evento di Mw 6.0. Ad ogni modo, il ritardo nell’innesco (circa 8 giorni dagli eventi Mw 6.3 e Mw 6.0) suggerisce che si sono verificati altri meccanismi oltre alla variazione di stress statico e triggering dinamico. È il caso, ad esempio, della diffusione della pressione del fluido di poro osservata in altre sequenze sismiche (Gavrilenko, 2005; Tung e Musterlark, 2018; Convertito et al. , 2020). Infatti, un aumento della pressione di poro può ridurre lo sforzo normale favorendone la rottura. Inoltre, i fluidi possono anche contribuire a diminuire l’attrito sul piano di faglia (Scholz, 2002). L’analisi di diffusività 1D eseguita indica che quasi tutta la sequenza, e in particolare il verificarsi di Mw 6.0 e 5.6, sono infatti compatibili con un meccanismo di diffusione della pressione di poro che è stata probabilmente innescata dal pattern di deformazione prodotto dagli eventi precedenti. In quest’area sia la mancanza di registrazioni dei grandi terremoti storici, così come della mappatura di faglie passate, rendono difficile una stima del rischio sismico. Pertanto, l’identificazione di blind faults può contribuire in modo significativo a migliorare l’analisi della pericolosità sismica, in particolare per quelle con angolo di inclinazione moderato. In questo contesto, i prodotti InSAR si sono rivelati uno strumento estremamente utile per aiutare a Fig. 3 - Risultati dell’inversione analitica. Le quattro sorgenti (F1a, F1b, F2 e F3) e i relativi parametri ottenuti dalle soluzioni lineari invertendo per T3 + T4. I lineamenti di faglia e l’epicentro dei tre eventi maggiori sono rappresentati rispettivamente da linee magenta e da stelle bianche. I puntini viola rappresentano tutti gli eventi che si verificano sui piani di faglia.