GNGTS 2022 - Atti del 40° Convegno Nazionale

GNGTS 2022 Sessione 2.2 343 soddisfano la spettro-compatibilità per l’area considerata: la loro magnitudo momento varia da 6.0 a 6.9 e le loro distanze epicentrali da 11 a 94 Km. Un gruppo di sette curve ATF è stato quindi ottenuto per ciascun profilo e la curva mediana è stata scelta come rappresentativa. Le curve HVSR sono state simulate utilizzando due diversi modelli del campo d’onda completo delle vibrazioni ambientali: uno basato sull’approccio di campo diffuso (di seguito DFA; García-Jerez et al. , 2016) e l’altro basato sull’ipotesi di sorgenti distribuite in superficie (di seguito DSS; Lunedei e Albarello, 2016). Il modello DSS include gli effetti dello smorzamento, mentre il modello DFA è puramente elastico. Per entrambi gli approcci sono stati considerati dieci modi per le onde di superficie (Rayleigh e Love) e la curva HVSR è stata calcolata come: (1) dove P H e P V rappresentano rispettivamente gli spettri di potenza della componente orizzontale e verticale del campo d’onda delle vibrazioni ambientali. Discussione e conclusioni. Come prima analisi, le curve HVSR ottenute dal modello DSS sono state confrontate con le corrispettive del modello DFA al fine di verificare l’esistenza di differenze significative tra i due approcci teorici. In particolare, calcolando i coefficienti di correlazione di Pearson, la loro distribuzione di valori, caratterizzata da una mediana e da una media pari rispettivamente a 0.95 e 0.92, mostra una elevata correlazione tra i due tipi di HVSR. Alla luce di questi risultati, il modello DSS è stato considerato come rappresentativo solamente per la sua capacità di modellare lo smorzamento dei materiali. Dopo questa prima valutazione, i valori di F 0 e F d insieme ai rispettivi valori di A 0 e A d sono stati identificati dalle curve HVSR e ATF e i loro confronti sono mostrati in Fig. 1. La bontà delle correlazioni è stata stimata considerando il coefficiente di correlazione di Pearson. Inoltre, come proposto da Zhu et al. (2020), per quantificare quanto i confronti si discostano dalla linea 1:1, sono stati adottati dei benchmark contrassegnati dalle linee dove i rapporti F ATF /F HVSR (e A ATF /A HVSR ) sono pari a 0.5, 0.8, 1.25 e 2. Le percentuali dei casi al di fuori di questi limiti e i valori del coefficiente di correlazione sono riepilogati nella Tab. 1. Per quanto riguarda i confronti delle frequenze di picco (Fig. 1a, c), risulta evidente come la curva HVSR sia un proxy affidabile per i valori di F 0 e meno efficace per i valori di F d . In particolare, le percentuali dei casi al di fuori degli intervalli 0.8 < F 0_ATF /F 0_HVSR < 1.25 e 0.5 < F 0_ATF /F 0_HVSR < 2 sono rispettivamente del 40% e del 10%: valori leggermente inferiori (31% e 8%) sono stati ottenuti da Zhu et al. (2020) confrontando curve empiriche. Per quanto riguarda il confronto dei valori di F d , le percentuali dei casi al di fuori degli intervalli 0.8 < F d_ATF /F d_HVSR < 1.25 e 0.5 < F d_ATF /F d_HVSR < 2 sono maggiori di quelle rilevate dal lavoro preso come riferimento (40% e 16%): in questo caso, è possibile notare la presenza di un numero significativo di forti sottostime e sovrastime di F d_ATF da parte della curva HVSR. Tab. 1 - Valori delle percentuali dei casi al di fuori dei benchmark proposti per i valori di F 0 , F d , A 0 e A d . F 0 F d A 0 A d Coefficiente di correlazione di Pearson 0.85 0.44 0.51 0.51 % dei casi dove F(o A) ATF /F (o A) HVSR < 0.8 40 33 7 4 % dei casi dove F(o A) ATF /F (o A) HVSR > 1.25 - 15 41 41 % dei casi dove F(o A) ATF /F (o A) HVSR è fuori dall’intervallo [0.8-1.25] 40 49 48 45 % dei casi dove F(o A) ATF /F (o A) HVSR < 0.5 10 11 2 - % dei casi dove F(o A) ATF /F (or A) HVSR > 2 - 13 1 1 % dei casi dove F(o A) ATF /F (o A) HVSR è fuori dall’intervallo [0.5-2] 10 25 3 1