GNGTS 2022 - Atti del 40° Convegno Nazionale

494 GNGTS 2022 Sessione 3.3 MASW? OLTRE LA SOGGETTIVITÀ NELL’ANALISI DELLE ONDE DI SUPERFICIE: VELOCITÀ DI FASE E GRUPPO NELLA RI-ELABORAZIONE FVS DI UN VECCHIO E COMPLESSO DATASET MULTI-COMPONENTE G. Dal Moro Institute of Rock Structure and Mechanics - Academy of Sciences of the Czech Republic, Prague, Czech Republic Introduzione. Gli sviluppi nel campo dell’acquisizione e analisi delle onde di superficie, hanno di fatto reso privo di un chiaro ed univoco significato il noto acronimo MASW ( Multichannel Analysis of Surface Waves ). Tale acronimo, infatti, non risulta più in grado di definire nulla di puntale: che genere di (combinazione di) geofoni connettiamo ai canali (M)? Che analisi (A) svolgiamo? Quali onde (SW) consideriamo? Il lavoro presenta i risultati della ri-elaborazione delle onde di Rayleigh di un vecchio dataset multi-componente acquisito con strumentazione dalle caratteristiche che oggigiorno sono da considerarsi obsolete (acquisitore a 16 bit e geofoni con bassa sensibilità – 0.28 V/cm/s) e originariamente analizzato secondo l’approccio congiunto classico a curve modali (interpretate) in Dal Moro (2011). I dati delle due componenti (Z e R) dell’onda di Rayleigh sono qui riconsiderati secondo una tecnica che consente di andare oltre la soggettività delle interpretazioni degli spettri di velocità ed ottenere una soluzione finale (il profilo della velocità delle onde di taglio - V S ) significativamente robusta. Nel lavoro qui illustrato, gli spettri di velocità sono considerati non tramite interpretazione (soggettiva) delle curve modali ma secondo l’approccio FVS ( Full Velocity Spectrum ) che, in modo analogo a quello considerato da Dou and Ajo-Franklin (2014), consente di riprodurre l’effettiva coerenza degli spettri su tutta la matrice frequenza-velocità (Dal Moro, 2014; 2019). È da sottolineare che, in termini generali, gli spettri di velocità delle componenti verticale (Z) e radiale (R) sono differenti e forniscono dunque informazioni complementari che, grazie all’approccio FVS, risultano utili a meglio definire il profilo V S . Inoltre, al fine di incrementare la profondità investigata, l’analisi FVS degli spettri di velocità è svolta congiuntamente all’HVSR ( Horizontal-to-Vertical Spectral Ratio ) (Arai and Tokimatsu, 2005). Il dataset considerato è stato raccolto nella media pianura friulana, in un’area in cui complesse alternanze di sedimenti limosi, sabbiosi e ghiaiosi (occasionalmente parzialmente cementati) possono creare importanti inversioni di velocità (strati più rigidi sopra a strati più teneri) e, anche a causa di non irrilevanti variazioni laterali, spettri di velocità particolarmente complessi. Dati e analisi. Per quanto la definizione delle velocità di fase richieda un numero di canali decisamente inferiore, il dataset multi-componente qui considerato fu acquisito considerando 24 canali con spaziatura 2 m e offset minimo pari a 4 m. Gli spettri delle velocità di fase delle componenti verticale (Z) e radiale (R) sono mostrati in Fig. 1 unitamente alla curva HVSR e ai risultati dell’inversione congiunta. È da notare come entrambe le componenti si caratterizzano per il fatto che, tranne una piccola porzione di modo fondamentale attorno ai 25-30 Hz, tutta l’energia si riferisce altrimenti a modi superiori (confronta con Dal Moro, 2011): il segnale che caratterizza gli spettri di velocità per le frequenze inferiori a circa 22 Hz rappresenta di fatto la coalescenza di vari modi superiori e la sua continuità non deve indurre a ritenere sia riferito ad un unico modo (per una panoramica su questi aspetti vedi Dal Moro, 2014). I sismogrammi sintetici utilizzati per l’analisi FVS sono computati tramite somma modale (Panza, 1985; Hermann, 2013) e l’inversione è svolta sulla base dei criteri del fronte di Pareto (Ramík and Vlach, 2002; Pardalos et al. , 2008; Dal Moro et al. , 2015). La correttezza del modello identificato appare evidente dalla sua generale coerenza rispetto tutti i tre osservabili considerati ed è anche confermata dall’analisi delle onde di Love.