PROGETTO STRADA
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PROGETTO STRADA Strategie di Adattamento al Cambiamento Climatico per la gestione dei Rischi Naturali nel territorio transfrontaliero REPORT FINALE AZIONE 4 Analisi di valanghe di piccola-media dimensione MAGGIO 2013 Partner Capofila: REGIONE LOMBARDIA Partner Coinvolti: REGIONE AUTONOMA VALLE D’AOSTA: Dipartimento difesa del suolo e risorse idriche REGIONE LOMBARDIA – Direzione Generale Protezione Civile, Prevenzione e Polizia locale REGIONE LOMBARDIA – Agenzia Regionale per la Protezione dell’Ambiente REGIONE PIEMONTE – Agenzia Regionale per la Protezione Ambientale CANTONE DEI GRIGIONI: Ufficio forestale dei Grigioni, Sezione pericoli naturali CANTONE DEL VALLESE: Service des forêts et du paysage (SFP), section des dangers naturels Referenti tecnico-scientifici: Istituto Federale di Ricerca WSL, Istituto per lo studio della neve e delle valanghe SLF – DAVOS (CH) Soc. Flow-Ing s.r.l. di La Spezia Università degli Studi di Torino (Dipartimento Scienze della Terra) Università degli Studi di Pavia (Dipartimento d’Ingegneria Idraulica e Ambientale) Soc. AdHOC 1 INDICE 1 INDICE ..............................................................................................................................................3 2 PREMESSA ........................................................................................................................................5 2.1 3 Obiettivi generali dell’Azione 4 ..............................................................................................5 SOTTOAZIONE 4.1 - ANALISI DEI DATI NIVO-METEOROLOGICI E VALANGHIVI NELL’OTTICA DEL CAMBIAMENTO CLIMATICO ....................................................................................................................8 3.1 Analisi del contesto climatologico .........................................................................................8 3.1.1 Raccolta ed analisi dei dati di altezza di neve al suolo relativi alle zone di distacco delle valanghe ........................................................................................................................................... 8 3.1.1.1 Anagrafica paline ......................................................................................................... 9 3.1.1.2 Rilievi stagione invernale 2011/12 .............................................................................. 12 3.1.1.3 Analisi dei dati............................................................................................................ 13 3.1.1.4 Conclusioni ................................................................................................................ 17 3.1.2 Aggiornamento dello studio sugli innevamenti sul territorio valdostano ........................... 18 3.1.2.1 Analisi dei dati nivometrici disponibili e selezione delle stazioni automatiche............. 20 3.1.2.2 Base di dati ................................................................................................................ 25 3.1.2.3 Analisi statistiche ....................................................................................................... 34 3.1.2.4 Aggiornamento dei valori di progetto ......................................................................... 38 3.1.3 Conclusioni ....................................................................................................................... 43 3.2 Definizione di valanga frequente ......................................................................................... 44 3.3 Studio dell’interazione del cambiamento climatico con le valanghe frequenti .................... 55 3.3.1 4 Analisi del contesto climatologico ..................................................................................... 55 3.3.1.1 Introduzione .............................................................................................................. 55 3.3.1.2 Stazioni di misura ....................................................................................................... 56 3.3.1.3 Elaborazioni eseguite ................................................................................................. 66 3.3.1.4 Rischio valanghivo...................................................................................................... 67 SOTTOAZIONE 4.2 - Modellizzazione delle valanghe frequenti...................................................... 75 4.1 Sviluppo di un modello di calcolo dinamico. ........................................................................ 75 4.2 Applicazione di una procedura statistica per l’individuazione delle aree potenzialmente valanghive .................................................................................................................................... 100 4.2.1 Introduzione ................................................................................................................... 100 4.2.2 Inquadramento territoriale delle aree di indagine ........................................................... 100 4.2.3 Attività di studio condotte............................................................................................... 102 4.2.4 Raccolta e organizzazione del materiale tecnico .............................................................. 103 4.2.5 Modello statistico-topografico per la stima delle distanze di arresto delle valanghe estreme in Piemonte .................................................................................................................................. 103 4.2.6 Redazione di carte valanghe su aree campione ............................................................... 108 4.2.7 Delimitazione finale delle aree di potenziale distacco delle valanghe .............................. 111 4.2.8 Determinazione delle aree di potenziale scorrimento ed arresto delle valanghe – carte di analisi 111 4.2.9 Confronto dei risultati con le delimitazioni delle aree valanghive contenute nelle C.L.P.V.113 4.2.10 Confronto dei risultati con le delimitazioni delle aree valanghive ottenute da rilievi post- evento 115 4.2.11 5 Carte di sintesi ................................................................................................................ 115 SOTTOAZIONE 4.3 - Strategie di mitigazione del pericolo per valanghe frequenti .................... 118 5.1 Sviluppo di strategie di gestione ........................................................................................ 118 5.1.1 Introduzione ................................................................................................................... 118 5.1.2 Definizione degli scenari di evento e di rischio ................................................................ 119 5.1.3 Scenari di evento ............................................................................................................ 119 5.1.3.1 Scenario d'evento a rischio nullo .............................................................................. 120 5.1.3.2 Scenario d'evento confidenziali ................................................................................ 121 5.1.4 Elementi vulnerabili ........................................................................................................ 122 5.1.5 Scenari di rischio ............................................................................................................. 123 5.1.6 Modalita’ di acquisizione dei dati valanghivi e delle informazioni di carattere nivometeorologico ........................................................................................................................ 124 5.1.7 Procedure di valutazione del pericolo di valanghe e dei livelli di criticita’ a scala locale ... 125 5.1.8 Attivita’ delle CLV in relazione a livelli operativi caratterizzati da crescenti livelli di criticita’129 6 SOTTOAZIONE 4.4 - Divulgazione ................................................................................................. 135 7 Bibliografia ................................................................................................................................... 137 2 PREMESSA Nell’ambito del progetto strategico “STRADA” Obiettivo cooperazione territoriale europea Italia/Svizzera (Alpi) 2007-2013, l’azione 4 si propone di analizzare le valanghe di piccolo-medie dimensioni. Le valanghe di neve di piccola e media dimensione pongono numerosi problemi ai tecnici e alle amministrazioni che si occupano di gestione del rischio. Infatti, le misure di sicurezza da attuare a fronte delle crescenti attività antropiche sul territorio, come le vie di comunicazione e il turismo (comprensori sciistici, itinerari sci alpinistici e frequentati da motoslitte, etc.) richiedono una migliore conoscenza di questi eventi, e in particolare delle modalità di avvenimento, della localizzazione e dell’estensione delle zone interessate. Le strategie esistenti di gestione del rischio sono attualmente tarate sull’evento estremo nelle quali la dimensione della valanga e le caratteristiche del terreno possono essere definite utilizzando modelli, ben calibrati, che predicono pressioni e distanze di arresto. Questi metodi non sono applicabili per i fenomeni di piccole dimensioni, poiché in tali casi è richiesta una maggiore accuratezza nella descrizione dei processi fisici e ovviamente una diversa calibrazione dei paramentri di calcolo. In tale contesto è quindi necessario sviluppare nuovi strumenti di calcolo e strategie di gestione a supporto di tutte le attività di prevenzione del rischio valanghivo a scala frequente. Le valanghe frequenti acquistano nuova importanza anche alla luce dei cambiamenti climatici. Malgrado non sia ancora noto il modo in cui questi alterino la frequenza e le caratteristiche delle valanghe frequenti, il precoce verificarsi di eventi valanghivi nelle stagioni invernali, e l’intensa attività valanghiva a primavera inoltrata verificatesi negli ultimi anni suggeriscono che possano essere in atto processi evolutivi anomali. Essi potrebbero essere indice di variazioni dello stato fisico del manto nevoso dovute al cambiamento climatico, e di conseguenza a lungo termine avere un’influenza sulle modalità di gestione del rischio. 2.1 Obiettivi generali dell’Azione 4 Gli obiettivi del progetto sono: A- Caratterizzazione statistica degli eventi frequenti. Approfondimento delle conoscenze sugli eventi valanghivi del passato, attraverso analisi statistiche finalizzate all’individuazione della frequenza degli eventi e delle relative condizioni d’innevamento, nonché alla definizione delle zone di distacco. Analisi trend climatico con distinzione tra valanghe invernali (polverose, asciutte), e valanghe primaverili (di neve bagnata). B- Sviluppo di uno strumento per la modellizzazione di valanghe di piccola-media dimensione su larga scala. C- Applicazione di una metodologia di tipo speditivo, opportunamente tarata, per l’identificazione e la delimitazione cartografica di aree valanghive in settori alpini che non dispongono di specifica cartografia tematica. D- Sviluppo di strategie di gestione di vie di comunicazione, comprensori sciistici, etc. soggetti a valanghe frequenti nonché al miglioramento delle procedure di previsione a scala locale. Per il raggiungimento degli obiettivi di cui sopra, due sono le sottoazioni intraprese e, più in particolare: SOTTOAZIONE 4.1 - ANALISI DEI DATI NIVO-METEOROLOGICI E VALANGHIVI NELL’OTTICA DEL CAMBIAMENTO CLIMATICO SOTTOAZIONE 4.2 - MODELLIZZAZIONE DELLE VALANGHE FREQUENTI 3 SOTTOAZIONE 4.1 - ANALISI DEI DATI NIVO-METEOROLOGICI E VALANGHIVI NELL’OTTICA DEL CAMBIAMENTO CLIMATICO 3.1 Analisi del contesto climatologico L’attività ha consistito nell’identificare i parametri che caratterizzano le valanghe frequenti allo scopo sia di definire dei criteri validi di parametrizzazione per poterle simulare sia per identificare le possibili influenze dei cambiamenti climatici sulla loro occorrenza. L’analisi, quindi, si è basta su una raccolta bibliografica di dati e studi riguardanti l’innevamento e la temperatura dell’aria, analizzati nelle loro variazioni storiche con particolare riferimento agli ultimi 30 anni. L’analisi è stata svolta dai singoli partner per il proprio territorio di competenza, attraverso la valutazione dei risultati di studi derivanti esistenti e sull’aggiornamento/informatizzazione dei dati delle serie storiche esistenti. A questo proposito, la Regione Valle d’Aosta, ha commissionato alla Società Flow-Ing di La Spezia uno studio per l’aggiornamento degli innevamenti del territorio valdostano. Lo studio è suddiviso in due filoni di ricerca, il filone A “Raccolta ed analisi dei dati di altezza di neve al suolo relativi alle zone di distacco delle valanghe” ed il filone B “ Aggiornamento dello studio sugli innevamenti sul territorio valdostano”. 3.1.1 Raccolta ed analisi dei dati di altezza di neve al suolo relativi alle zone di distacco delle valanghe Il filone di ricerca A è stato finalizzato a pianificare ed eseguire una campagna di rilevamento dei dati di altezza neve al suolo (Hs) nelle zone di distacco delle valanghe, utilizzando l’installazione e la lettura periodica di paline nivometriche. Le analisi dei dati raccolti hanno avuto l’obbiettivo di ricercare l’esistenza di relazioni empiriche che, in dipendenza delle caratteristiche topografiche della zona di distacco (es. quota, pendenza, esposizione) possano consentire di correggere il valore di H estr (ottenibile dall’analisi statistica dei dati relativi alle stazioni di rilevamento nivometriche, ovvero ricavabile dallo studio degli innevamenti a suo tempo eseguito dagli scriventi con riferimento alla variabile Hs(T,z)) al fine di ottenere adeguati valori per la variabile Hestr e quindi importanti informazioni per il dimensionamento delle opere di ritenuta in zona di distacco valanghe (infatti l’altezza utile delle opere di ritenuta Hk deve soddisfare la relazione: Hk Hestr, cfr. Direttive Elvetiche). Le attività di studio condotte, eseguite in accordo a quanto stabilito nella citata convenzione di incarico, trovano riscontro nei paragrafi che costituiscono il seguente rapporto tecnico, organizzati come segue: - Anagrafica delle paline installate; Rilievi stagione 2011/12 (creazione del data-base finale utilizzato per le analisi statistiche); Analisi dei dati (analisi statistica dei dati relativi alle campagne di rilevamento eseguite - finalizzata alla ricerca di opportune relazioni empiriche tra le variabili Conclusioni H estr e H estr ); 3.1.1.1 Anagrafica paline Prima della stagione invernale 2011/12 sono state installate complessivamente n.68 paline nivometriche (ai sensi della Legge regionale 4 agosto 2010, n. 29), di cui si riporta in Tabella 2.1 il riepilogo dei principali dati ed in Figura 2.1 la rappresentazione geografica della loro ubicazione. Tabella 2.1 - Anagrafica paline installate (per la spiegazione si veda la legenda in calce alla tabella); i dati per cui erano presenti dubbi o incertezze sono stati evidenziati con uno sfondo grigio accompagnato da un punto interrogativo. Utm E ID_palina Utm N ID_CLV Z Datum [m] [m] ALFA E [m s.l.m.] TE [deg] CLVA P1 A 343064 5079934 ED50 2823 SE 35 Dati non disponibili CLVA P2 A 345347 5077423 ED50 2061 N 26 Dati non disponibili CLVA P3 A 341324 5078883 ED50 2526 SE 39 Dati non disponibili CLVA P4 A 343039 5075233 ED50 2013 NW 29 Dati non disponibili CLVB P1 B 339446 5065433 ED50 2042 SE 8.5 Erosione CLVB P2 B 338940 5065258 ED50 2086 S/SE 5.7 Erosione CLVB P3 B 341581 5069834 ED50 2226 SE 0 Erosione CLVB P4 B 341248 5069937 ED50 2362 SE 8.5 Erosione PA LT 01 B 338815 5066486 ED50 2685 Cresta(tutte) 8.5 Erosione PA LT 02 B 338906 5066474 ED50 2655 E 11 Erosione PA LT 03 B 339491 5065765 ED50 2185 SE 8.5 Erosione CLVC P1 C 350185 5072693 ED50 2500 S/SE 28 Erosione CLVC P2 C 345028 5068271 ED50 1850 S/SE 28 Non influenzata CLVC P3 C 346639 5073436 ED50 2890 S/SW 32 Non influenzata CLVC P4 C 345968 5072927 ED50 2692 S 25 Non influenzata CLVD P1 D 350812 5053608 ED50 2675 NW 30 Accumulo CLVD P2 D 348395 5055883 ED50 2344 NE 40 Accumulo CLVD P3 D 347489 5056856 ED50 2703(2780)? E 33 Non influenzata CLVD P4 D 349202 5057827 ED50 2020(2120)? NE 36 Non influenzata CLVE P1 E 354322 5057662 ED50 2509 E 30 Accumulo CLVE P2 E 354493 5052295 ED50 1801 E 30 Non influenzata CLVE P3 E 356004 5051512 ED50 2457 SW 33 Erosione CLVE P4 E 352033 5047066 ED50 2164 E 35 Non influenzata ID_palina ID_CLV Utm E Utm N Datum Z E ALFA TE CLVF P1 F [m] 358738 [m] 5044266 ED50 [m2830 s.l.m.] E [deg] 40 Accumulo CLVF P2 F 359700 5044459 ED50 2280 E/NE 35 Non influenzata CLVF P3 F 361285 5055697 ED50 2395 E/NE 40 Non influenzata CLVG P1 G 372349 5049684 ED50 2394 N 25 Non influenzata CLVG P2 G 378222 5046637 ED50 2730 W 21 Erosione? CLVG P3 G 374158 5052177 ED50 2216 SW 33 Non influenzata CLVG P4 G 370134 5056669 ED50 2739 S 33 Non influenzata CLVH P1 H 359835 5077757 ED50 2092 W 35 Accumulo CLVH P2 H 355709 5077226 ED50 2222 S 40 Accumulo CLVI P1 I 366512 5080997 ED50 2488 SE 40 Erosione? CLVI P2 I 370729 5079381 ED50 2527 SW 45 Erosione? CLVJ P1 J 373392 5080400 ED50 2281 SE 27 Non influenzata CLVJ P2 J 377832 5082758 ED50 2416 SE 27 Non influenzata CLVJ P3 J 382149 5082211 ED50 2548 NW 6 Non influenzata CLVJ P4 J 382277 5084865 ED50 2456 NW 22 Dati non disponibili CLVK P1 K 390591 5085208 ED50 3040 NE 17 Dati non disponibili CLVK P2 K 391432 5087889 ED50 2790 E 40 Dati non disponibili CLVK P3 K 394653 5090766 ED50 2860 SW 23 Dati non disponibili CLVK P4 K 392134 5088921 ED50 2890 SE 32 Dati non disponibili CLVL P1 L 387280 5075518 ED50 2374 SE 30 Accumulo CLVM P1 M 399652 5077755 ED50 2470 SE 30 Non influenzata CLVM P2 M 399737 5077758 ED50 2412 SE 40 Non influenzata CLVM P3 M 399784 5077796 ED50 2416 SE 33 Non influenzata CLVM P4 M 396781 5072095 ED50 2164 NE 25 Dati non disponibili CLVM P5 M 399589 5077846 ED50 2548 SE 42 Non influenzata CLVM P6 M 399771 5077914 ED50 2501 SE 35 Non influenzata CLVM P7 M 399808 5077948 ED50 2508 SE 37 Non influenzata CLVM P8 M 399737 5077900 ED50 2513 SE 5 Non influenzata CLVM P9 M 399730 5077912 ED50 2521 SE 0 Accumulo CLVM P10 M 399715 5077938 ED50 2514 SW 0 Non influenzata CLVN P1 * N 413641 5065524 ED50 2464 W 40 Accumulo ID_palina ID_CLV Utm E Utm N Datum Z E ALFA TE CLVN P2 N [m] 414398 [m] 5065172 ED50 [m2541 s.l.m.] E/SE [deg] 45 Accumulo CLVN P3 N 414605 5065186 ED50 2504 W/NW 36 Accumulo CLVN P4 N 406313 5071377 ED50 2667 SE 25 Accumulo CLVN P5 N 408557 5066422 ED50 2405 NE 30 Accumulo CLVN P6 * N 406516 5076011 ED50 2850 SE 25 Dati non disponibili CLVO P1 O 413504 5058040 ED50 2116 W 35 Non influenzata CLVP P1 P 394894 5051347 ED50 2003 E 30 Non influenzata CLVP P2 P 395948 5053992 ED50 1720(1870)? S 40 Non influenzata CLVP P3 P 391855 5051957 ED50 1875(1950)? S (N) ? 45 Erosione ? CLVP P4 P 392169 5054834 ED50 2161 NE 40 Erosione 374209 5062465 WGS84 CLVQ P1 Q 2460(2430)? N 33 Accumulo 374291 5062663 ED50 374195 5062517 WGS84 2461(2468)? N 40 Accumulo 374277 5062715 ED50 CLVQ P2 Q LEGENDA: Z – quota sul livello del mare espressa in metri; E – settore di esposizione del versante di installazione; ALFA – pendenza rappresentativa del sito di installazione; TE – note sulla tendenza del sito a subire fenomeni di accumulo/erosione per azione eolica; ID_CLV A: Courmayeur B: Pré St. Didier e La Thuile C: Morgex e La Salle D: Valgrisenche e Arvier E: Rhêmes Notre-Dame; Rhêmes St. Georges F: Valsavarenche e Introd G: Cogne e Aymavilles H: Saint Rhémy en Bosses; Saint Oyen; Etroubles; Gignod e Allein I: Doues; Ollomont e Valpelline J: Oyace e Bionaz K: Valtournenche ID_palina ID_CLV Utm E [m] L: Chamois; La Magdelaine; Antey St. André e Torgnon Utm N [m] Datum Z [m s.l.m.] E ALFA TE [deg] M: Ayas e Brusson N: Gressoney La Trinité; Gressoney St. Jean e Gaby O: Issime, Fontainemore; Liliannes e Perloz P: Champorcher; Pontboset e Champdepraz Q: Nus, Brissogne e Gressan 3.1.1.2 Rilievi stagione invernale 2011/12 Nel seguito si riporta il data-base relativo ai rilievi eseguiti sulle paline descritte al § 2 nel corso della stagione invernale 2011/12. I dati sono stati suddivisi con riferimento alle commissioni locali valanghe (CLV) presenti sul territorio Valdostano (vedi legenda Tebella 2.1), responsabili della lettura ed archiviazione dei dati (ai sensi della Legge regionale 4 agosto 2010, n. 29). Nel seguito del presente § sono riportati unicamente i dati relativi alle commissioni che hanno eseguito i rilievi, in accordo al seguente riepilogo, che evidenzia come per la stagione considerata siano disponibili dati relativamente alle paline installate e gestite da 11 delle 17 CLV presenti sul territorio regionale, per un totale di complessive 35 paline (indicate tra perentesi nel successivo elenco). ID_CLV Comuni Rilievi stagione 2011/12 A Courmayeur Non disponibili B Prè St Didier, La Thuile Non disponibili C Morgex, La Salle (4) Disponibili D Valgrisenche, Arvier (4) Disponibili E Rhêmes Notre-Dame, Rhêmes St Georges (4) Disponibili F Valsavarenche, Introd (3) Disponibili G Cogne, Aymavilles (4) Disponibili H St Rhémy en Bosses, Saint Oyen, Etroubles, Gignod, Allein Non disponibili I Doues, Ollomont, Valpelline (2) Disponibili J Oyace, Bionaz (4) Disponibili K Valtournenche Non disponibili L Chamois, La Magdeleine, Antey St André, Torgnon (1) Disponibili M Ayas, Brusson (3) Disponibili N Gressoney La Trinité, Gressoney St Jean, Gaby Non disponibili O Issime, Fontainemore, Lillianes, Perloz Non disponibili P Champorcher, Pontboset, Champdepraz (4) Disponibili Q Nus, Brissogne, Gressan (2) Disponibili Nelle successive tabelle (e grafici), accanto ai dati di altezza neve forniti dalle paline sono riportati anche i dati di altezza neve forniti, in pari data, dalle stazioni di rilevamento automatiche considerate rappresentative con riferimento alle paline medesime. 3.1.1.3 Analisi dei dati L’analisi dei dati misurati dalle paline nivometriche (§ 3) è stata condotta in riferimento a quanto previsto dalle “Direttive per le opere di premunizione contro le valanghe nella zona di distacco” (Edizione 1990; Editori: UFAFP di Berna - Direzione Federale delle Foreste, FNP di Davos - Istituto Federale per lo Studio della Neve e delle Valanghe) ed in particolare alla procedura riportata all’art. 17 delle stesse. In accordo alle citate Direttive, il valore dell’altezza utile di un’opera di ritenuta, Hk, deve essere non inferiore all’altezza estrema della neve Hestr prevista sul posto di installazione di un’opera (Hk Hestr), dove quest’ultima, in accordo all’art. 17 delle stesse direttive, deve essere valutata sulla base della seguente relazione: H estr H mass H estr H mass [eq. 4.1] in cui: - H mass è il valore massivo dell’altezza di neve rilevata su posto di installazione delle opere misurato durante un inverno; - H mass è il valore medio delle altezze della neve H mass misurate in una zona generalmente estesa al momento dell’innevamento generale massimo durante un inverno; - H estr è il valore medio dell’altezza estrema della neve sull’arco di parecchia anni, in una zona relativamente estesa (in media è un valore che si verifica non più di una volta ogni 100 anni). Nel nostro caso H mass risulta il valore massimo rilevato nel corso dell’inverno tramite le paline nivometriche installate nelle zona di distacco delle valanghe, H mass il valore in pari data fornito da una (o più) stazione(i) automatica di rilevamento ritenuta significativa con riferimento al luogo di installazione della palina, H estr è il valore dell’altezza estrema attesa alla quota della stazione di rilevamento con riferimento ad un opportunamente alto tempo di ritorno (è stato scelto in proposito T=100 anni), quest’ultimo valore ricavabile dai valori di progetto riportati nello studio “Definizione dei valori di progetto di parametri nivometrici standard per la prevenzione del rischio valanghivo sul territorio Valdostano”. Per ciascuna palina, ovvero zona di distacco di valanga caratterizzata da data quota, pendenza ed esposizione, applicando l’equazione [4.1] è stato ricavato il valore di H estr _ i , che è poi stato confrontato con il valore che si sarebbe ottenuto direttamente dallo studio degli innevamenti per tempo di ritorno 100 anni e quota pari alla quota di installazione della palina. Per ciascuna palina è stato poi calcolato il valore del rapporto ki, definito come: ki H estr _ i H s (T 100; z zi ) [eq. 4.2] I risultati di tale procedura, con I relativi valori del coefficiente ki relativi a ciascuna palina considerata nell’analisi, sono sintetizzati alla successiva Tabella 4.1. Tabella 4.1 – Tabella riepilogativa dei calcoli eseguiti sulle 14 paline ritennute significative PALINE STAZIONE AUTOMATICA DI RIFERIMENTO ANALISI ID CLV Z (mslm) E E (°) Classe E ALFA (°) TE ZONA NIV. N. RIL. H mass DATA ID Z (mslm) ZONA NIV. TE H mass DATA H estr H estr Hs(z,100) K=Hestr/Hs CLVC_P2 C 1850 S/SE 157.5 2 28 NI A 10 150 02/02/2012 Plan Praz 2040 A NI 159 02/02/2012 461 434.9 403 1.08 CLVC_P3 C 2890 S/SW 202.5 2 32 NI A 3 150 21/01/2012 Morgex - Lavancher 2842 A NI 202 21/01/2012 695 516.1 710 0.73 CLVE_P2 E 1801 E 90 2 30 NI A 5 90 02/02/2012 Chaudanne 1794 A NI 97 02/02/2012 388 360.0 388 0.93 CLVE_P4 E 2164 E 90 2 35 NI A 5 75 02/02/2012 Feluma 2325 A NI 110 02/02/2012 534 364.1 490 0.74 CLVF_P2 F 2280 E/NE 67.5 1/2 35 NI B 6 80 01/02/2012 Orvielle 2170 B NI 108 01/02/2012 383 283.7 425 0.67 CLVF_P3 F 2395 E/NE 67.5 1/2 40 NI B 6 100 01/02/2012 Orvielle 2170 B NI 108 01/02/2012 383 354.6 453 0.78 CLVG_P1 G 2394 N 0 1 25 NI B 17 55 10/03/2012 gran crot 2279 B NI 65 10/03/2012 425 359.6 453 0.79 CLVG_P4 G 2739 S 180 2 33 NI B 17 120 10/03/2012 pila laisse 2280 B NI 112 10/03/2012 425 455.4 551 0.83 CLVI_P1 I 2488 SE 135 2 40 E? B 15 120 03/01/2012 ollomont - by 2017 B NI 159 03/01/2012 341 257.4 481 0.54 CLVI_P2 I 2527 SW 225 2 45 E? B 15 80 03/01/2012 ollomont - by 2017 B NI 159 03/01/2012 341 171.6 481 0.36 CLVJ_P1 J 2281 SE 135 2 27 NI B 23 250 23/01/2012 Bionaz - Place Moulin 1979 B A 167 23/01/2012 341 510.5 425 1.20 CLVJ_P2 J 2416 SE 135 2 27 NI B 22 240 23/01/2012 Bionaz - Place Moulin 1979 B A 167 23/01/2012 341 490.1 453 1.08 CLVP_P2 P 1720 (1870) ? S 180 2 40 NI A 11 25 09/02/2012 Rif dondena 2181 A E 42 09/02/2012 505 300.6 359 0.84 CLVP_P3 P 1875 (1950) ? S (N) ? ? 45 E? A 11 25 09/02/2012 Rif dondena 2181 A E 42 09/02/2012 505 300.6 403 0.75 Legenda: - H mass è il dato relativo alle misure effettuate dalla palina; - H mass è il valore misurato dalla stazione automatica di riferimento nella stessa data in cui si è rilevato H mass della palina; - H estr è il valore di progetto di Hs alla quota di installazione della stazione automatica di riferimento desumibile dallo studio degli innevamenti per un tempo di ritorno T=100 anni - H estr è il valore calcolato con la relazione [4.1] - Hs(z; 100) è il valore di progetto di Hs alla quota di installazione della palina desumibile dallo studio degli innevamenti per un tempo di ritorno T=100 anni Rileva notare che da tale analisi sono state escluse le paline: - che avevano troppe poche rilevazioni (non più di 1 o 2 rilevazioni nel corso della stagione invernale); - che erano ubicate fuori da zone di distacco (pendenze inferiori ai 25°); - per cui era certificato un effetto dovuto al trasporto eolico, sia di erosione che di deposito (in accordo alle indicazioni fornite dai commissari della CLV all’atto della fornitura dei dati); - per le quali gli effetti dovuto al trasporto eolico sono risultati evidenti dall’analisi dei dati. Come conseguenza il campione finale su cui si sono eseguite le analisi si è sensibilmente ridotto, passando da 35 a 14 stazioni. In riferimento al campione sopra descritto, appare interessante osservare che il valore medio del coefficiente k risulta pari a 0.81 (con una deviazione standard pari a circa 0.22), a significare una possibile riduzione del 20% dell’altezza del manto nevoso tra rilievi eseguiti in campo neve pianeggiante e rilievi su terreno acclive. Rileva altresì osservare come il valore medio calcolato possa variare, anche in maniera significativa, se dal campione di dati analizzato vengono escluse le paline per cui si ha incertezza in merito agli effetti del trasporto eolico (CLVI_P1, CLVI_P2 e CLVP_P3) – con un valore medio di k che risulta pari a 0.88 – ovvero le paline per cui si è ottenuto un valore di k > 1 (CLVJ_P1, CLVJ_P2 e CLVC_P2) – con un valore medio di k che risulta pari a 0.72. Nella successiva Figura 4.1 è rappresentato l’andamento del valore del coefficiente k in funzione della pendenza della zona di installazione della palina; appare evidente una tendenza del coefficiente k a decrescere al crescere dell’inclinazione del versante (ovvero della pendenza della zona di distacco). In particolare, una soddisfacente interpolante del primo ordine è ben approssimata dall’equazione: k 1.5 0.02 [eq. 4.3] che fornisce un valore di k=1 per una pendenza della zona di distacco di 25° ed un valore di k=0.5 per una pendenza della zona di distacco di 50°. L’andamento dell’interpolante del primo ordine subisce modifiche se dal campione di dati analizzato vengono eliminate le paline per cui si hanno le incertezze menzionate in precedenza; in particolare nel caso in cui vengano eliminate le paline con un valore di k calcolato maggiore di uno, l’interpolante lineare fornisce una stima di k a 25° ridotta da 1 a 0.9. 1.40 dati campione 1.20 interpolante del primo ordine [eq 4.3] 1.00 k (-) 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 20 25 30 35 40 45 50 pendenza (°) Figura 4.1 3.1.1.4 – Valori calcolati di k in funzione della pendenza della zona di installazione delle paline Conclusioni Il presente studio è stato finalizzato a pianificare ed eseguire una campagna di rilevamento dei dati di altezza neve al suolo (Hs) nelle zone di distacco delle valanghe, utilizzando l’installazione e la lettura periodica di paline nivometriche. Le analisi dei dati raccolti avevano l’obbiettivo di ricercare l’esistenza di relazioni empiriche che, in dipendenza delle caratteristiche topografiche della zona di distacco (es. quota, pendenza, esposizione) potessero consentire di correggere il valore di H estr (ottenibile dall’analisi statistica dei dati relativi alle stazioni di rilevamento nivometriche, ovvero ricavabile dallo studio degli innevamenti a suo tempo eseguito dagli scriventi con riferimento alla variabile Hs(T,z)) al fine di ottenere adeguati valori per la variabile Hestr e quindi importanti informazioni per il dimensionamento delle opere di ritenuta in zona di distacco valanghe (infatti l’altezza utile delle opere di ritenuta Hk deve soddisfare la relazione: Hk Hestr, cfr. Direttive Elvetiche). Lo studio ha messo in evidenza come, almeno in termini medi, effettivamente il valore di Hestr(T; z) risulti inferiore (di circa il 20%) del corrispondente valore Hs(T, z). Si è inoltre evidenziato un andamento del fattore di riduzione da adottare nel passare da Hs ad Hestr decrescente al crescere della pendenza della zona di distacco. In relazione al campione finale analizzato non è stato viceversa possibile valutare l’eventuale dipendenza del fattore di correzione dall’esposizione della zona di distacco. I risultati del presente studio si ritengono peraltro estremamente preliminari, in quanto: - il numero di paline su cui si è potuto effettivamente eseguire l’analisi (ovvero la base di dati analizzati) è modesto, in virtù della natura pilota dei rilevamenti eseguiti (l’inverno 2012/13 è stato infatti la prima stagione di operatività delle paline) e, conseguentemente, delle significative incertezze ed incompletezze che caratterizzavano la base di dati di partenza; - le paline sono state installate con una finalità differenti da quelle perseguite nel presente studio, ovvero dovranno servire come ausilio alle CLV per la previsione del pericolo valanghe a scala locale; pertanto in molti casi la loro installazione ha privilegiato zone dove l’effetto del trasporto eolico è volutamente marcato, rendendo di fatto i relativi rilievi inservibili agli scopi del presente studio; - i rilievi eseguiti nel corso dell’inverno in molti casi mancano di sistematicità, pertanto in taluni casi non si è potuta utilizzare la serie di misure (es. nei casi fossero disponibili unicamente 1 o 2 misure) in altri, sebbene la serie sia stata utilizzata, non risulta possibile garantire che il valore di Hmass considerato sia stato effettivamente il massimo stagionale della variabile; - la procedura prevista dall’art. 17 delle normative elvetiche auspica che le analisi siano condotte su un arco di più stagioni invernali. In ogni caso i risultati ottenuti, seppur preliminari, evidenziano la possibilità di ottenere relazioni empiriche di validità generale di estrema importanza nel dimensionamento delle opere fermaneve. Pertanto si ritiene cruciale proseguire l’attività di monitoraggio delle paline nivometriche installate e prevedere un aggiornamento ed una validazione delle analisi condotte non appena sia disponibile una base di dati più aggiornata ed estesa. 3.1.2 Aggiornamento dello studio sugli innevamenti sul territorio valdostano Lo studio è stato finalizzato a creare una banca dati relativa a rilevamenti nivometrici effettuati a quote elevate, ovvero quote indicativamente superiori ai 2000 m s.l.m., sulla base dei dati misurati nel corso degli ultimi anni (in particolare a partire dalla stagione invernale 1999/2000) dalle stazioni di rilevamento automatiche appartenenti alla rete gestita dalla Regione Autonoma Valle d’Aosta. Sulla base di tali dati si sono effettuate opportune analisi statistiche al fine di valutare la possibilità di aggiornare i valori di progetto delle variabili nivometriche “standard” (Hs, altezza del manto nevoso al suolo e DH3gg, incremento dell’altezza del manto nevoso su tre giorni consecutivi di precipitazione nevosa) alle quote elevate, provvedendo ad uno specifico aggiornamento dei risultati del precedente studio degli innevamenti redatto a cura degli scriventi nell’Aprile 2005. Con riferimento al precedente studio era infatti stata chiaramente evidenziata l’opportunità di “irrobustire” l’analisi del comportamento medio delle variabili nivometriche alle quote più elevate (>2000 m s.lm.), come segnalato al § 7 del citato studio (cfr. pag. 40 di 43): “ … a tal proposito appare importante mettere in evidenza che il grado di dettaglio e l’accuratezza della caratterizzazione a scala regionale del comportamento medio delle variabili Hs e DH3gg effettuata nel presente studio sono necessariamente commisurati alle potenzialità descrittive disponibili, legate sia al numero e all’ubicazione delle stazioni di misura presenti sul territorio che alla consistenza delle relative serie storiche. In particolare ….. la progressiva diminuzione dei dati disponibili a quote superiori ai 2000 m s.l.m. … ha reso meno "robusta" la definizione del comportamento medio delle variabili nivometriche alle alte quote. L'analisi di tali aspetti è pertanto suscettibile di eventuali correzioni, che comunque potranno essere apportate solo a valle di una adeguata raccolta ed analisi dei dati di interesse … “ Le attività di studio condotte, eseguite in accordo a quanto stabilito nella citata convenzione di incarico, trovano riscontro nei paragrafi che costituiscono il seguente rapporto tecnico, organizzati come segue: - Analisi dei dati nivometrici disponibili e selezione delle stazioni automatiche (analisi preliminare dei dati nivometrici disponibili relativamente alla rete di rilevamento regionale di tipo automatico; selezione delle stazioni automatiche utilizzate per le analisi statistiche condotte nello studio; per le stazioni automatiche selezionate, definizione dei valori massimi annui delle variabili di progetto); - Base di dati (creazione del data-base finale utilizzato per le analisi statistiche); - Analisi statistiche (analisi statistiche finalizzate a valutare la possibilità di affinare la definizione del comportamento medio delle variabili nivometriche Hs e DH3gg in funzione della quota alle quote più elevate); - Aggiornamento dei valori di progetto (aggiornamento delle tabelle con i valori di progetto delle variabili nivometriche “standard” che, come motivato nel seguito, è stato limitato alla sola variabile nivometrica Hs). 3.1.2.1 Analisi dei dati nivometrici disponibili e selezione delle stazioni automatiche In Tabella 2.1 è riportato l’elenco delle stazioni di rilevamento di tipo “automatico” appartenenti alla rete regionale gestita dal Centro Funzionale (UCF) considerate nel presente studio, con indicate nelle rispettive colonne sia la quota della stazione (in m s.l.m.) che il numero di stagioni documentate disponibili; nella colonna “note” sono riportate le indicazioni relative alla “qualità” del dato misurato da ciascuna stazione, assegnate dall’ente gestore all’atto della fornitura dei dati. Si tratta di un campione costituito da 41 stazioni di tipo automatico, ubicate in un intervallo di quota variabile indicativamente tra 1000 e 2850 m s.l.m. ed un numero di stagioni documentate variabile da un minimo di 1 ad un massimo di 14. Ai fini delle successive analisi statistiche, anche in relazione agli obbiettivi dell’analisi medesima (irrobustire lo studio del comportamento dei valori medi delle variabili esaminate in funzione della quota alle quote più elevate – z > 2000 m s.l.m. - rispetto all’analisi condotta nel precedente studio basata unicamente a stazioni di tipo manuale che, a parte sporadici casi, risultavano ubicate a quote inferiori ai 2000 m s.l.m.), sono state adottate le seguenti scelte: sono state considerate unicamente le stazioni con un numero di stagioni documentate - maggiore di 5 (N>5); sono state considerate unicamente le stazioni ubicate ad una quota superiore a 1800 m - s.l.m. (z > 1800 m s.l.m.); sono state considerate unicamente le stazioni per le quali l’ente gestore non indicava un - comportamento anomalo in relazione al trasporto eolico (effetti rispettivamente di erosione o accumulo da vento); per la stazione di Morgex-Lavancher (ID: AU_21) sono state eliminate dalla serie storica le - due stagioni per cui l’ente gestore aveva indicato un comportamento anomalo (rispettivamente 2008/09 e 2009/10) Il campione così filtrato è risultato costituito dalle 12 stazioni automatiche di cui alla Tabella 2.2, la cui distribuzione geografica sul territorio regionale è presentata alla successiva Figura 2.1. Tabella 2.1 - Elenco delle stazioni di rilevamento automatiche considerate nello studio. Nella colonna relativa al numero di stagioni documentate si è indicato tra parentesi il dato relativo alla variabile DH3gg quando differente da quello relativo alla variabili Hs. Nella colonna note si sono riportate le osservazioni relative alla “qualità” del dato misurato fornite “dall’Ente Gestore” (UCF - Regione Autonoma Valle d'Aosta; Assessorato opere pubbliche, difesa del suolo e edilizia residenziale pubblica; Dipartimento difesa del suolo e risorse idriche; Ufficio Centro Funzionale). Stazione Codice Comune Quota Ente Gestore Tipo (in mslm) N. stagioni documentate NOTE Ayas - Alpe Aventine AU_01 Ayas UCF A 2'080 2 - Ayas - Alpe Courthoud AU_02 Ayas UCF A 2'004 6 (5) - Bionaz - Place Moulin AU_03 Bionaz UCF A 1'979 9 (7) Soggetta ad accumulo Chamois - Lago di Lou AU_04 Chamois UCF A 2'020 4 - Stazione Codice Comune Quota Ente Gestore Tipo (in mslm) N. stagioni documentate NOTE Champorcher - P.Mont Blanc AU_05 Champorcher UCF A 1'640 10 (9) - Champorcher - Rifugio Dondena AU_06 Champorcher UCF A 2'181 9 (8) Soggetta ad erosione Cogne - Grand Crot AU_07 Cogne UCF A 2'279 5 - Cogne - Lillaz Centrale AU_08 Cogne UCF A 1'613 10 - Courmayeur - Ferrache AU_09 Courmayeur UCF A 2'290 10 (9) - Courmayeur - Mont de la Saxe AU_10 Courmayeur UCF A 2'076 12 (11) Soggetta ad accumulo Courmayeur - Pré de Bard AU_11 Courmayeur UCF A 2'040 8 Soggetta ad erosione Fénis - Lavodilec AU_12 Fénis UCF A 2'250 4 - Gressan - Pila Leissé AU_13 Gressan UCF A 2'280 4 - Gressoney-La-Trinité Eselbode Centrale AU_14 Gressoney-La-Trinité UCF A 1'642 9 - Gressoney-La-Trinitè Gabiet AU_15 Gressoney-La-Trinité UCF A 2'379 9 (8) - Gressoney-Saint-Jean Bieltschocke AU_16 Gressoney-Saint-Jean UCF A 1'370 8 - Gressoney-Saint-Jean Weissmatten AU_17 Gressoney-Saint-Jean UCF A 2'038 9 - La Thuile - Foillex AU_18 La Thuile UCF A 2'042 9 - La Thuile - La Grande Tête AU_19 La Thuile UCF A 2'430 12 Soggetta ad erosione La Thuile - Villaret AU_20 La Thuile UCF A 1'488 9 (8) Comportamento anomalo nelle stagioni 08-09 e 09-10 Morgex Lavancher AU_21 Morgex UCF A 2'842 14 (13) Nus - Porliod AU_22 Nus UCF A 1'890 10 - Ollomont - By AU_23 Ollomont UCF A 2'017 4 - Pré-Saint-Didier - Plan Praz AU_24 Pré-Saint-Didier UCF A 2'044 12 - Rhêmes-Notre-Dame Chanavey - Dora di Rhêmes AU_25 Rhêmes-Notre-Dame UCF A 1'690 4 - Rhêmes-Notre-Dame Chaudanne AU_26 Rhêmes-Notre-Dame UCF A 1'794 9 - Rhêmes-Saint-GeorgesFeluma AU_27 Rhêmes-SaintGeorges UCF A 2'325 5 - UCF A 2'360 4 - Saint-Rhémy-en-Bosses - AU_28 Saint-Rhémy-En- Stazione Codice Comune Col Grand-Saint-Bernard Quota Ente Gestore Tipo (in mslm) N. stagioni documentate NOTE Bosses Saint-Rhémy-en-Bosses Crévacol Arp de Jeux AU_29 Saint-Rhémy-EnBosses UCF A 2'018 10 - Valgrisenche - Menthieu AU_30 Valgrisenche UCF A 1'859 5 - Valpelline - Chozod AU_31 Valpelline UCF A 1'029 8 (7) - Valsavarenche - Orvielle AU_32 Valsavarenche UCF A 2'170 6 - Valsavarenche - Pont AU_33 Valsavarenche UCF A 1'951 10 (9) - Valtournenche - Breuil AU_34 Valtournenche UCF A 1'998 1 - Valtournenche - Goillet AU_35 Valtournenche UCF A 2'541 8 Soggetta ad erosione Valtournenche - Grandes Murailles AU_36 Valtournenche UCF A 2'566 5 - Avise - Lac du Fond AU_37 Avise UCF A 2'430 1 (0) - Courmayeur - Dolonne AU_38 Courmayeur UCF A 1'200 6 - Gaby - Vallone di Loo AU_39 Gaby UCF A - 1 - Rhêmes-Notre-Dame Grande Cruz AU_40 Rhêmes-Notre-Dame UCF A 2'750 1 - Saint-Pierre - Lago delle Rane AU_41 Saint-Pierre UCF A 2'370 1 - Tabella 2.2 - Elenco delle stazioni di rilevamento automatiche utilizzate nelle successive analisi statistiche (sottoinsieme delle stazioni di cui alla tabella 2.1). Stazione Codice Comune Ente Gestore Tipo Quota N. stagioni documentate Ayas - Alpe Courthoud AU_02 Ayas UCF A 2'004 6 (5) Courmayeur - Ferrache AU_09 Courmayeur UCF A 2'290 10 (9) Gressoney-La-Trinitè - Gabiet AU_15 Gressoney-La-Trinité UCF A 2'379 9 (8) Gressoney-Saint-Jean - Weissmatten AU_17 Gressoney-SaintJean UCF A 2'038 9 La Thuile - Foillex AU_18 La Thuile UCF A 2'042 9 Morgex Lavancher AU_21 Morgex UCF A 2'842 12 (11) Nus - Porliod AU_22 Nus UCF A 1'890 10 Pré-Saint-Didier - Plan Praz AU_24 Pré-Saint-Didier UCF A 2'044 12 Rhêmes-Notre-Dame - Chaudanne AU_26 Rhêmes-NotreDame UCF A 1'794 9 Saint-Rhémy-en-Bosses - Crévacol Arp de Jeux AU_29 Saint-Rhémy-EnBosses UCF A 2'018 10 Stazione Codice Comune Ente Gestore Tipo Quota N. stagioni documentate Valsavarenche - Orvielle AU_32 Valsavarenche UCF A 2'170 6 Valsavarenche - Pont AU_33 Valsavarenche UCF A 1'951 10 (9) Figura 2.1 - Distribuzione geografica del campione di stazioni di rilevamento automatiche considerate nelle analisi statistiche 3.1.2.2 Base di dati La base di dati finale utilizzata per le analisi statistiche di cui al successivo § 4 è presentata in tabella 3.1 ed è stata ottenuta accorpando le 43 stazioni di tipo manuale utilizzate per le analisi spaziali condotte nel precedente studio (Aprile 2005, vedi Tabella 1 alla pag. 22 di 43) con le 12 stazioni di tipo automatico selezionate nel presente aggiornamento (vedi Tabella 2.2). Tabella 3.1 - Elenco delle stazioni di rilevamento considerate nel presente studio. Con riferimento alla colonna “Ente” ci si è riferiti all'ente che ha fornito i dati (che non coincide necessariamente con l'ente responsabile della loro rilevazione). Le sigle hanno il seguente significato: UM: Ufficio Meteo; UV: Ufficio Valanghe; UCF - Ufficio Centro Funzionale. La quota è in m s.l.m. Nella colonna relativa al numero di stagioni disponibili tra parentesi si è indicato il dato relativo alla variabile DH3gg quando differente da quello relativo alla variabili Hs. Stazione Cod. Comune Ente Gestore Tipo Quota N. stagioni documentate Aosta UM_01 Aosta UM M 583 46 (45) Aymavilles UM_02 Aymavilles UM M 700 49 Brusson UM_03 Brusson UM M 1'332 76 Champdepraz UM_06 Champdepraz UM M 450 44 Champoluc UM_07 Ayas UM M 1'570 55 (54) Champorcher UM_08 Champorcher UM M 1'427 44 Châtillon UM_09 Châtillon UM M 551 44 Col d'Olen UM_11 Alagna Valsesia UM M 2'901 19 (0) Courmayeur UM_12 Courmayeur UM M 1'224 53 Covalou UM_13 Châtillon UM M 750 17 Gressoney D'Ejola UM_15 Gressoney La Trinitè UM M 1'850 66 (64) Gressoney La Trinité UM_16 Gressoney La Trinité UM M 1'631 67 Gressoney Saint Jean UM_17 Gressoney Saint Jean UM M 1'400 59 La Thuile UM_18 La Thuile UM M 1'441 13 Lago Cignana UM_19 Valtournenche UM M 2'170 74 Lago Gabiet UM_20 Gressoney La Trinité UM M 2'340 73 Lago Goillet UM_21 Valtournenche UM M 2'526 55 Lago Place Moulin UM_22 Valpelline UM M 1'968 16 Lignan UM_23 Nus UM M 1'628 51 Lillaz UM_24 Cogne UM M 1'600 17 Perreres UM_26 Valtournenche UM M 1'750 55 Pontboset UM_28 Pontboset UM M 775 67 (65) Pré Saint Didier UM_29 Pré Saint Didier UM M 990 42 Promiod UM_30 Châtillon UM M 1'305 40 Stazione Cod. Comune Ente Gestore Tipo Quota N. stagioni documentate Rhêmes Notre Dame UM_31 Rhêmes Notre Dame UM M 1'731 75 (74) Rhêmes Saint Georges UM_32 Rhêmes Saint Georges UM M 1'200 60 St Oyen UM_35 Saint Oyen UM M 1'327 66 Ussin UM_36 Valtournenche UM M 1'322 71 Valgrisenche - Beauregard UM_37 Valgrisenche UM M 1'780 75 Valsavarenche - Degioz UM_39 Valsavarenche UM M 1'545 59 Valtournenche - Singlin UM_40 Valtournenche UM M 1'524 54 Verres UM_41 Verres UM M 400 44 Vieyes UM_42 Aymavilles UM M 1'130 73 La Thuile UV_04 La Thuile UV M 1'440 25 (23) Valgrisenche - Prariond UV_07 Valgrisenche UV M 1'600 32 (26) Rhemes Notre Dame UV_08 Rhemes Notre Dame UV M 1'725 31 (30) Valsavarenche - Degioz UV_09 Valsavarenche UV M 1'545 29 (26) Cogne - Valnontey UV_12 Cogne UV M 1'700 14 (13) Champorcher UV_13 Champorcher UV M 1'450 32 (30) Ayas - Blanchard UV_19 Ayas UV M 1'670 15 (12) Gressan - Pilaz UV_21 Gressan UV M 2'295 17 (11) Bionaz UV_22 Bionaz UV M 1'600 27 (19) Saint Remy En Bosses - Ronc UV_23 Saint Remy En Bosses UV M 1'625 28 (27) Ayas - Alpe Courthoud AU_02 Ayas UCF A 2'004 6 (5) Courmayeur - Ferrache AU_09 Courmayeur UCF A 2'290 10 (9) Gressoney-La-Trinitè - Gabiet AU_15 Gressoney-La-Trinité UCF A 2'379 9 (8) Gressoney-Saint-Jean - Weissmatten AU_17 Gressoney-Saint-Jean UCF A 2'038 9 La Thuile - Foillex AU_18 La Thuile UCF A 2'042 9 Morgex Lavancher AU_21 Morgex UCF A 2'842 12 (11) Nus - Porliod AU_22 Nus UCF A 1'890 10 Pré-Saint-Didier - Plan Praz AU_24 Pré-Saint-Didier UCF A 2'044 12 Rhêmes-Notre-Dame - Chaudanne AU_26 Rhêmes-Notre-Dame UCF A 1'794 9 Saint-Rhémy-en-Bosses - Crévacol Arp de Jeux AU_29 Saint-Rhémy-En-Bosses UCF A 2'018 10 Valsavarenche - Orvielle AU_32 Valsavarenche UCF A 2'170 6 Valsavarenche - Pont AU_33 Valsavarenche UCF A 1'951 10 (9) Dall’analisi delle Figure 3.1 e 3.2 è possibile osservare come l’aggiunta delle stazioni di tipo automatico effettuata nel presente aggiornamento consenta effettivamente di aumentare, tanto per la variabile Hs quanto per la variabile DH3gg, sia il numero di stagioni che il numero di stagioni documentate relativamente agli intervalle di quota superiori a 1750 m s.l.m., come riassunto anche alla successiva Tabella 3.2. Tabella 3.2 - Differenze nelle basi di dati relative alle due variabili Hs e DH3gg riscontrabili tra lo studio originario (Aprile 2005) ed il presente aggiornamento (2013) per le quote superiori a 1750 m s.l.m.. No. Stazioni No. Stagioni Studio 2005 Agg.to 2013 Delta Studio 2005 Agg.to 2013 Delta Hs 8 20 + 12 395 507 + 112 DH3gg 7 19 + 12 368 475 + 107 Risulta altresì evidente dall’analisi delle Figure 3.3 e 3.4 come le 12 stazioni di tipo automatico aggiunte nel presente aggiornamento siano caratterizzate da serie storiche di dati di lunghezza contenuta sia in termini assoluti (10 su 12 hanno serie storiche di lunghezza non superiore ai 10 anni) che se rapportate alle serie storiche relative alle stazioni di tipo manuale utilizzate nello studio originario (in cui si avevano ben 27 stazioni con serie storiche di lunghezza superiore ai 40 anni). Alla Tabella 3.3 sono infine riportate per tutte le stazioni (manuali ed automatiche) costituenti il database finale i valori medi (sul periodo di registrazioni disponibile) del massimo annuo delle due variabili di interesse Hs e DH3gg. Dati studio anno 2005 - HS Nuovi dati (stazioni automatiche) - HS 16 14 12 N. stazioni 10 8 6 4 2 250 - 500 501 - 750 751 - 1000 1001 - 1250 1251 - 1500 1501 - 1750 1751 - 2000 2001 - 2250 2251 - 2500 2501 - 2750 2751 - 3000 Quota [m s.l.m.] (a) Dati studio anno 2005 - HS Nuovi dati (stazioni automatiche) - HS 700 600 N. stagioni 500 400 300 200 100 250 - 500 501 - 750 751 - 1000 1001 - 1250 1251 - 1500 1501 - 1750 1751 - 2000 2001 - 2250 2251 - 2500 2501 - 2750 Quota [m s.l.m.] (b) Figura 3.1 - Distribuzione altimetrica delle stazioni di rilevamento considerate nel presente studio (variabile di 2751 - 3000 riferimento Hs): (a) numero di stazioni; (b) numero di stagioni documentate. Dati studio anno 2005 - DH3GG Nuovi dati (stazioni automatiche) - DH3GG 16 14 12 N. stazioni 10 8 6 4 2 250 - 500 501 - 750 751 - 1000 1001 - 1250 1251 - 1500 1501 - 1750 1751 - 2000 2001 - 2250 2251 - 2500 2501 - 2750 2751 - 3000 Quota [m s.l.m.] (a) Dati studio anno 2005 - DH3GG Nuovi dati (stazioni automatiche) - DH3GG 700 600 N. stagioni 500 400 300 200 100 250 - 500 501 - 750 751 - 1000 1001 - 1250 1251 - 1500 1501 - 1750 1751 - 2000 Quota [m s.l.m.] (b) 2001 - 2250 2251 - 2500 2501 - 2750 2751 - 3000 Figura 3.2 - Distribuzione altimetrica delle stazioni di rilevamento considerate nel presente studio (variabile di riferimento DH3gg): (a) numero di stazioni; (b) numero di stagioni documentate. Dati studio anno 2005 - HS Nuovi dati (stazioni automatiche) - HS 12 11 10 9 N. stazioni 8 7 6 5 4 3 2 1 0 - 10 11 - 20 21 - 30 31 - 40 41 - 50 51 - 60 61 - 70 71 - 80 N. stagioni documentate Figura 3.3 - Distribuzione delle serie storiche disponibili (variabile di riferimento Hs). Dati studio anno 2005 - DH3GG Nuovi dati (stazioni automatiche) - DH3GG 12 11 10 9 N. stazioni 8 7 6 5 4 3 2 1 0 - 10 11 - 20 21 - 30 31 - 40 41 - 50 N. stagioni documentate 51 - 60 61 - 70 71 - 80 Figura 3.4 - Distribuzione delle serie storiche disponibili (variabile di riferimento DH3gg). Tabella 3.3 - Valori medi dei massimi stagionali di Hs e DH3gg per il campione completo; le grandezze nivometriche sono espresse in centimetri, la quota in metri s.l.m. Stazione Codice Comune Quota Hs DH3gg Aosta UM_01 Aosta 583 31 26 Ayas - Alpe Courthoud AU_02 Ayas 2’004 87 55 Ayas - Blanchard UV_19 Ayas 1’670 97 53 Aymavilles UM_02 Aymavilles 700 32 27 Bionaz UV_22 Bionaz 1’600 82 42 Brusson UM_03 Brusson 1’332 72 47 Champdepraz UM_06 Champdepraz 450 24 22 Champoluc UM_07 Ayas 1’570 100 57 Champorcher UM_08 Champorcher 1’427 104 70 Champorcher UV_13 Champorcher 1’450 131 88 Châtillon UM_09 Châtillon 551 22 21 Cogne - Valnontey UV_12 Cogne 1’700 99 50 Col D'Olen UM_11 Alagna Valsesia 2’901 367 -- Courmayeur UM_12 Courmayeur 1’224 112 59 Courmayeur - Ferrache AU_09 Courmayeur 2’290 172 67 Covalou UM_13 Châtillon 750 34 29 Gressan - Pilaz UV_21 Gressan 2’295 151 70 Gressoney D'Ejola UM_15 Gressoney La Trinitè 1’850 140 76 Gressoney La Trinité UM_16 Gressoney La Trinité 1’631 140 80 Gressoney Saint Jean UM_17 Gressoney Saint Jean 1’400 112 69 Gressoney-La-Trinitè - Gabiet AU_15 Gressoney-La-Trinité 2’379 182 72 Gressoney-Saint-Jean - Weissmatten AU_17 Gressoney-Saint-Jean 2’038 150 62 La Thuile UV_04 La Thuile 1’440 111 59 La Thuile UM_18 La Thuile 1’441 108 58 La Thuile - Foillex AU_18 La Thuile 2’042 164 50 Lago Cignana UM_19 Valtournenche 2’170 173 79 Lago Gabiet UM_20 Gressoney La Trinité 2’340 243 120 Lago Goillet UM_21 Valtournenche 2’526 262 106 Lago Place Moulin UM_22 Valpelline 1’968 137 73 Lignan UM_23 Nus 1’628 73 51 Stazione Codice Comune Quota Hs DH3gg Lillaz UM_24 Cogne 1’600 87 53 Morgex Lavancher AU_21 Morgex 2’842 243 66 Nus - Porliod AU_22 Nus 1’890 105 47 Perreres UM_26 Valtournenche 1’750 132 71 Pontboset UM_28 Pontboset 775 40 32 Pré Saint Didier UM_29 Pré Saint Didier 990 92 53 Pré-Saint-Didier - Plan Praz AU_24 Pré-Saint-Didier 2’044 205 58 Promiod UM_30 Châtillon 1’305 42 37 Rhemes Notre Dame UV_08 Rhemes Notre Dame 1’725 137 67 Rhêmes Notre Dame UM_31 Rhêmes Notre Dame 1’731 139 66 Rhêmes Saint Georges UM_32 Rhêmes Saint Georges 1’200 75 48 Rhêmes-Notre-Dame - Chaudanne AU_26 Rhêmes-Notre-Dame 1’794 122 43 Saint Remy En Bosses - Ronc UV_23 Saint Remy En Bosses 1’625 116 58 Saint-Rhémy-en-Bosses - Crévacol Arp de Jeux AU_29 Saint-Rhémy-En-Bosses 2’018 146 54 St Oyen UM_35 Saint Oyen 1’327 67 48 Ussin UM_36 Valtournenche 1’322 75 46 Valgrisenche - Beauregard UM_37 Valgrisenche 1’780 149 61 Valgrisenche - Prariond UV_07 Valgrisenche 1’600 124 64 Valsavarenche - Degioz UV_09 Valsavarenche 1’545 84 50 Valsavarenche - Degioz UM_39 Valsavarenche 1’545 91 61 Valsavarenche - Orvielle AU_32 Valsavarenche 2’170 136 49 Valsavarenche - Pont AU_33 Valsavarenche 1’951 88 38 Valtournenche - Singlin UM_40 Valtournenche 1’524 85 53 Verres UM_41 Verres 400 21 20 Vieyes UM_42 Aymavilles 1’130 78 52 3.1.2.3 Analisi statistiche 3.1.2.3.1 Altezza del manto nevoso, Hs In Figura 4.1 è riportato l’aggiornamento dell’andamento di Hs con la quota su tutto il territorio montano valdostano, ottenuto includendo all’analisi precedentemente svolta i dati relativi alle 12 stazioni di tipo automatico aggiunte nel presente studio. E’ confermato l’andamento “bi-lineare” della variabile, ben rappresentato mediante una spezzata formata da due interpolanti del primo ordine aventi equazione: Hs 0.043 z 3.6 400 z 1100 [4.1a] Hs 0.116 z 76.3 1100 z 3000 [4.1b] con z indicante la quota in m s.l.m., Hs in cm e coefficiente di correlazione R2 pari rispettivamente a 0.83 (eq. [4.1a]) e 0.70 (eq. [4.1b]). Dati studio anno 2005 Nuovi dati (stazioni automatiche) 400 350 Hs medio [cm] 300 250 200 150 100 50 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Quota [m s.l.m.] Figura 4.1 - Correlazione fra quota e Hs . I punti rappresentano i dati campione di Tabella 3.3, con tematismi diversi ad indicare le stazioni manuali (studio 2005) e quelle automatiche (agg.to 2013), i due tratti di spezzata continui le rette interpolanti di equazione [4.1a] e [4.1b], la spezzata tratteggiata la retta interpolante alle quote maggiori di 1100 m s.l.m. caratteristica dello studio originario (2005) Si può però osservare dalla Figura 4.1 come, con riferimento alle quote superiori ai 1100 m s.l.m., si ottenga una riduzione della pendenza della retta interpolante rispetto allo studio originario (il tasso di crescita di Hs con la quota passa da un valore di circa 13.5 cm ogni 100 metri di dislivello ad un valore di circa 11.5 cm ogni 100 metri di dislivello). I dati campione sono poi stati suddivisi con riferimento alle due zone nivometriche “A” e “B” definite nel contesto dello studio originario (si veda in proposito l’Appendice B dello studio 2005) e si sono studiate le spezzate interpolanti caratteristiche delle due zone (vedi Figura 4.2). Si sono trovati i seguenti risultati: Zona A: Hs 0.051 z 400 z 800 R 2 0.90 [4.2a] Hs 0.114 z 52.2 800 z 3000 R 2 0.81 [4.2b] Hs 0.044 z 400 z 1300 R 2 0.92 [4.3a] Hs 0.117 z 97.3 1300 z 3000 R 2 0.73 [4.3b] Zona B: dove z indica la quota in m s.l.m. e Hs il valore medio dell’altezza del manto nevoso in cm. Pertanto, anche con riferimento alle due zone nivometriche, si è ottenuto un abbassamento del tasso di crescita della variabile Hs con la quota alle quote maggiori, come mostrato alla Figura 4.3. Dati studio anno 2005 Nuovi dati (stazioni automatiche) 400 350 Hs medio [cm] 300 250 200 150 100 50 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Quota [m s.l.m.] Figura 4.2 - Correlazione fra quota e Hs per le due zone nivometriche “A” e “B” (vedi Appendice B studio 2005). Le due linee interpolanti si riferiscono rispettivamente alle equazioni [4.2a-b] (linea tratteggiata) e [4.3a-b] (linea continua). Zona A 400 350 Hs medio [cm] 300 250 200 150 100 50 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 2000 2500 3000 Quota [m s.l.m.] Zona B 400 350 Hs medio [cm] 300 250 200 150 100 50 0 0 500 1000 1500 Quota [m s.l.m.] Figura 4.3 - Correlazione fra quota e Hs per le due zone nivometriche “A” e “B”. In nero sono indicate le curve interpolanti relative al presente aggiornamento, mentre in grigio sono indicate le due curve interpolanti relative allo studio originario. 3.1.2.3.2 Incremento di altezza del manto nevoso su 3 giorni, DH3gg In Figura 4.4 è riportato l’aggiornamento dell’andamento di DH3gg con la quota su tutto il territorio montano valdostano, ottenuto includendo all’analisi precedentemente svolta i dati relativi alle 12 stazioni di tipo automatico aggiunte nel presente studio. Con riferimento alla variabile DH3gg , relativamente alle quote superiori ai 1750 m s.l.m., si sono osservati valori significativamente inferiori per le rilevazioni di tipo automatico rispetto a quelle di tipo manuale (U=5, P=0.05, Mann-Whitney Utest), a differenza di quanto riscontrato per Hs, ad indicare una possibile sottostima della precipitazione nevosa misurata dalle stazioni di tipo automatico. Pertanto, poiché le popolazioni di valori misurati di DH3gg relativi ai due metodi di misura (manuale/automatico) sembrano appartenere a differenti popolazioni, non si è ritenuto possibile accorpare i dati e ricercare una nuova retta interpolante comune ai due campioni; conseguentemente non si è provveduto ad aggiornare l’andamento della variabile DH3gg con la quota a seguito dell’aggiunta dei dati relativi alle nuove stazioni. Dati studio anno 2005 Nuovi dati (stazioni automatiche) 140 120 DH3gg medio [cm] 100 80 60 40 20 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Quota [m s.l.m.] Figura 4.4 - Correlazione fra quota e DH3gg . I punti rappresentano i dati campione di Tabella 3.3, con tematismi diversi ad indicare le stazioni manuali (studio 2005) e quelle automatiche (agg.to 2013), 3000 3.1.2.4 Aggiornamento dei valori di progetto Nel presente § viene proposto un possibile aggiornamento dei valori di progetto della variabile nivometrica Hs, utilizzando la relazione: HsT ; z Hs * T Hs( z) [5.1] In cui il valore medio della variabile in funzione della quota Hs(z ) sono aggiornati sulla base dei risultati ottenuti nel presente studio al § 4.1 (equazioni 4.2a, b e 4.3a,b) mentre la stima del valore adimensionale della variabile in funzione del tempo di ritorno Hs * T si è basato sulle curve di crescita regio nale definite nello studio originario, vedi Figura 5.1. Classe 1 Classe 2 Classe 3 6 5 Hs* [--] 4 3 2 1 0 0 50 100 150 200 250 300 Tempo di ritorno; T [anni] Figura 5.1 - Curve di crescita regionale di Hs per il territorio valdostano ottenute nello studio originario (Aprile 2005), con riferimento alle tre differenti classi di quote (Colasse. Legge di ripartizione utilizzata: Wakeby Metodo di stima dei parametri: media regionale dei momenti pesati in probabilità (RAPWM). Classe 1 (z<900 m s.l.m.) - Valori dei parametri: a=0.42952; b=3.83829; c=3.70734; d=0.13952; m=0.05812. Classe 2 (900<z<1700 m s.l.m.) - Valori dei parametri: a=0.44376; b=3.54961; c=-13.74424; d=-0.03153; m=0.23365. Classe 3 (z>1700 m s.l.m.) - Valori dei parametri: a=0.37625; b=5.51169; c=-5.00118; d=-0.07526; m=0.33148. I nuovi valori di progetto di Hs sono riportati alla Tabella 5.1 mentre alle Figure 5.2 e 5.3 sono rappresentati in forma grafica, per le due zone nivometriche “A” e “B” e per tre tempi di ritorno significativi (30, 100, 300 anni), gli andamenti della variabile Hs in funzione della quota. Alla Tabella 5.2 sono tabulate le differenze tra i valori di progetto della variabile Hs ottenuti nello studio originario e quelli proposti nel presente aggiornamento; le differenze ottenute sono graficate per le due zone nivometriche “A” e “B” e per tre tempi di ritorno significativi (30, 100, 300 anni) alle figure 5.4 e 5.5. Tabella 5.1 - Altezze del manto nevoso al suolo (Hs, in cm) sul territorio montano valdostano per prefissate quote e tempi di ritorno (tecnica di regionalizzazione di tipo “index-flood”, metodo di stima della curva di crescita regionale di tipo WAK/RAPWM). Tempi di ritorno [anni] Tempi di ritorno [anni] Quota Quota 5 10 20 30 50 100 150 200 300 5 ZONA A 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 22 29 37 45 52 60 73 87 101 116 130 144 158 172 186 200 214 228 242 256 271 285 299 313 327 341 355 369 29 38 47 57 66 75 91 108 124 140 157 173 189 206 222 238 255 271 287 304 320 336 353 369 385 402 418 434 37 47 58 69 80 91 110 128 146 165 183 202 220 238 257 275 294 312 330 349 367 386 404 422 441 459 478 496 T = 30 anni 42 53 65 77 89 101 120 140 159 179 198 218 237 257 277 296 316 335 355 374 394 413 433 453 472 492 511 531 48 61 74 87 100 113 134 154 175 196 217 238 259 280 301 322 343 364 385 406 426 447 468 489 510 531 552 573 58 72 87 101 115 129 152 174 197 220 242 265 288 310 333 356 378 401 424 446 469 492 514 537 560 582 605 628 T = 100 anni 64 79 94 109 124 139 162 186 210 233 257 280 304 328 351 375 399 422 446 469 493 517 540 564 587 611 635 658 69 84 100 115 130 146 170 194 218 243 267 291 315 340 364 388 413 437 461 485 510 534 558 582 607 631 655 680 76 92 108 124 139 155 180 206 231 256 281 306 331 357 382 407 432 457 482 507 533 558 583 608 633 658 684 709 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 T = 300 anni 1000 900 900 30 50 100 150 200 300 19 25 31 36 42 48 54 60 66 72 78 92 107 121 136 150 165 179 194 208 223 237 252 267 281 296 310 325 25 32 39 46 53 59 66 73 80 87 94 111 128 145 162 179 195 212 229 246 263 280 297 314 331 348 365 382 32 40 47 55 63 71 79 86 94 102 110 129 148 167 186 206 225 244 263 282 302 321 340 359 379 398 417 436 36 44 53 61 69 77 86 94 102 110 119 139 160 180 201 221 242 262 282 303 323 344 364 385 405 426 446 467 42 51 60 68 77 86 95 104 112 121 130 152 174 196 218 240 262 284 306 328 350 372 394 416 438 460 482 504 51 60 69 79 88 98 107 117 126 136 145 169 193 217 241 265 289 313 336 360 384 408 432 456 480 504 528 552 T = 100 anni 56 66 76 85 95 105 115 124 134 144 154 179 204 229 254 279 304 329 354 379 404 429 454 479 504 529 554 579 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 185 211 237 263 288 314 340 366 391 417 443 469 494 520 546 572 597 66 76 86 97 107 117 127 138 148 158 168 195 222 248 275 302 329 356 382 409 436 463 489 516 543 570 596 623 T = 300 anni ZONA B 800 800 700 700 Hs medio [cm] Hs medio [cm] 20 T = 30 anni 1000 ZONA A 600 500 400 600 500 400 300 300 200 200 100 100 0 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 Quota [m s.l.m.] Figura 5.2 10 [m s.l.m.] ZONA B [m s.l.m.] - Zona nivometrica A: valori di progetto di Hs per tre tempi di ritorno caratteristici. 500 1000 1500 2000 Quota [m s.l.m.] Figura 5.3 - Zona nivometrica B: valori di progetto di Hs per tre tempi di ritorno caratteristici. 2500 3000 Tabella 5.2 - Differenze tra i valori di progetto della variabile Hs ottenuti nello studio originario e quelli proposti nel presente aggiornamento Tempi di ritorno [anni] Quota 5 10 20 30 50 100 150 200 Tempi di ritorno [anni] 300 [m s.l.m.] Quota 0 0 0 0 0 0 5 12 8 5 1 -3 -7 -11 -15 -19 -23 -27 -31 -35 -38 -42 -46 -50 -54 -58 -62 -66 0 0 0 0 0 0 7 14 9 4 1 -4 -9 -13 -18 -23 -27 -31 -36 -40 -45 -50 -54 -59 -64 -67 -72 -77 0 0 0 0 0 1 9 16 10 6 0 -4 -10 -16 -20 -26 -30 -36 -42 -46 -52 -56 -62 -68 -72 -78 -82 -88 T = 30 anni 0 0 0 1 1 2 9 17 11 6 0 -5 -11 -16 -21 -27 -33 -39 -44 -50 -55 -61 -66 -71 -77 -82 -89 -94 0 0 1 1 2 2 11 18 12 6 0 -6 -12 -17 -23 -29 -35 -41 -47 -53 -60 -66 -72 -78 -84 -90 -95 -101 0 0 1 2 2 2 12 20 14 7 0 -6 -12 -19 -26 -32 -39 -45 -52 -59 -65 -71 -79 -85 -91 -98 -105 -111 T = 100 anni 0 0 1 2 2 3 12 21 15 7 1 -7 -13 -20 -27 -34 -40 -48 -54 -62 -68 -75 -82 -89 -96 -103 -109 -117 0 0 1 2 2 3 13 22 15 8 1 -7 -14 -20 -28 -35 -42 -49 -56 -64 -70 -78 -85 -92 -99 -106 -113 -120 0 1 2 2 2 3 13 23 16 8 1 -7 -15 -21 -29 -36 -44 -51 -59 -67 -73 -81 -88 -96 -103 -111 -118 -125 5 10 20 30 50 100 150 200 300 [m s.l.m.] 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 ZONA B ZONA A 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000 T = 300 anni 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 -4 -7 -9 -12 -14 -17 -19 -22 -24 -27 -29 -31 -34 -36 -39 -41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 -5 -8 -11 -14 -18 -20 -23 -26 -29 -31 -34 -37 -40 -43 -45 -48 T = 30 anni ZONA A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 -7 -10 -13 -16 -19 -23 -26 -30 -32 -36 -39 -42 -45 -48 -52 -55 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -4 -7 -11 -13 -17 -20 -24 -28 -31 -35 -38 -42 -45 -49 -52 -56 -59 T = 100 anni 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -4 -7 -11 -15 -19 -22 -26 -30 -34 -37 -41 -45 -48 -52 -56 -60 -63 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -4 -8 -12 -16 -20 -24 -28 -33 -37 -41 -45 -49 -53 -57 -61 -66 -70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -4 -8 -13 -17 -21 -26 -30 -34 -38 -43 -47 -51 -56 -60 -64 -69 -73 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -5 -9 -13 -18 -23 -27 -31 -35 -40 -45 -49 -53 -58 -62 -67 -71 -76 T = 300 anni 100 ZONA B 50 50 0 Hs medio [cm] Hs medio [cm] 0 -50 -100 -50 -100 -150 -150 -200 -200 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 Quota [m s.l.m.] Figura 5.4 - Zona nivometrica A: differenze tra i valori di progetto della variabile Hs ottenuti nello studio originario e quelli proposti nel presente aggiornamento con riferimento a tre tempi di ritorno caratteristici 500 1000 1500 2000 2500 3000 Quota [m s.l.m.] Figura 5.5 Zona nivometrica B: differenze tra i valori di progetto della variabile Hs ottenuti nello studio originario e quelli proposti nel presente aggiornamento con riferimento a tre tempi di ritorno caratteristici 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -5 -9 -14 -19 -23 -28 -32 -37 -42 -46 -50 -56 -60 -65 -69 -74 -79 3.1.3 Conclusioni Nel presente rapporto tecnico è stata analizzata la possibilità di aggiornare i valori di progetto delle variabili nivometriche “standard” (Hs, altezza del manto nevoso al suolo e DH3gg, incremento dell’altezza del manto nevoso su tre giorni consecutivi di precipitazione nevosa) - ovvero i valori relativi a predefinite quote e tempi di ritorno - con riferimento specifico alle quote elevate (z>1800/2000 m s.l.m.), provvedendo ad uno specifico aggiornamento dei risultati del precedente studio degli innevamenti redatto a cura degli scriventi nell’Aprile 2005 (in cui si era registrata una carenza di dati relativamente all’intervallo di quote citato). L’aggiornamento si è basato sulla possibilità di arricchire i dati precedentemente analizzati (relativi unicamente a stazioni di tipo manuale) con rilevamenti nivometrici effettuati a quote elevate sulla base dei dati misurati nel corso degli ultimi anni (in particolare a partire dalla stagione invernale 1999/2000) dalle stazioni di rilevamento automatiche appartenenti alla rete gestita dalla Regione Autonoma Valle d’Aosta. In ragione della robustezza dell’analisi statistica di tipo regionale eseguita a suo tempo al fine di caratterizzare l’andamento dei valori adimensionali delle variabili di interesse in funzione del tempo di ritorno non si è ritenuto necessario apportare modifiche alle curve di crescita regionale a suo tempo derivate, e l’aggiornamento condotto ha riguardato unicamente lo studio degli andamenti dei valori medi delle variabili in funzione della quota. I risultati ottenuti hanno mostrato la possibilità di correggere, per entrambe le zone nivometriche “A” e “B”, le relazioni che forniscono l’andamento della variabile Hs in funzione della quota; in particolare per entrambe le zone nivometriche l’aggiunta dei dati relativi alle stazioni automatiche ha comportato una riduzione della pendenza del tratto di spezzata bilineare relativo alle quote maggiori, con conseguente riduzione dei valori di progetto relativi a tale intervallo di quote (z<1300 m s.lm.). Con riferimento alla variabile DH3gg invece i nuovi dati campionari (relativi alle stazioni di tipo automatico) hanno mostrato differenze statisticamente significative rispetto ai precedenti dati (stazioni manuali), e pertanto non si è ritenuto possibile analizzare i dati congiuntamente e introdurre modifiche ai valori di progetto di tale variabile. Si ritiene infine opportuno segnalare che anche l’aggiornamento proposto ai valori progetto della variabile Hs dovrà essere soggetto a future verifiche e validazioni; infatti, sebbene i dati campionari aggiunti con riferimento alle quote maggiori mostrino la possibilità di caratterizzare valori medi della variabile inferiori allo studio originario, si devono considerare i seguenti aspetti: - sebbene si siano considerate solo le stazioni automatiche con n>5, le serie storiche relative alle stazioni utilizzate sono comunque di lunghezza limitata, con conseguente possibile distorsione nella stima dei relativi valori medi; - i risultati relativi alla variabile DH3gg mostrano la tendenza delle stazioni di tipo automatico a sottostimare i valori di precipitazione nevosa; ciò porta a ritenere sensata anche un possibile sottostima dell’altezza del manto nevoso, sebbene probabilmente meno marcata e comunque percentualmente meno significativa. Pertanto, preliminarmente all’utilizzo dei valori aggiornati, si ritiene opportuno un approfondimento ulteriore degli aspetti segnalati, e comunque una validazione degli aggiornamenti ottenuti a valle di un incremento delle serie storiche di dati raccolti dalle stazioni di tipo automatico. 3.2 Definizione di valanga frequente Per identificare i parametri che caratterizzano le valanghe frequenti è stato necessario svolgere una ricerca e un’analisi d’informazioni storiche d’archivio. In particolare, sono stati indagati quei siti valanghivi che avevano a disposizione serie continue di rilevamenti e che quindi comprendono tutte le valanghe occorse nel sito. Tali dati sono stati desunti dagli archivi del SLF, dalle schede di rilevamento degli eventi valanghivi e dalle schede di rilevamento Modello 7 Aineva,. Ad integrazione dei dati esistenti sono state inoltre effettuate osservazioni all’interno di siti pilota, strategicamente distribuiti all’interno dell’arco alpino, per tutta la durata del progetto. Allo scopo di sviluppare nuovi metodi di calcolo per il miglioramento delle procedure di gestione per valanghe frequenti, è stato innanzitutto necessario raccogliere il maggior numero possibile di dati sperimentali ossia di dati di copertura nevosa e valanghe. In Valle d’Aosta tre sono i siti prescelti per la raccolta dei dati su cui realizzare le analisi del caso: - sito di Menthieu in Valgrisenche Valanga non menzionata nel Catasto Regionale Valanghe, ma con frequenza molto elevata: quasi ogni nevicata. - sito della P.ta Seehore in Valle di Gressoney Sito sperimentale della regione, dove vengono svolti numerosi rilievi invernali per lo studio delle valanghe - Sito del Crammont, in comune di Pre-St-Didier Valanga censita nel Catasto Regionale Valanghe, con frequenza molto elevata: quasi ogni nevicata In Piemonte, è stato scelto un sito per la raccolta dei dati su cui realizzare le analisi del caso: Località Passo Moro (2868 m) – Macugnaga (VB), presso impianti MonteRosaStar s.r.l.. Dopo diversi sopralluoghi, la scelta del sito di interesse per la Regione Lombardia è ricaduta nel comprensorio di Aprica Magnolta, ideale per caratteristiche geomorfologiche e climatologiche, nonché per la presenza dal 1991 della stazione nivometeorologica automatica gestita dal Centro Nivometeorologico di A.R.P.A. Lombardia. Inquadramento territoriale del sito di studio Dopo diversi sopralluoghi, la scelta del sito sperimentale di studio per la Regione Lombardia è ricaduta nel comune di Aprica in provincia di Sondrio, località sciistica Valtellinese, posta sul versante Orobico della vallata, ad una quota di 1181 m s.l.m. Il sito, ubicato all’interno del comprensorio sciistico della “Magnolta”, interessa una porzione del versante occidentale del Monte Filone (2395 m s.l.m.), caratterizzato dalla presenza di distacchi naturali e artificiali, i quali insistono sulle sottostanti piste innevate. La provincia di Sondrio e suo inquadramento nel contesto nazionale Tale zona è stata ritenuta ideale sia per le caratteristiche geomorfologiche e climatologiche, nonché per la presenza dal 1991 della stazione nivometeorologica automatica gestita dal Centro Nivometeorologico di ARPA Lombardia. La società gestrice (S.I.B.A. S.P.A), da sempre molto sensibile ai problemi derivanti dalle gestione del rischio valanghe, nel 2008 ha provveduto all’installazione di un impianto di distacco artificiale per la messa in sicurezza di due skiweg di collegamento: uno che dalla zona del lago del Palabione raggiunge la stazione di partenza della seggiovia Magnolta; e il secondo che dalla stazione a monte della stessa seggiovia raggiunge la zona “Caregia”. Versante Occidentale del Monte Filone (2395 m s.l.m.) e tipologia di distacchi che lo interessano Caratterizzazione climatologica A scala sinottica La Valtellina si presenta morfologicamente come un ampio e lungo solco vallivo ad andamento ovest-est, nel quale si immettono diverse valli laterali, spesso mediante conoidi di notevoli dimensioni,. Il clima della Valtellina è per la maggior parte di tipo continentale, Gennaio è il mese più freddo e Luglio il più caldo. La particolare orientazione della vallata determina climi decisamente differenti fra il versante Orobico: umido, fresco ed ombroso; ed il versante Retico: soleggiato, asciutto e caldo. Per quanto riguarda le precipitazioni la Valtellina può essere divisa in 3 settori pluviometrici: 1) Crinale Orobico fino al Passo dell’Aprica con precipitazioni superiori a 1300 mm/a e picchi attorno a 2000 mm/a. 2) Valmasino e Alta Valmalenco (Gruppo del Bernina) con valori compresi fra 1000 e 1300 mm/a. 3) Valmalenco e Media-Alta Valtellina, compresa l’area di Livigno, con valori inferiori ai 1000 mm/a. Le Orobie, grazie alla loro posizione particolarmente esposta agli umidi venti meridionali risultano la zona caratterizzata da maggior piovosità. Per quanto riguarda la distribuzione del manto nevoso la neve tenda a scomparire velocemente lungo il versante Retico fino a quote elevate mentre si conserva intatta nell’ombroso versante Orobico e in buona parte del fondovalle, grazie alla protezione orografica, alla diversa inclinazione rispetto ai raggi solari e al fenomeno dell’inversione termica. A scala locale La presenza della stazione nivometeorologica automatica gestita dal CNM di ARPA Lombardia, unitamente alle osservazioni che quotidianamente ci vengono fornite dai rilevatori in loco, hanno permesso di caratterizzare il sito sia da un punto di vista micrometeorologico che da un punto di vista nivologico. Il sito di Aprica si conferma assolutamente rappresentativo delle condizioni di innevamento medie della fascia Orobica. Gli inverni di studio sono stati caratterizzati da buoni accumuli nevosi, fatta esclusione per la stagione invernale 2011/2012. La stagione 2010/2011, contraddistinta da importanti precipitazioni, è risultata essere la più nevosa. Tale inverno è stato caratterizzato da copiose nevicate nella prima parte, piogge frequenti tra fine Dicembre e inizio Gennaio, un lungo periodo secco nei mesi centrali (Gennaio e Febbraio), e un fine stagione con pochi eventi significativi e subito liquidati dall’ondata di caldo torrido registrato ai primi di Aprile. Lo spessore massimo del manto nevoso registrato in prossimità della stazione è stato di 197 cm. Le temperature, molto rigide nei mesi di Gennaio e Febbraio (-15 ° C il 05/01/2011), hanno subito nei mesi di Marzo e Aprile un progressivo innalzamento sino al caldo estivo (+17 ° C) dei primi di Aprile. Tale ondata di caldo anomalo ha contribuito in maniera determinante alla forte riduzione di spessore del manto nevoso (ben 130 cm in 3 settimane). Proprio in questa occasione si assiste ad un’attività valanghiva eccezionale nelle Orobie, così come in molte località delle Alpi. Si verificano valanghe di fondo di neve fradicia che invadono i fondovalle in più punti e una situazione di instabilità diffusa a scala regionale. L’inverno 2011/2012 è stato avaro di precipitazioni significative. Fatta eccezione per uno sporadico evento nella seconda metà di Ottobre, le precipitazioni sono state assenti fino a Dicembre inoltrato, ove il susseguirsi di isolate nevicate ha determinato un esiguo accumulo nevoso (80 cm circa) che si è mantenuto costante anche durante i mesi centrali della stagione. Le temperature molto rigide, unitamente all’intensa attività eolica che ha rimaneggiato profondamente il manto nevoso, hanno determinato la quasi totale assenza di distacchi spontanei significativi. Le copiose nevicate di Aprile non sono servite per salvare una stagione avara di neve, con caratteristiche scadenti e scioltasi in brevissimo periodo in seguito a condizioni termiche precocemente estive. Confronto stagionale delle altezze neve presso il sito di studio di Aprica La stagione invernale 2012/2013 è stata caratterizzata da numerosi eventi che hanno determinato la presenza di un manto nevoso omogeneo, arrivato a 172 cm di spessore nel mese di Marzo. Le buone condizioni di innevamento e le ottime caratteristiche del manto nevoso non hanno determinato grossi eventi valanghivi spontanei. Tuttavia nel sito di studio sono stati effettuati molti distacchi artificiali (grossomodo in corrispondenza di ogni evento significativo al superamento delle soglie previste nel Piano di Intervento di Distacco Artificiale). Le alte temperature di fine stagione unitamente alle forti piogge che hanno dilavato intimamente il manto anche alle quote più elevate hanno avuto un ruolo fondamentale nella riduzione repentina degli spessori, i quali nel giro di 20 giorni si sono fortemente assottigliati fino a scomparire totalmente. Il Centro Nivometeorologico di ARPA Lombardia si propone inoltre di estendere lo studio delle valanghe di piccole medie dimensioni anche a tutto il territorio Lombardo di propria competenza, già oggetto delle ordinarie attività di rilevamento e monitoraggio che i tecnici del Centro svolgono quotidianamente. A questo proposito, si è deciso di implementare e/o integrare la rete di stazioni nivometeorologiche presenti sul territorio lombardo. Negli ultimi anni il numero delle stazioni nivometeorologiche automatiche è andato sensibilmente aumentando in tutto l’arco alpino. ARPA Lombardia ha una rete di stazioni automatiche distribuite in modo estremamente capillare sul territorio della Lombardia per il monitoraggio Idro-Nivo-Meteorologico e della Qualità dell’aria con un totale di oltre 400 stazioni. Il CNM, per il monitoraggio della neve e delle valanghe, si avvale di decine di stazioni automatiche dotate di nivometro. Di queste, ben 11 sono dislocate tre i 1700 m e i 3050 m di quota e, oltre che della sensoristica meteorologica, sono munite di specifici sensori per il rilievo di parametri nivologici, come temperature interne della neve, temperatura superficiale della neve, temperatura suolo, altezza totale del manto nevoso, pluviometro riscaldato, radiazione incidente e riflessa. I dati meteorologici e nivologici vengono analizzati e interpretati dai tecnici del Centro Nivometeorologico, consentendo così di stimare l’evoluzione del manto nevoso nelle zone monitorate. Combinando ad essi l’analisi dei profili stratigrafici della neve risulta così possibile ricavare indicazioni circa il pericolo di valanghe. Distribuzione della rete di rilevamento utilizzata dal CNM sul territorio Lombardo N. STAZIONI NIVO PROVINCIA QUOTA 1 Aprica Magnolta (SO) 1940 2 Oga S.Colombano (SO) 2290 3 Palù Valmalenco (SO) 2150 4 Valgerola Pescegallo (SO) 1840 5 Pantano d’Avio (BS) 2100 6 Carona Carisole (BG) 1950 7 Vallaccia (SO) 2650 8 Lago Reguzzo (SO) 2450 9 Passo Marinelli (SO) 3050 10 Alpe Motta Madesimo (SO) 1850 11 Piani di Bobbio (LC) 1720 Stazioni nivometeorologiche automatiche gestite da ARPA Lombardia Utilizzando i fondi del progetto Interreg STRADA relativi ad acquisto di strumenti ed attrezzature, ARPA Lombardia ha voluto implementare la sensoristica delle stazioni nivometeorologiche automatiche esistenti al fine di studiare più accuratamente la struttura e l’evoluzione del manto nevoso durante la stagione invernale mediante l’ausilio di modelli informatici dedicati. I modelli informatici del manto nevoso descrivono tramite formule fisiche e metodi numerici quanto accade all’interno del manto nevoso e sulla superficie dello stesso nonché nel punto di contatto con il suolo, offrendo la possibilità di valutare oggettivamente la situazione del manto stesso. SNOWPACK è un modello numerico unidimensionale che simula l’evoluzione temporale della struttura del manto nevoso presso un sito dove è installata una stazione nivometerologica automatica i cui dati alimentano il modello stesso. Tramite formule matematiche si simulano i processi naturali all’interno del manto nevoso e sulla sua superficie, consentendo così agli addetti alla previsione delle valanghe di ricavare informazioni circa l’evoluzione nel tempo del manto nevoso. In SNOWPACK la struttura della neve è simulata da un sistema poroso caratterizzato dai contenuti volumetrici di ghiaccio, acqua e aria. A livello microstrutturale il sistema considera la sfericità dei grani e la loro dendricità (ramificazioni), il raggio delle particelle, il raggio dei colli (punti di contatto fra i grani) e la classificazione della tipologia dei grani. Questi parametri sono considerati primari in quanto le variazioni di temperatura all’interno della neve ne determinano la variazione nel tempo (metamorfismi). Il bilancio di massa del manto nevoso viene calcolato sia tenendo conto del bilancio della neve secca (precipitazioni nevose, neve trasportata dal vento) che del bilancio energetico della neve (fusione, sublimazione, pioggia). I dati di input richiesti dal modello provengono dalle stazioni nivometeorologiche automatiche e sono: • velocità del vento (m/s); • direzione del vento (0-360°); • temperatura dell’aria (°C); • umidità relativa (%); • altezza della neve (cm); • temperatura superficiale della neve (°C); • temperatura dell’interfaccia neve - terreno (°C); • radiazione solare ad onde corte riflessa (W/m²); • 3 valori di temperatura della neve (°C) misurati all’interno del manto nevoso (a 20, 60, 100 cm); Presso il Centro Nivometeorologico di ARPA Lombardia, il modello SNOWPACK funziona nel seguente modo: la centrale di acquisizione dei dati delle stazioni nivometeorologiche prepara una stringa di dati orari che, opportunamente elaborati, vengono trasferiti via ftp al server dell’SLF di Davos dove è implementato SNOWPACK e dove vengono generate tutte le elaborazioni. Dopo circa 30’ dall’invio, un software dedicato del CNM attiva le procedure di scarico delle elaborazioni che, una volta acquisite, vengono rese disponibili ai previsori valanghe. Al fine di portare le stazioni automatiche alla configurazione ideale per il funzionamento di SNOWPACK, sono stati acquistati e installati i seguenti sensori: Stazione Sensore Installazione APRICA MAGNOLTA Pluviometro riscaldato PMB2/R Estate 2012 APRICA MAGNOLTA Albedometro AB20/K Estate 2012 APRICA MAGNOLTA Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 LAGO REGUZZO Termoigrometro TU20 Estate 2012 PIANI DI BOBBIO Albedometro AB20/K Estate 2012 OGA S.COLOMBANO Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 VALLACCIA Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 PANTANO D’AVIO Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 PANTANO D’AVIO Igrometro U20 Estate 2012 CARONA CARISOLE Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 CARONA CARISOLE Igrometro U20 Estate 2012 VALGEROLA Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 PALU’ VALMALENCO Termometro a infrarossi TI20 Estate 2012 Questo investimento ha contribuito a rendere la rete di stazioni nivometeorologiche di ARPA Lombardia più idonea per un futuro sviluppo nell’ambito della modellistica nivologica. La sperimentazione di SNOWPACK è iniziata, a partire dalla stagione invernale 2012/2013, nel sito di studio di Aprica (So), utilizzando i dati della stazione automatica presente sin dal 1991. L’obiettivo futuro per il CNM sarà quello di estendere SNOWPACK a tutte le altre stazioni nivometeorologiche dislocate sul territorio Alpino Lombardo, integrando i dati raccolti in sito (attualmente provenienti dalle stazioni tradizionali e manuali, da quelle automatiche e dai rilievi nivovalangologici itineranti), con elaborazioni modellistiche del manto nevoso. Tutto ciò porterà a un incremento del numero di profili stratigrafici a livello regionale, a un miglioramento della qualità del dato e a uno studio più accurato delle caratteristiche del manto nevoso e alla sua evoluzione durante la stagione invernale. Questi dati, unitamente alle osservazioni eseguite in situ, permetteranno ai tecnici del Centro Nivometeorologico una miglior comprensione dei fenomeni valanghivi che si verificheranno in futuro. Stazioni nivometeorologiche automatiche e potenziali profili automatici prodotti in futuro Per quanto riguarda l’attività del Centro SLF di Davos, inizialmente sono stati scelti quattro siti di misura di cui due nel Cantone Grigioni (Steintälli, Davos e Tujetsch, Sedrun) e due nel Cantone Vallese (Vallée de la Sionne, Anzere e Liddes, Maetigny). Il sito di Davos è stato equipaggiato con numerose stazioni meteorologiche e attrezzato con speciali riflettori per consentire misure con il laserscanner. Il sito di Sedrun è stato equipaggiato con riflettori fissi, una macchina fotografica automatica, e due stazioni Sensorscope. Il sito di Liddes è stato equipaggiato con due stazioni meteorologiche e con una macchina fotografica automatica. Durante la stagione invernale 2012/13 sono state effettuate misurazioni presso un’ulteriore sito di misura situato sul Passo Flüela, a Davos, in cui sono state effettuate misure con laserscanner, doppler radar, fotocamera termica, e fotocamera ad alta velocità. Maggiori informazioni sui siti di misura sono contenute nella parte scientifica di questo documento. Raccolta ed organizzazione di dati preesistenti: parte dei dati dell’archivio storico di Vallée de la Sionne sono stati messi a disposizione per il progetto Interreg. Sono stati utilizzati i dati laserscanning relativi a tre stagioni invernali e dati di dinamica quali pressioni, altezze i flusso e velocità di valanghe aventi simili condizioni iniziali ma che hanno sviluppato distanze di arresto diverse. Risultati campagne di misura: L’attività valanghiva all’interno dei siti di misura durante la durata del progetto è stata scarsa. Solo presso il sito sperimentale di Vallée de la Sionne e presso il sito del Flüela è stato possibile raccogliere dati su valanghe frequenti in qualità e numero da essere rilevanti per il progetto. Sono invece state effettuate numerose campagne laserscanning all’interno di ciascun sito di misura che hanno permesso di caratterizzare con precisione la distribuzione del manto nevoso. Maggiori informazioni sui dati acquisiti durante il progetto sono contenute nella parte scientifica di questo documento. Identificazione parametri concernenti le valanghe frequenti I dati di archivio e i nuovi dati raccolti presso il sito sperimentale Vallée de la Sionne inerenti a misure lasercanner effettuate nella zona di distacco sono stati utilizzati per identificare parametri fisici che permettano di associare una determinata zona di distacco ad una determinata topografia e distribuzione del manto nevoso. I risultati di questa task sono riportati nella parte scientifica di questo documento. Studio della relazione tra parametri nivometeorologici e valanghe frequenti I dati di archivio e i nuovi dati raccolti presso il sito sperimentale Vallée de la Sionne inerenti a valanghe con condizioni iniziali simili ma diverse distanze di arresto sono stati recentemente pubblicati. Lo studio di queste valanghe, e il confronto con il manto nevoso da cui sono state generate, hanno permesso di capire quali sono i parametri nivologici principali che condizionano la dinamica della valanga e quindi la distanza di arresto. Le condizioni del manto nevoso sono ottenute con simulazioni SNOWPACK e Alpine3D. I dati di archivio e i nuovi dati raccolti presso il sito sperimentale Vallée de la Sionne inerenti alle condizioni meteorologiche e relativi episodi valanghivi sono stati analizzati. La distribuzione del manto nevoso è eseguita utilizzando il programma tri-dimensionale di calcolo Alpine3D e/o SNOWPACK. Lo scopo di questa task è quella di ricostruire scenari tipici di distribuzione del manto nevoso presso il sito di Vallée de la Sionne e di correlare questi scenari all’attività valanghiva. 3.3 Studio dell’interazione del cambiamento climatico con le valanghe frequenti In questa fase sono state valutate le possibili correlazioni tra variazioni climatiche e valanghe frequenti. In particolare, di seguito si riporta il report del Dipartimento Sistemi Previsionali di Arpa Piemonte, che, in collaborazione con l’Università degli Studi di Torino, Dipartimento di Scienze della Terra, ha svolto un’indagine con l’obiettivo di analizzare le variazione nivometriche e termometriche che hanno interessato la Val d’Ossola, e più in generale il Piemonte, negli ultimi decenni, attraverso la ricostruzione e l’analisi di alcune serie storiche di dati di temperatura, precipitazioni nevose e altezza del manto nevoso. 3.3.1 Analisi del contesto climatologico 3.3.1.1 Introduzione Attività svolta in convenzione tra Il Dipartimento Sistemi Previsionali di Arpa Piemonte e l’Università degli Studi di Torino, Dipartimento di Scienze della Terra, con l’obiettivo di analizzare le variazione nivometriche e termometriche che hanno interessato la Val d’Ossola, e più in generale il Piemonte, negli ultimi decenni, attraverso la ricostruzione e l’analisi di alcune serie storiche di dati di temperatura, precipitazioni nevose e altezza del manto nevoso. Le attività hanno portato alla creazione di un dataset significativo per numero e distribuzione delle stazioni analizzate, In generale, si sono svolte due fasi d’intervento: Digitalizzazione di misure nivo-termometriche giornaliere di stazioni montane, disponibili su supporto cartaceo presso gli archivi dell’ex Ufficio Idrografico del bacino del Po competente (ARPA Lombardia) per i dati riferiti al bacino del F. Toce e presso l’archivio di ARPA Piemonte per i dati riferiti al resto del territorio regionale; Controllo di qualità dei dati, ricostruzione e omogeneizzazione di alcune lunghe serie, individuazione dei trend principali e definizione di indici climatici. In particolare, le serie reperite da inizio serie e fino al 31/12/2010 ed analizzate sono: Ossola: Vannino, A. Devero, A. Cavalli, Toggia, Camposecco, Agaro. Piemonte centro-meridionale: Acceglio Saretto, Combamala, Vinadio Riofreddo, Pontechianale Castello, Entracque Lago Piastra, Rochemolles, Malciaussia, Ceresole reale, Valsoera, Telessio, Rosone, Lago Serrù. Sulle serie disponibili è stata eseguita: - l’analisi statistica svolta su base giornaliera, mensile, stagionale e annuale delle temperature massima e minima e delle precipitazioni solide e dei relativi indici climatici, anche in rapporto e per confronto con il periodo di riferimento WMO; a tale proposito si sono svolte le analisi più significative ed esaustive delle variabili disponibili, con l’ausilio di elaborazioni adatte alla corretta interpretazione dei risultati raggiunti; - l’analisi statistica dei parametri nivometrici, in relazione al rischio valanghivo, con individuazione del massimo stagionale dell’altezza del manto nevoso e del massimo stagionale dell’incremento dell’altezza del manto nevoso sui tre giorni consecutivi e analisi dei casi critici nivometrici; i valori sono stati valutati anche in funzione del tempo di ritorno. L’integrazione dei dati qui analizzati con i dati degli ultimi 10 anni di rilevamento di dati dalle stazioni automantiche di Arpa Piemonte ha portato alla pubblicazione LA NEVE SULLE ALPI PIEMONTESI, quadro conoscitivo aggiornato al cinquantennio 1961-2010, edito da Arpa Piemonte Di seguito si riporta uno stralcio dettagliato dei principali risultati raggiunti dallo studio. 3.3.1.2 Stazioni di misura Le stazioni meteorologiche manuali scelte per lo studio sono distribuite uniformemente su tutto l’arco alpino piemontese, a quote comprese tra i 700 m e i 2412 m e sono rappresentative di tutti i settori alpini, ad eccezione delle Alpi Liguri (figura 1) P.Camosci Bruggi A.Devero Larecchio A.Cheggio P.Moro Macugnaga A. Lepontine Bocchetta Pisse A.Camparient A. Pennine Piedicavallo Ceresole Reale L.Agnel Piamprato Forno A.Graie Rif.Gastaldi Malciaussia Barcenisio Vaccarone Prerichard L.Pilone Albano Vercell Colleretto A. Graie Salbertrand Le Selle A. Cozie Nord C.Bercia Clot Soma Praly Paesana Sestriere Sauze Cesana C.Barant Bra Pontechianale P.Baracche Feisoglio A.Cozie Sud Colombata Castelmagno Argentera C.Marcarolo Boves A. Marittime Priero Bric Berton A.Liguri C.Lombarda Valdieri Rif.Mondovì 0 12.5 25 50 75 Piaggia 100 km Figura1 3 figura 2 Mappa stazioni manuali Mappa stazioni automatiche selezionate per lo studio Delle 16 stazioni meteo-nivometriche manuali analizzate in suddetta pubblicazione, 6 sono state escluse per limitatezza o incompletezza delle serie termo-nivometriche disponibili, dovute a lacune nella raccolta dei dati - Lago Moncenisio, Lago della Rossa, Oropa e Formazza Ponte -, a dismissione della stazioni stessa Combamala, sospesa nel 1997- e per la non disponibilità dei dati giornalieri antecedenti al 1971 Riofreddo-. Al fine di intensificare le serie analizzate sul contesto territoriale sono state aggiunte alcune stazioni quali Alpe Devero delle Alpi Lepontine, Agaro e Camposecco delle Alpi Pennine, Malciaussia e Telessio delle Alpi Graie e Acceglio Saretto delle Alpi Cozie. Le Stazioni Nivometriche Automatiche analizzate in questo studio sono 46 e fanno parte di un sottoinsieme delle 77 stazioni attive della Rete Meteo Idrologica), di cui 39 si trovano a quota superiore ai 1000 metri, distribuite in modo pressoché uniforme in tutti i settori alpini ad eccezione del settore delle Alpi Cozie Nord, dove è presente una maggiore concentrazione di stazioni. Le 7 stazioni dislocate al di sotto dei 1000 metri di quota sono rappresentative del territorio collinare dell’Appennino piemontese (Priero 610 m, Feisoglio 770 m, Bric Berton 773 m e Capanne Marcarolo 780 m) e del settore di pianura (Albano Vercellese 155 m, Bra 298 m, Boves 600 m). Il maggior numero di stazioni si ha nella fascia altimetrica 1400-1800 metri, importante per la necessità di monitorare le nevicate, in relazione ai problemi che possano derivare da esse alla viabilità alpina e di fondo valle. Delle 9 stazioni poste al di sopra dei 2200 metri, 3 sono oltre i 2500 metri, Rifugio Gastaldi a 2659 m, Rifugio Vaccarone a 2755 m e Passo del Moro a 2820 m ( 3) I parametri analizzati sono i valori giornalieri di temperatura massima e minima dell’aria (T max, T min in °C), l’altezza della neve al suolo (HS in cm). L’altezza della neve fresca (HN in cm) è stata stimata giornalmente per differenza di HS, al fine di uniformare i valori di tutte le stazioni manuali, poiché solo in alcune di esse e per un limitato arco temporale il valore fu misurato. Questo approccio ha permesso inoltre il confronto con le stazioni automatiche riportato nel presente studio. I dati impiegati soddisfano il requisito della World Meteorological Organization (WMO, 2007) secondo cui sono necessari almeno 30 anni di dati per poter svolgere uno studio rappresentativo delle caratteristiche climatiche dell’area in esame. La percentuale minima dei dati necessaria affinché le serie possano essere impiegate per l’analisi climatica è dell’80% a livello mensile (Sneyers, 1990) che corrisponde per i mesi di 30 giorni a 24 giorni, per i mesi di 31 giorni a 25 giorni e per il mese di 28 giorni a 22 giorni in modo d’avere per ogni singolo mese una lacuna non superiore a 6 giorni consecutivi. Anche per i valori stagionali calcolati direttamente dai dati giornalieri è necessario avere a disposizione almeno l’80% dei dati (Sneyers, 1990) al fine di ottenere una lacuna non superiore ai 18 giorni non consecutivi. I dati annuali determinati sempre dai valori giornalieri si considerano completi se si hanno a disposizione almeno il 94% dei dati giornalieri (Klein Tank et al., 2003) corrispondente ad una lacuna non superiore ai 20 giorni non consecutivi. Pertanto si è proceduto alla valutazione della consistenza delle serie, calcolando la percentuale dei dati presenti per ogni mese, stagione ed anno. L’arco temporale di analisi dei dati delle stazioni nivometriche automatiche analizzate fa riferimento ad un periodo di 10 anni che va dal 2001 al 2010. La scelta di questo periodo è dovuta essenzialmente al maggior numero di stazioni disponibili, viceversa la scelta di un numero di anni maggiore avrebbe comportato una notevole riduzione delle stazioni operative. La scelta è stata fatta partendo da quelle attualmente attive in modo da avere la possibilità di effettuare ulteriori confronti in futuro. L’estensione temporale limitata agli ultimi 10 anni, non consente la caratterizzazione climatica e l’analisi del regime di precipitazioni nevose dei punti stazione analizzati, ma permette di effettuare alcune valutazioni generali sull’andamento medio dell’innevamento delle ultime stagioni invernali. Inoltre è stato possibile effettuare alcune considerazioni sui differenti metodi di misura (automatico e manuale). I dati raccolti prendono in considerazione tutta la durata dell’anno anche se alcune elaborazioni sono state compiute per il solo periodo stagionale di interesse che convenzionalmente è compreso tra il mese di novembre di un anno e il mese di maggio dell’anno successivo. I dati delle SNA presentano sempre una percentuale di dati sufficiente da essere considerati completi. 3.3.1.2.1 Digitalizzazione, controllo della qualità delle Stazioni manuali (SNT) I dati delle stazioni manuali analizzate in questo studio provengono in parte da registri cartacei (Figura-3), compilati da operatori di diversi enti e società, in passato gestite dal SIMN (Servizio Idrografico Mareografico Nazionale), in parte dall’archivio informatico di ARPA (Agenzia Regionale per la Protezione Ambientale). Il SIMN venne istituito nel 1917 dall'allora Ministero dei Lavori Pubblici con lo scopo di uniformare, organizzare e rendere disponibili le misurazioni pluviometriche, idrometriche e mareografiche in Italia. Negli anni precedenti queste misurazioni erano eseguite in maniera non coordinata da singole strutture che avevano svolto il medesimo compito negli stati prae-unitari. Il Servizio Idrografico ha anche proceduto, fino alla sua dismissione, alla pubblicazione dei cosiddetti Annali Idrologici, relativi ai vari compartimenti in cui era stato diviso il territorio. La divisione compartimentale ricalcava i bacini idrografici dei principali fiumi italiani. Attualmente gli annali ed i registri cartacei sono conservati presso gli archivi regionali di Arpa a cui sono state trasferite le competenze dal 2002. Le variabili riportate sui registri cartacei comprendevano: lo stato dell’atmosfera, la temperatura massima e minima, la quantità di pioggia e neve fusa, l’altezza della neve al suolo. Altre informazioni riguardavano talvolta l’ora di osservazione del fenomeno meteorologico ed eventuali osservazioni dell’operatore riguardanti principalmente l’usura e la sostituzione dei sensori. Per ogni stazione meteorologica tutti i dati giornalieri di temperatura massima e minima e di precipitazione solida sono stati digitalizzati su un foglio elettronico seguendo il seguente schema: -data nel formato gg/mm/aaaa; - temperatura massima in °C; -temperatura minima in °C; -spessore del manto nevoso in cm; -precipitazione solida HN in cm, ricavato per differenza giornaliera di altezza neve al suolo HS; - quota in metri: il dato della quota costituisce una prova importante di eventuali cambiamenti di posizione della stazione meteorologica; - campo osservazioni, dove sono state riportate eventuali informazioni annotate dall’osservatore inerenti alla manutenzione della strumentazione; -ora in cui l’operatore ha rilevato dati. Figura-3 Esempio di scheda cartacea delle stazioni gestite dal SIMI Su ogni singola serie considerata completa è stato applicato un controllo di qualità con l’utilizzo del software RClimdex (Zhang et al., 2004) che permette di individuare gli errori di trascrizione del dato ed eventuali valori anomali detti outliers. Essi sono valori giornalieri di temperatura massima e minima che cadono al di fuori di un intervallo definito che deriva dalla media ± n volte la deviazione standard del dato giornaliero calcolata su una finestra di 5 giorni. In questo studio il valore di n è stato posto uguale a 4 in modo da individuare solo i valori estremi che ricadono nelle code della funzione di distribuzione. RClimDex accetta come input i valori giornalieri di precipitazione e di temperatura in un file con estensione *.txt (Figura-4). Figura-4: esempio il file organizzato in sei colonne con indicazione dell’anno, mese, giorno, precipitazione, temperatura massima e minima. I dati mancanti vengono codificati con –99.9. Il programma fornisce i files in cui sono riportati gli outliers ed i dati errati di temperatura e precipitazione che vengono controllati uno ad uno. Questi possono essere frutto di disattenzioni di digitalizzazione e quindi corretti riconfrontando i valori digitalizzati con i fogli cartacei; qualora invece gli errori fossero già presenti nel cartaceo originale, si è valutato singolarmente ogni caso. Inoltre RClimDex consente un elaborazione grafica dei dati su tutto il periodo che permette di individuare visivamente la presenza di lacune ed eventuali picchi anomali, anch’essi verificati con il cartaceo (Figura 5). Figura 5 Andamento giornaliero dei dati di temperatura massima dal 1947 al 1956 della stazione di Malciaussia, con alcuni picchi anomali RClimDex svolge il controllo di qualità solo sui valori giornalieri di precipitazione liquida e temperatura, non sui dati di neve, per i quali e' stato adottato un metodo diverso, studiato appositamente ad-hoc. A partire dalla serie di spessore del manto nevoso HS(t) vengono calcolate le serie di accumulo HN(t) e di “fusione” e/o assestamentod(t) giornalieri come segue: HN(t) = HS(t) – HS(t-1) se HS(t) – HS(t-1) >0 HN(t)= 0 d(t) = HS(t-1) – HS(t) d(tt) = 0 se HS(t) – HS(t-1) ≤0 se HS(t-1) – HS(t) >0 se HS(t-1) – HS(t) ≤0 I valori di HN(t) e d(t) che eccedono la soglia del 99° percentile (calcolato sui dati non nulli) corrispondono a variazioni brusche dello spessore del manto nevoso e pertanto vengono controllati prima consultando i bollettini cartacei per verificare eventuali errori di trascrizione e poi tramite il confronto con le altre variabili meteorologiche misurate nella stazione stessa ed in quelle limitrofe. I valori non plausibili vengono infine invalidati e considerati come “dato mancante”. L’estensione temporale della serie meteorologica, purtroppo, non costituisce di per sé una condizione sufficiente per poter procedere alla ricostruzione del clima dell’area in esame (Aguilar, 2003). E’ sufficiente, per esempio, che negli anni di funzionamento siano state fatte delle sostituzioni dei sensori di misura con caratteristiche diverse per produrre delle disomogeneità. È necessario quindi, disporre di tecniche di omogeneizzazione che consentano di “modellare” la serie, rendendola il più possibile priva di influenze extra climatiche. Una serie si definisce omogenea quando il suo andamento temporale è determinato unicamente da variazioni imputabili a cause meteo-climatiche. Una serie perfettamente omogenea rappresenta una condizione ideale, raramente riscontrabile nelle serie storiche di dati meteorologici: è infatti molto improbabile che osservazioni raccolte nell’arco di più secoli, siano direttamente confrontabili (Sancrotti & Pastorelli, 2004). I segnali climatici possono essere alterati da fattori antropici che possono avere origine dalle diverse fasi del processo di acquisizione ed elaborazione dei dati. La posizione delle stazioni di misura, la tipologia degli strumenti usati, le formule utilizzate per calcolare alcune grandezze, il territorio e le pratiche di rilevamento dell’osservatore costituiscono un sistema complesso di fattori che condiziona i valori misurati e registrati (Peterson et al., 1998). Le disomogeneità si manifestano essenzialmente in due modi: discontinuità netta del valor medio dovuta ad un cambio di posizione o di strumentazione; variazione graduale del valore medio provocata da un lento cambiamento dell’ambiente circostante (Venema et al., 2012). I metodi di omogeneizzazione possono essere suddivisi in metodi diretti e indiretti. I primi si basano su dati oggettivi, di solito ricavati da studi di carattere storico: i metadata. Un metadatum (dal greco meta “oltre, dopo” e dal latino datum “informazione”, letteralmente “dato su un (altro) dato”), è l’informazione che descrive un insieme di dati. I metodi indiretti fanno uso di tecniche statistiche, generalmente basate sul confronto con altre serie storiche, e del supporto dei metadata, se disponibili, a conferma dei risultati ottenuti attraverso le analisi statistiche. I metadata di ogni stazione sono stati individuati grazie ad una accurata ricerca storica. Come primo passo sono stati visionati i registri cartacei rintracciando appunti di mal funzionamento o di sostituzione della strumentazione compilati dai vari osservatori. Successivamente sono stati consultati, per tutti gli anni analizzati, gli Annali del Servizio Idrografico che riportano per ogni stazione la strumentazione, la quota sul mare, la quota dell’apparecchio al suolo e l’anno di attivazione delle osservazioni. Nel caso in cui la ricerca storica non evidenzi alterazioni nella registrazione della variabile è necessario applicare il T-test iterato (Wang et al., 2007), utilizzando il software AnClim (Štěpánek, 2008) che permette di individuare repentini cambiamenti del valor medio della serie. E’ possibile così evidenziare per ogni stazione le discontinuità presenti, informazioni fondamentali per una corretta applicazione del test di omogeneizzazione. Il test di omogenizzazione utilizzato per rendere le serie giornaliere di temperatura massima e minima omogenee è lo SPLIDHOM (SPLIne Daily HOMogenization) (Mestre et al., 2011), metodo innovativo basato sulla spline cubica che permette non solo di correggere i valori medi della serie ma anche i più alti ordini dei quantili e dei momenti della serie perturbata. Al fine di ottenere una correzione realistica della serie candidata (Y), serie da omogeneizzare, è necessario calcolare la funzione di trasferimento grazie all’utilizzo di serie di riferimento (X), serie registrate da stazioni limitrofe che si correlano bene con la serie candidata. Le serie di riferimento non devono essere necessariamente omogenee su tutto il periodo analizzato ma omogenee nei sottoperiodi in cui la serie candidata presenta delle discontinuità (Figura 6). Come primo passo il test calcola la funzione di regressione non lineare (mYXjaft) di Y su X dopo la jth discontinuità, la funzione di regressione non lineare (mYXjbef) di Y su X prima della jth discontinuità e poi la funzione non lineare (mXYjbef) di X su Y prima della jth discontinuità. Figura 6: Definizione dei sottoperiodi omogenei della serie candidata Y e della serie di riferimento X. HSPXjaft = sottoperiodo omogeneo di X dopo la jth discontinuità, HSPXjbef = sottoperiodo omogeneo di X prima della jth discontinuità, HSPYj = sottoperiodo omogeneo di Y tra la j e la j-1 discontinuità. Le discontinuità vengono corrette sequenzialmente dalla più recente alla più vecchia. Il fattore di correzione è dato da Y t = mYXaft − bef (m XYbef (Y t )) Yt = valori della serie candidata nell’intervallo HSPYj+1 La funzione di regressione si calcola grazie ad una classica smoothing spline cubica (Hastie et al.,1990). I smoothing parametri della spline cubica sono stimati, per ciascuna regressione, con una tecnica standard di cross-validazione. 3.3.1.2.2 Validazione ed archiviazione dei dati delle Stazioni automatiche (SNA) Il dato dell’altezza di neve al suolo viene acquisito con nivometro a ultrasuoni, memorizzato su una memoria locale (moduli EPROM, Flash Cards) e trasmesso ogni 30 minuti, al centro di elaborazione e acquisizione dati del Centro Funzionale di Arpa Piemonte, dove viene archiviato in un database relazionale. Essi vengono visualizzati in forma grafica in tempo reale e sottoposti a processi di verifica. Per ogni punto di misura si ha un’elevata risoluzione temporale, tuttavia i dati nivometrici, per la natura stessa dello strumento di misura, possono essere falsati da una serie di fattori, legati alle condizioni meteorologiche (accumulo/dispersione della neve per effetto eolico) e a possibili interferenze durante la misura, come ad esempio ostacoli che coprono temporaneamente il sensore oppure la crescita dell'erba dopo la fusione completa del manto nevoso, ma anche dalle variazioni di temperatura e umidità. I dati neve, utilizzati dalla valutazione del pericolo valanghe alle analisi in campo idrologico e climatologico, richiedono invece un’elevata accuratezza ed affidabilità. Essi vengono quindi quotidianamente sottoposti ad un controllo di qualità semi-automatico per individuare le eventuali anomalie nelle misure, attraverso anche l’utilizzo di un algortimo (Terzago et al., 2013) che identifica i dati “sospetti”, come possibili outliers, picchi isolati oppure valori improbabili data la stagionalità della precipitazione nevosa. La procedura consiste in una serie di controlli sulla temperatura dell’aria ed implementa un modello di fusione del manto nevoso per verificare la compatibilità del dato nivometrico con le altre variabili meteorologiche misurate. L’algoritmo viene applicato sul dato aggregato delle ore 8.00 locali, risultato già di una media mobile di 5 dati, adottata per togliere i disturbi di misura del sensore e utilizza una serie di test logici, di valori soglia e, in base anche ai dati di temperatura, viene effettuata una verifica sulla plausibilità di accumulo/fusione della neve invalidando i dati anomali. Alla fine di questo processo si ottiene una serie filtrata di altezza di neve al suolo, derivata dal valore misurato originale, in cui sono stati invalidati tutti i dati anomali e sono stati posti a zero i falsi positivi ed i dati negativi. Ad ogni valore viene associato un flag di validazione che indica se il dato è confermato. Il dato così validato automaticamente dall’algoritmo viene ulteriormente sottoposto a una verifica quotidiana manuale da parte di tecnico nivologico con il confronto incrociato dei dati delle stazioni nivometiche manuali vicine e con i dati in tempo reale di pioggia, vento e temperatura della rete automantica. Le serie complete digitalizzate sono state poi inserite nella banca dati di Arpa Piemonte ad integrazione dei dati già presenti, raccolti a partire dal 1983, anno in cui ebbe inizio la rete nivometrica regionale, e resi disponibili attraverso il servizio di distribuzione dati di Arpa Piemonte. Accedendo al sito www.arpa.piemonte.it è possibile eseguire il download dei dati nivometrici nonché dei valori giornalieri e mensili di temperatura, precipitazione, neve, umidità, radiazione, velocità e direzione vento, elaborati a partire dai dati rilevati dalle stazioni automatiche della rete al suolo. 3.3.1.2.3 Differenze tra stazioni manuali e automatiche Nel 1983, in seguito alla costituzione dell’AINEVA, ebbe inizio l’attività della rete nivometrica regionale. Durante i primi anni era costituita quasi esclusivamente da stazioni manuali, mentre le prime stazioni automatiche (Sauze d’Oulx, Lago Pilone e Macugnaga, Passo del Moro) furono attivate nella seconda metà degli anni ’80 a titolo sperimentale, per diventare presto parte integrante della rete. Verso la metà degli anni ’90 il numero delle stazioni automatiche iniziò ad aumentare notevolmente, mentre le stazioni manuali al contrario si sono ridotte. Attualmente la rete di rilevamento nivometrica regionale è composta in prevalenza da stazioni automatiche e per una quota minore da stazioni manuali( Figura ). Figura 7 :variazioni negli anni della configurazione delle rete nivometrica piemontese Le informazioni che derivano dai due sistemi di raccolta non sono del tutto equiparabili, quanto mento vanno letti e utilizzati conoscendone la provenienza e quindi la modalità di acquisizione. Nelle SNT della rete piemontese i dati sono misurati e registrati una volta al giorno, adottando ora il modello 1 AINEVA, nelle SNA il valore di HS è campionato ogni 30 min; nel primo caso si ha un dato ogni 24 ore, nel secondo 48 valori al giorno, fatto che permette di seguire l’intensità della precipitazione in corso di nevicata e cogliere eventuali disturbi dovuti all’innescarsi di attività eolica durante o dopo la precipitazione ( B.Frigo et al, 2012). Invece, in caso di tormente di neve e di forte ventilazione, successiva alle precipitazioni nevose, il dato di HN misurato ogni 24 h nei campi neve può risultare sfalsato, in positivo o in negativo e, in casi estremi di vento molto forte, essere addirittura nullo. Le SNA consentono inoltre di disporre in continuo e in tempo reale di dati relativi a diversi parametri, in relazione a come è configurata la sensoristica di ogni punto stazione (e.g., altezza del manto nevoso, temperatura dell'aria e del manto nevoso, direzione e velocità del vento, radiazione solare incidente e riflessa, umidità relativa, pressione atmosferica, e così via). Valore aggiunto delle stazioni automatiche è che possono essere dislocate in luoghi difficili da raggiungere quotidianamente da un operatore, soprattutto in pieno inverno. Quindi oltre ad infittire i punti di misura alle quote di media montagna vanno a coprire quelle fasce altimetriche non rappresentate dalle SNT, ovvero le quote oltre i 2500 metri e nelle zone dove, per motivi morfologici, i dati nivometrici per la previsione del pericolo valanghe non verrebbero raccolti (zona collinare e pianure). Così come evidenziato nel manuale “Valutazione della stabilità del manto nevoso, linee guida per la raccolta e l’interpretazione dei dati” (Frigo et al., 2012) le stazioni nivometriche automatiche presentano, tuttavia, alcune problematiche di lettura ed interpretazione del dato. Le difficoltà maggiori si hanno in caso di precipitazione nevose di intensità minore ai 5-10 cm, soprattutto su suolo senza neve: è molto difficile definire in tali casi la quota delle nevicate autunnali e primaverili, in particolare se avvengono alle fasce medio basse dove il dato rilevato dal nivometro è disturbato dalla presenza di erba. Altra problematica, arginabile, ma non superabile completamente, è la sottostima di HN che deriva dalla differenza di HS, dato che incorpora anche il processo di assestamento che il manto nevoso subisce per ridefinizione degli spazi tra i grani per motivi meccanici e metamorfici. La media di sottostima annuale si aggira mediamente tra il 20% e il 40%, tuttavia questa percentuale varia in funzione della quantità di neve che si registra durante una precipitazione, ovvero in relazione alla durata della precipitazione; varia inoltre se si mettono a confronto le singole precipitazioni nei diversi periodi della stagione invernale o ancora se si prendono in considerazione i valori stagionali. Se il manto nevoso è compatto, ad elevata densità, la nuova nevicata che si registra non andrà ad influenzare l’assestamento del manto nevoso preesistente, i valori di HN risulteranno quindi molto simili o uguali; viceversa se il manto nevoso ha una densità bassa (valori indicativi possono essere <250 kg m-3) la nuova neve, depositandosi, andrà ad influire meccanicamente sulla diminuzione di spessore del manto nevoso preesistente e quindi il valore di HN calcolato come differenza di HS sarà molto sottostimato. La discrepanza si evidenzia maggiormente durante le precipitazioni nevose di più giorni consecutivi (di 2 o più), per effetto del forzato assestamento indotto alla neve fresca di inizio nevicata dalla pressione esercitata dall’accumulo della neve dei giorni successivi. A titolo di esempio, utilizzando i dati raccolti presso due campi neve, uno nel nord e l’altro del sud della regione, durante la stagione invernale 20112012 e confrontando la differenza di HS con il valore di HN misurato sulla tavoletta si trova che a Formazza-Lago Vannino (2180m slm) a fronte di un valore di HN cumulato misurato di 880 cm, la soma della differenza di HS è di soli 644 cm, il 35% in meno, mentre a Vinadio-Lago Riofreddo ( 1280 m slm) il valore di HN misurato è di 200 cm e il valore ricavato dalla differenza di HS e di 161 cm, circa il 25% in meno. Da questi due esempi si evince che parlare di sottostima media risulta difficile e fonte di errate conclusioni se applicate nel campo della valutazione del pericolo valanghe, dove è fondamentale sapere con precisione quanta neve fresca insiste sui pendii già instabili e quanta può essere movimentata da eventuale attività eolica, perché dipende da caso a caso, tipo di neve durante la precipitazione, durata della precipitazione, ventilazione durante o dopo la precipitazione e, soprattutto, struttura del manto nevoso preesistente alla nevicata. A fronte di quanto esposto ne deriva che una completa analisi dell’innevamento di un definito contesto territoriale non può prescindere dall’utilizzo di entrambe le reti, automatica e manuale, ed è per questo motivo che in questo studio sono state inserite anche le analisi delle stazioni automatiche ben distribuite sull’intero territorio, seppur limitato agli ultimi 10 anni. 3.3.1.3 Elaborazioni eseguite L’analisi termometrica presentata nella pubblicazione sopra citata è stata condotta utilizzando i dati dal 1961 al 2010 della rete delle SNT. Su questo intervallo temporale sono stati calcolati i valori medi di temperature massima e minima, i valori estremi e gli indici climatici derivati -giorni di gelo e giorni senza disgelo-, lo spessore del manto nevoso, l’altezza cumulata di neve fresca, il numero di giorni nevosi e il numero di giorni con copertura nevosa. Sono state inoltre eseguite lo studio della Altezza di neve fresca e l’analisi statistica di distribuzione dell’altezza di neve fresca, mediante l’utilizzo dei bloxplot, il regime nivometrico, l’analisi dello spessore del manto nevoso e l’analisi statistica di distribuzione dello spessore del manto nevoso, i giorni con precipitazione nevosa e la relativa analisi statistica di distribuzione, i giorni con copertura nevosa e la i relativi boxplot, lo spessore massimo nevoso e i valori di probabilità di diverse altezze di neve al suolo per fasce altimetriche.E’ stato altresì analizzata la correlazione con quota e la distribuzione regionale delle precipitazioni nevose. Si è passati poi a valutare l’evoluzione negli ultimi 50 anni dell’innevamento e delle precipitazioni nevose. L’evoluzione temporale è stata analizzata usando l’Indice di Anomalia Standardizzata (SAI) che esprime l’anomalia del parametro esaminato rispetto al valor medio del periodo di riferimento di 30 anni. Un indice SAI positivo indica una quantità di neve superiore alla media, mentre un indice negativo è legato a un deficit. L’indice SAI e' stato calcolato su base stagionale novembre-maggio, mediando le anomalie standardizzate relative alle singole stazioni per tutte le variabili analizzate. HS, HN, DS, HSD. Al fine di valutare l'andamento dei parametri climatici sul lungo periodo sono state selezionate le 6 stazioni attive fin dal 1933, Formazza – Toggia, Antrona – Alpe Cavalli, Ceresole Reale – Capoluogo, Usseglio – Malciaussia, Bardonecchia – Rochemolles e Acceglio – Saretto e la media di riferimento utilizzata è stata 1971-2000 . Successivamente l’analisi dell’indice SAI è stata applicata a tutte le 16 stazioni manuali per il sotto-periodo 1961-2010 confrontando due medie di riferimento: 1971-2000 per poter fare confronti con studi già presenti in letteratura e 1981-2010 per valutare le variazioni più recenti. Per una valutazione a lungo termine dei parametri analizzati è importante considerarne l’andamento nel tempo e verificare la presenza di trend significativi nelle serie di dati, volte a determinare la presenza di tendenze, positive o negative. Per valutare la significatività delle tendenze è stato usato il test nonparametrico di Mann-Kendall che verifica l’ipotesi nulla (H0) dell’assenza di tendenza e restituisce la probabilità PMK di commettere un errore rigettando l'ipotesi nulla H0. Il livello di significatività' statistica per il P-value e' stato fissato a α=0,05: quando il P-value è inferiore ad α, il trend è statisticamente significativo, con un livello di confidenza del 95%. 3.3.1.4 3.3.1.4.1 Rischio valanghivo Incremento neve fresca sui 3 giorni Gli eventi di precipitazione nevosa intensa sono di notevole interesse nella valutazione e prevenzione del rischio valanghivo. Le serie storiche di lungo periodo permettono di esaminare la variabilità interannuale della precipitazione nevosa a partire dai primi decenni dello scorso secolo e forniscono informazioni essenziali sugli eventi particolarmente intensi, o estremi, quelli che contribuiscono a rendere instabile il manto nevoso in quota e dunque sono più strettamente legati al distacco delle valanghe. In questo capitolo vengono esaminati le serie storiche di lungo periodo, ovvero Lago Piastra, Alpe Cavalli, Acceglio Saretto, Ceresole Reale e Toggia sull'intervallo temporale comune 1933-2010. Figura 8 Boxplot dei massimi stagionali di precipitazione nevosa cumulata su tre giorni consecutivi. Le statistiche si riferiscono al periodo comune 1933-2010 Definiamo come “evento di precipitazione nevosa intensa” il massimo stagionale (Novembre-Maggio) di precipitazione nevosa cumulata su 3 giorni. Nella Figura e' riportata la statistica di questa variabile per le 5 stazioni. Per le 4 stazioni situate tra i 1000 ed i 1600 m s.l.m. il quantitativo massimo di precipitazione nevosa cumulata su 3 giorni si aggira mediamente attorno ai 70-80 cm mentre i valori estremi sono prossimi ai 150 cm. Nella stazione di Toggia, situata a 2165 m s.l.m., mediamente ogni anno si verifica un evento di precipitazione nevosa di circa 100 cm cumulati su 3 giorni, mentre il valore massimo assoluto ha superato i 170 cm. Figura 9 Boxplot dei massimi stagionali di precipitazione nevosa cumulata su tre giorni consecutivi riferiti al periodo comune 1961-2010 Allargando l'analisi a tutte le stazioni disponibili sul periodo 1961-2010 (Figura ) viene confermato che tra 1000 e 2000 m s.l.m i valori mediani di precipitazione nevosa su tre giorni stanno nell'intervallo 70-85 cm ed oltre 2000 m s.l.m. si superano i 100 cm. Per quanto riguarda i valori massimi assoluti, essi sono compresi nel range 140-190 cm tra 1000 e 2000 m, mentre possono superare 200 cm oltre 2000 metri di quota. 3.3.1.4.2 Casi critici nivometrici Grazie alla disponibilità di serie storiche di lungo periodo e' stato possibile valutare i valori massimi di precipitazione nevosa cumulata su 1, 3 e 5 giorni e studiare i cosiddetti casi critici nivometrici. Per ognuna delle 5 serie sono stati calcolati i massimi stagionali di precipitazione nevosa giornaliera e cumulata su 3 e 5 giorni. I valori di queste serie derivate sono stati riordinati in ordine decrescente, dal valore massimo al valore minimo e poi si sono considerati i massimi di ordine I (massimi assoluti), V, X, XV, XX (Tabella 1). Tabella 1 Massimi stagionali di precipitazione nevosa cumulata su 1, 3 e 5 giorni di ordine I (massimi assoluti), V, X, XV e XX (periodo 1933-2010). 1gg 3gg 5gg Stazione Toggia 1 5 125 103 10 98 15 91 20 85 1 5 10 15 20 1 5 10 15 20 191 162 141 134 129 230 173 155 150 143 Saretto 110 85 70 69 65 180 134 111 96 91 224 160 125 114 104 Ceresole 102 90 83 70 65 217 145 130 110 100 219 165 140 120 105 Cavalli 108 84 79 71 65 167 141 130 124 104 194 170 150 125 116 Piastra 110 95 75 70 61 150 120 104 99 90 155 138 121 107 104 Nelle stazioni di Lago Piastra ed Alpe Cavalli, situate a quote più basse, si può notare che le curve dei casi critici sono approssimativamente equidistanziate e le differenze tra i massimi dei vari ordini rimangono circa costanti sia che si considerino le precipitazioni cumulate su 1, 3 o 5 giorni. Se confrontiamo invece le curve di inviluppo delle stazioni di Acceglio Saretto, Ceresole Reale e Toggia notiamo che le curve dei massimi assoluti presentano deviazioni importanti rispetto alle altre curve, esiste cioè un ampio divario tra il primo caso critico e quelli successivi. La stazione di Acceglio Saretto presenta massimi assoluti di 110, 180 e 224 cm di precipitazione nevosa cumulata rispettivamente su 1, 3 e 5 giorni. La stazione di Toggia, posta ad altitudine maggiore, registra quantitativi leggermente superiori, rispettivamente di 125, 191 e 230 cm. La differenza tra le due stazioni si nota soprattutto sui quantitativi giornalieri e diminuisce progressivamente considerando i valori cumulati su 3 e 5 giorni. Nella stazione di Ceresole Reale il massimi assoluti di precipitazione nevosa cumulata su 3 e 5 giorni hanno valori comparabili attorno ai 220 cm. 3.3.1.4.3 Tempi di ritorno Un'altra interessante applicazione per la valutazione del rischio valanghivo sulle Alpi Piemontesi è costituita dalla stima del periodo (o tempo) di ritorno di eventi particolarmente intensi. Si definisce periodo di ritorno R l'intervallo di tempo medio che intercorre tra due eventi della stessa intensità. Questo parametro permette di stimare la ricorrenza media del verificarsi di un evento di una data intensità e viene comunemente usato per valutare la frequenza degli eventi estremi. Il contesto statistico che permette di trattare la probabilità di eventi estremi è dato dalla Teoria degli Eventi Estremi (EVT) (Coles, 2001). Un approccio comunemente utilizzato in idrologia è quello di suddividere la serie temporale in blocchi e studiarne le proprietà dei massimi, considerati realizzazioni dei valori “estremi” della distribuzione. In questo caso sono statati considerati i massimi assoluti di precipitazione nevosa giornaliera occorsi in una stagione nivologica (Novembre-Ottobre). Si può dimostrare che questa serie segue la distribuzione Generalizzata degli Eventi Estremi (GEV) e, dall'interpolazione dei valori osservati, è possibile stimare diversi parametri di interesse quali il periodo di ritorno per determinati livelli di precipitazione nevosa. Per questo tipo di analisi sono state considerate le 5 serie storiche di precipitazione nevosa giornaliera più lunghe, su tutto il periodo disponibile, al fine di sfruttare tutta l'informazione in esse contenuta. Sono stati determinati valori di precipitazione nevosa associati a periodi di ritorno di 1,10,50 e 100 anni. Gli eventi estremi con tempo di ritorno di 100 anni sono stati ottenuti attraverso un'estrapolazione della GEV al di fuori del range massimo di osservazione (ovvero la lunghezza delle serie, di 78 anni), pertanto sono caratterizzati da un'incertezza maggiore. Nella Figura 3-1 sono presentati i risultati dell'analisi sulle precipitazione nevose estreme giornaliere ed in particolare vengono riportati i grafici dei livelli di precipitazione nevosa in funzione del periodo di ritorno espresso in anni L'andamento dei massimi di precipitazione nevosa giornaliera in funzione del tempo di ritorno è comparabile nelle stazioni analizzate situate al di sotto dei 2000 m (Tabella 2) : in media ogni anno si hanno precipitazioni nevose massime di 20-30 cm cumulati in un giorno. Nevicate di 70-80 cm cumulati nell'arco di 24 ore si verificano in media una volta ogni 10 anni, mentre quantitativi attorno ai 100 cm/giorno si verificano ogni 50 anni. Più rare sono le precipitazioni oltre i 100 cm, che si registrano in media una volta in 100 anni. Nella stazione di Toggia si registrano precipitazioni nevose più abbondanti per i tempi di ritorno considerati, in ragione sia della quota che della posizione geografica. Tabella 2 :Precipitazione nevosa cumulata su 1 e 3 giorni corrispondente ai tempi di ritorno di 1, 10, 50 e 100 anni. I valori sono stati ottenuti dall'analisi delle serie storiche sul periodo 1933-2010. Precipitazione cumulata 1 giorno R1 [cm] Precipitazione cumulata 3 giorni R10 [cm] R50 [cm] R100 [cm] R1 [cm] R10 [cm] R50 [cm] R100 [cm] Lago Piastra 23 78 100 110 31 110 134 142 A. Cavalli 25 80 96 101 34 130 163 175 Saretto 27 75 99 109 36 113 151 167 Ceresole R. 21 79 104 115 30 124 193 228 Toggia 42 97 116 122 63 150 180 190 È stata ripetuta l'analisi sui massimi stagionali di precipitazione nevosa cumulata su 3 giorni per valutare gli eventi particolarmente intensi distribuiti su un intervallo temporale più lungo. Al di sotto dei 2000 m s.l.m. in media ogni anno si verifica un evento di precipitazione nevosa di 30 cm cumulati su 3 giorni. Questo valore risulta di poco superiore rispetto al corrispondente livello della cumulata giornaliera, suggerendo che gli eventi intensi con tempo di ritorno di un anno si sviluppano prevalentemente con durata di un giorno. Le maggiori differenze si riscontrano considerando tempi di ritorno più lunghi: in media una volta ogni 10 anni si verificano precipitazioni nevose di 100-130 cm ed una volta ogni 50 anni si hanno precipitazioni di 130-190 cm cumulati su 3 giorni. Sopra i 2000 m s.l.m., i valori di riferimento per gli eventi di precipitazione nevosa distribuiti su 3 giorni sono: circa 60 cm con frequenza annuale, circa 150 cm una volta ogni 10 anni e circa 180 cm una volta ogni 50 anni. Dopo l'analisi delle serie di lungo periodo, viene ora presentata una panoramica che mira ad estendere lo sguardo su tutto l'arco alpino piemontese. Sono state prese in considerazione tutte le 16 serie sul periodo comune 1961-2010 e sono stati calcolati i tempi di ritorno corrispondenti ai periodi di 1, 10, 30 e 50 anni, quest'ultimo corrispondente alla durata del periodo di osservazione (Tabella 3). Tabella 3 Precipitazione nevosa cumulata su 1 e 3 giorni corrispondente ai tempi di ritorno di 1, 10, 30 e 50 anni. I valori sono stati ottenuti dall'analisi delle serie storiche sul periodo 1961-2010 Precipitazione Precipitazione cumulata 1 giorno [cm] cumulata 3 giorni [cm] R1 R10 R30 R50 68 R1 21 R10 R30 R50 Rosone 17 44 60 56 80 92 Lago Piastra 25 78 94 101 26 113 131 137 Alpe Cavalli 26 79 92 98 42 127 151 161 Acceglio Saretto 29 73 90 97 37 114 146 162 Ceresole Reale 22 84 99 105 32 133 183 209 Lago Castello 22 73 94 104 29 115 149 166 Agaro 36 79 88 92 49 126 151 161 Alpi Devero 32 89 106 114 54 134 166 182 Malciaussia 21 93 116 127 37 154 197 217 Telessio 25 103 121 129 40 165 198 211 Rochemolles 23 75 100 112 33 103 130 142 Toggia 44 92 102 106 67 144 163 170 Lago Vannino 40 85 97 101 59 144 170 181 Lago Serru 31 102 115 120 53 174 216 235 Camposecco 43 93 106 111 69 162 187 197 Valsoera 26 114 129 135 46 192 239 260 Le serie storiche, ora considerate solo sull'ultimo cinquantennio, danno risultati consistenti con quelli ottenuti sull'intero periodo di disponibilità dei dati, dunque l'utilizzo di una serie più lunga non modifica sensibilmente i periodi di ritorno corrispondenti a tempi di ritorno inferiori o uguali alla lunghezza della serie. I tempi di ritorno rivelano una certa dipendenza dalla quota ma, come mostrano i coefficienti di determinazione R2 (Errore. L'origine riferimento non è stata trovata.), essa spiega mediamente solo la metà della variabilità totale. Emerge quindi l'importanza dei fattori locali nell'occorrenza degli eventi estremi. A parità di tempo di ritorno, le nevicate più abbondanti si registrano nel settore centrale delle Alpi Piemontesi, nelle stazioni di Valsoera, Telessio, Lago Serrù e Malciaussia, sia a livello di cumulata giornaliera che sui 3 giorni. Quindi, se nelle slpi piemontesi settentrionali si registrano notevoli quantitativi di precipitazione nevosa cumulata a livello stagionale, nel settore Centrale si verificano maggiormente singoli eventi di forte intensità. Figura 11 4 SOTTOAZIONE 4.2 - MODELLIZZAZIONE DELLE VALANGHE FREQUENTI La sottoazione prevedeva le seguenti attività: Sviluppo di un modello di calcolo dinamico. Applicazione di una procedura statistica per l’individuazione delle aree potenzialmente valanghive. 4.1 Sviluppo di un modello di calcolo dinamico. L’azione prevedeva, tra l’altro, la raccolta dei dati sui differenti siti pilota individuati all’interno dell’ambito territoriale di progetto. In particolare: Siti valdostani Per quanto riguarda il sito della P. Seehore, sono stati utilizzati i dati dei rilievi della stagione 2010-2011 (Vd tabella sottostante) per la realizzazione di alcune simulazioni con il programma RAMMS. In particolare, sono state realizzate delle simulazioni per gli eventi del 31.03.2010 e del 07.12.2010 Schermata di RAMMS con indicazione delle aree di distacco (in viola) e del dominio di calcolo (in verde). Nel marzo 2013, è stato dato un apposito incarico alla dott.ssa Bovet Eloïse, per il reperimento e la relativa restituzione dei dati di almeno 7 eventi valanghivi, utili per la validazione del modello per il calcolo dinamico di valanghe di piccole-medie dimensioni da svolgere sui siti pilota valanghivi regionali individuati all’interno del progetto STRADA, durante la stagione invernale 2012/2013. I dati reperiti sono utilizzati per la calibrazione del modello di calcolo dinamico di valanghe di piccole-medie dimensioni sviluppato dal WSL-SLF di Davos. Nello svolgimento di suddetto incarico, al sito sperimentale del punto Seehore, sono stati rilevati 5 eventi dei quali 3 distacchi artificiali e 2 eventi naturali. La raccolta e l’analisi dei dati svolta sono state condotte nell’ottica di ottenere i dati necessari per poter, in un secondo momento, simulare tali eventi in RAMMS. Dell’esperimento del 26.02.13 è stata svolta un’analisi a posteriori (non essendo ancora attivata la collaborazione) riguardante la definizione delle aree di distacco e deposito grazie al rilievo laser scan effettuato. Inoltre sono stati ricavati i valori della velocità del fronte della valanga, calcolato ogni 0.5 s, lungo differenti profili, tra i quali anche quello passante per l’ostacolo. La partecipazione all’esperimento del 19.03.13 ha permesso di collaborare nel reperimento di dati sia relativi all’evento distaccato artificialmente sia del precedente evento naturale verificatosi il 18.03.13 che aveva investito l’ostacolo. In particolare sono stati effettuati: fotografie, rilievo GPS del contorno della valanga, misure di densità, determinazione di aree di erosione/deposito anche tramite l’utilizzo dello straw-test, valutazione dell’accumulo intorno all’ostacolo (utile per comprendere i valori di pressione statica residua che non possono essere simulati da RAMMS), profilo nivologico in zona rappresentativa del distacco, misura dell’altezza di distacco. A seguito del distacco naturale di una valanga in data 17.04.13 si è proceduto ad un rilievo il giorno 19.04.13 restando, per ragioni di sicurezza, al limite del deposito della valanga. In particolare, sono state effettuate fotografie nell’ottica di una restituzione con la tecnica di fotogrammetria del deposito e un rilievo gps del contorno della valanga. Dalle fotografie effettuate con una macchina fotografica calibrata, inoltre ,è stato possibile definire le aree di distacco dei lastroni e i limiti laterali dello scorrimento, oltre che l’area di deposito e le zone di maggiore erosione del manto nevoso. Infine, sono stati prese misure di densità e di altezza di neve sia all’interno del deposito sia all’esterno (in modo tale da poter valutare l’altezza reale del deposito, supportata da analisi speditive stratigrafiche nella zona di deposito). L’esperimento del 24.04.13 ha avuto come esito solamente dei piccoli scaricamenti. Si è quindi proceduto ad un rilievo più dettagliato del precedente evento del 17.04.13 nella zona dell’ostacolo. Nel giorno 02.05.13 è stato svolto un rilievo a seguito di un evento naturale verificatosi il 29.04.13. In particolare sono state effettuate fotografie nell’ottica di una restituzione con la tecnica di fotogrammetria del deposito, un rilievo gps del contorno della valanga, associandoci l’altezza di neve al suolo, misure di valori di densità nella zona di deposito e al di fuori della zona valanghiva, così come valutazioni sul deposito attorno l’ostacolo. Inoltre, si sono valutate le zone di erosione e di deposito. Infine sono state rilevate due valanghe ai lati del sito del Seehore, per le quali era bene definita l’area di distacco e l’area di deposito. Per il sito di Menthieu, in Valgrisenche, è stato effettuato un rilievo in data 03.04.2013 a seguito di un evento naturale. Si sono prese delle misure di densità nella zona di distacco e di deposito. Inoltre, si è svolto un rilievo GPS del contorno della valanga andando ad associare le altezze di neve al suolo. Sono state anche prese informazioni sulle zone di maggiore erosione del manto nevoso. Per tale evento si è realizzato un rilievo laser scan senza ottenere esito positivo, avendo riscontrato problematiche dovute alla presenza di una nevicata nel corso dell’acquisizione del dato. Evento rilevato il 03.04.2013 Per il sito di Crammont, è stato analizzato il rilievo laser scan effettuato in data 08 aprile 2013 per quanto riguarda l’evento del 28.03.2013. Si è quindi cercato di individuare la zona di distacco e il contorno della valanga, sebbene tale operazione sia stata resa particolarmente difficile a seguito della sovrapposizione di differenti eventi durante la stagione invernale. Infine, si è cercato di analizzare la valanga che nell’inverno 2011-12 ha interrotto la strada regionale n.28, ad Oyace, per ben 7 volte, durante il medesimo evento nivometeorologico. Sono stati ipotizzati per tale sito diversi scenari di altezza di distacco andando a vedere l’influenza di tale parametro sulle distanze di arresto calcolate in RAMMS della valanga. Sito Arpa Lombardia L’Arpa Lombardia, sul sito pilota della Magnolta, ha svolto le seguenti attività: Esecuzione profili stratigrafici manuali a cadenza mensile e confronto con profili stratigrafici automatici (Snowpack) Presso il sito sperimentale di studio sono stati svolti durante le stagioni invernali dei profili stratigrafici del manto nevoso a cadenza mensile. Esecuzione di un profilo stratigrafico presso il sito sperimentale di Aprica Magnolta (So) Il profilo stratigrafico del manto nevoso è una sistematica osservazione delle caratteristiche fisiche e meccaniche dei diversi strati effettuata su un manto nevoso indisturbato. Lungo un profilo verticale, scavato fino al terreno, vengono evidenziati i diversi strati e per ciascun strato vengono eseguite una serie di osservazioni e/o misure (contenuto in acqua liquida, forma e dimensione dei grani, indice di durezza, densità). Inoltre, a distanze prefissate vengono misurate le temperature della neve al fine di poter costruire un profilo delle temperature. L’indice di durezza può essere determinato a livello di singolo strato mediante il cosiddetto test della mano. Un profilo della neve viene utilizzato primariamente per l’individuazione di eventuali strati deboli e rappresenta quindi un metodo indiretto per la valutazione della stabilità del manto nevoso. La ripetizione periodica dei profili della neve consente di seguire l’evoluzione del manto nevoso nel corso della stagione invernale. Le caratteristiche fisiche e meccaniche così misurate vengono rese graficamente su un grafico bidimensionale che rappresenta una sezione verticale del manto nevoso. Al fine di tarare i profili automatici ottenuti con Snowpack, è stato deciso di eseguire i profili manuali in corrispondenza della stazione automatica (visibili nelle pagine seguenti). Nel profilo manuale svolto in data 10/01/2013 si nota una buona corrispondenza col profilo Snowpack. In particolare il manto nevoso risulta caratterizzato da uno strato basale di policristalli da fusione rigelo, ossia neve autunnale che si è rigelata dopo essere stata bagnata in seguito alle piogge di inizio stagione, inframmezzato a particelle sfaccettate in arrotondamento. Al di sopra si nota la presenza di forme tipicamente derivanti da metamorfismo costruttivo, ossia cristalli pieni sfaccettati, solitamente formati da prismi di forma esagonale. Questa tipologia di cristalli, tipica di un manto nevoso asciutto, deve la propria formazione alla diffusione di vapore tra i grani dovuto a un elevato gradiente termico all’interno del manto. Salendo verso la superficie sono poi visibili forme che evolvono verso un metamorfismo distruttivo, vale a dire i tipici grani arrotondati. Questa classe di cristalli è tipica di nevi asciutte, in cui il basso gradiente termico ha determinato una riduzione progressiva dell’area specifica dei grani, che risultano pertanto arrotondati e senza spigolosità. Superficialmente, solo nel profilo manuale, è stato osservato uno strato di neve composta da particelle di precipitazione frammentate, dovuto alle deboli precipitazioni verificatesi nei giorni immediatamente precedenti. Complessivamente una stratificazione di questo tipo non desta molte preoccupazioni in termini di stabilità, in quanto il profilo delle resistenze mostra come gli strati basali siano molto ben consolidati. Nel profilo svolto in data 19/03/2013 è visibile un manto nevoso fortemente incrementato rispetto a quanto analizzato nel mese di Gennaio. L’altezza totale del profilo manuale (185 cm) è leggermente maggiore rispetto a quella registrata da Snowpack (163 cm) in quanto il rilievo è stato svolto in un leggero avvallamento. La stratigrafia della parte basale rispecchia sommariamente quanto descritto pocanzi, vale a dire presenza di policristalli da fusione e rigelo con sovrapposte forme derivanti da metamorfismo costruttivo. Gli strati centrali sono caratterizzati inoltre dalla presenza di particelle rotonde con sfaccettature in fase di sviluppo e grosse particelle arrotondate. Superficialmente è presente un grosso strato (40 cm circa) costituito da neve fresca depositatasi nei giorni immediatamente precedenti. Tale manto nevoso, assolutamente compatto e consolidato nella parte basale, presenta nel profilo delle resistenze due significativi orizzonti di debolezza: - uno centralmente in corrispondenza del passaggio da forme sfaccettate a forme arrotondate; - l’altro più superficiale all’interfaccia neve fresca-neve pregressa In seguito alla copiosa nevicata verificatasi in data 17-18 Marzo 2013, si sono verificati diversi distacchi spontanei specialmente dalla zona sommitale del Monte Filone. I dati prodotti da Snowpack permettono una miglior comprensione dei fenomeni che caratterizzano il manto nevoso. La modellazione della stratigrafia nivale lungo un intero versante, oggi riproducibile attraverso appositi software come Alpine 3D, unitamente ad una corretta stima della distribuzione della coltre nevosa al suolo, permetterà in futuro di individuare con una certa precisione le zone di potenziale distacco delle valanghe. Profili manuali eseguiti dagli operatori del Centro Nivometeo Profilo SnowPack Profili manuali eseguiti dagli operatori del Centro Nivometeo Profilo SnowPack Elaborazione di Snowpack relativamente all’evoluzione stratigrafica del manto nevoso riferita alla stagione invernale 2012/2013 Ricostruzione fotogrammetrica della morfologia superficiale del sito sperimentale di Aprica Magnolta (SO) e stima degli spessori di neve a Gennaio 2013 Porzione sommitale del Monte Filone con Gaz-ex per il distacco programmato Introduzione Al fine di valutare correttamente la distribuzione del manto nevoso sul versante oggetto di studio, il CNM di ARPA Lombardia avvelandosi della collaborazione di NEOS S.R.L. (spin-off dell’Università degli Studi di Padova), ha svolto due rilievi fotogrammetrici e la relativa ricostruzione di modelli 3D superficiali ad elevata risoluzione spaziale. I due rilievi sono stati effettuati nel Luglio 2012 e a Gennaio 2013. Oltre a fornire informazioni sulla morfologia delle superfici rilevate, in particolare di quella priva di neve, uno degli obbiettivi dei rilievi era quello di permettere la mappatura degli spessori della neve accumulata nel periodo invernale. La metodologia utilizzata per la stima degli spessori di neve sul sito è un approccio nuovo per tecniche fotogrammetriche da UAV (Unmanned Aerial Vehicles), tuttora in fase di sperimentazione. Il rilievo effettuato è stata quindi un’occasione di testare la validità delle tecniche fotogrammetriche adottate e l’efficacia dei software di elaborazione utilizzati. Nel riquadro rosso l’area rilevata Metodo I rilievi fotogrammetrici sono stati realizzati grazie all’utilizzo di un velivolo radiocomandato su cui è stata montata una camera fotografica. I voli si sono svolti ad una quota non superiore ai 100 metri rispetto al suolo e hanno permesso di scattare quasi 2000 foto per rilievo. La tecnica fotogrammetrica permette, in funzione della conoscenza di parametri fotografici (obiettivo utilizzato, tipologia, risoluzione del sensore) e di una sovrapposizione tra le foto maggiore del 50%, di ricostruire immagini tridimensionale della morfologia delle aree di interesse con elevata risoluzione spaziale. Il prodotto finale è una mappa digitale delle superfici morfologiche (DEM). Dalla ricostruzione tridimensionale è inoltre possibile ricavare una ortofoto dell’aerea con elevata risoluzione spaziale. In condizioni ideali e con un rilievo svolto da una quota sufficientemente bassa la risoluzione può essere anche inferiore ai 5cm/pixel. I dati ottenuti con i rilievi fotogrammetrici sono stati integrati con rilievi GPS al suolo che hanno permesso di georeferenziare la mesh tridimensionale e le ortofoto. La ricostruzione morfologica dell’area effettuata nella stagione estiva ha permesso di ottenere il DEM della superficie su cui si accumula la neve nel periodo invernale; mentre il rilievo invernale ha fornito una seconda superficie, costituita dalla parte sommitale della copertura nevosa. La georeferenziazione delle due superfici orienta nello spazio i due DEM e fornisce la quota altimetrica di ogni punto. La sottrazione in ogni punto del valore di quota del DEM estivo da quello del DEM invernale permette di ricavare una differenza di quota che è data dallo spessore della copertura nevosa. L’ operazione di sottrazione delle quote di superfici coincidenti consente di ottenere una mappatura, con elevata risoluzione spaziale, degli spessori della neve accumulata. Rilievi Il rilievo estivo, svolto in data 12 luglio 2012, aveva lo scopo di ricostruire la superficie dell’area priva di neve e fornire quindi la base su cui grazie al rilievo invernale si sarebbero potuti stimare gli spessori della neve. Per sopperire a eventuali difficoltà di decollo o di atterraggio dell’aereomodello utilizzato per le riprese (UAV: unmanned aerial vehicle) è stato utilizzato un elicottero radiocomandato che permette decollo e atterraggio verticali in spazi ridotti. L'utilizzo di una propulsione elettrica permette di ovviare a problemi meccanici dovuti alla quota oltre che garantire un totale rispetto dell’ambiente e del contesto naturale. La strumentazione utilizzata nella configurazione sopra descritta non ha generato quindi inquinamento atmosferico né acustico. Sono state effettuate sia foto nadirali, sia foto inclinate, queste ultime necessarie a raccogliere maggiori informazioni sulle pareti sub verticali. L’orientamento della macchina fotografica è controllato tramite radiocomando dall’operatore che gestisce la telemetria. Foto da UAV del versante, in cui è visibile un cannone Gazex per l’innesco controllato di valanghe. L’aereomodello radiocomandato utilizzato nel rilievo invernale Contemporaneamente al rilievo fotogrammetrico sono state acquisite al suolo le coordinate GPS di 24 target numerati in grado di essere individuati nelle fotografie scattate da UAV. Le coordinate GPS rilevate sono necessarie per la successiva georeferenziazione del DEM e dell’ortofoto. Il rilievo GPS è stato eseguito con una strumentazione Topcon HiperPro in modalità RTK standard con tempi di acquisizione per ogni target di 15 minuti. In data 25 gennaio 2013 a seguito di un periodo di intense nevicate è stato svolto il secondo rilievo. Tutta l’area era coperta da abbondante coltre nevosa fatta eccezione la pista da sci in cui avevano operato i mezzi battispista. Per il rilievo è stato utilizzato un aereomodello radiocomandato progettato da NEOS S.R.L. (un bimotore elettrico con capacità di carico fino a 3 Kg che è stato fatto decollare dalla pista da sci). Anche in questo caso contemporaneamente al rilievo fotogrammetrico sono state rilevate le coordinate GPS di 15 target numerati in grado di essere individuati nelle fotografie scattate dal UAV. Per il rilievo GPS è stato utilizzato un sistema differenziale Trimble-VRS. Il sistema in configurazione RTK-GSM raggiunge precisioni di 20 mm sul piano orizzontale e 30 mm sul piano verticale. Rilievo GPS invernale. Parametri fotografici Per le riprese da UAV è stata utilizzata una camera fotografica mirrorless con sensore APS-C da 16 megapixel, la Sony Nex 5n con le seguenti specifiche tecniche: • velocità di scatto: 5 fotogrammi/sec • messa a fuoco: manuale all’infinito • peso corpo macchina: 269 grammi; peso obbiettivo: 130 grammi • obbiettivo fotografico:18-55mm SEL • focale utilizzata: 24 mm Le immagini sono state acquisite in modalità manuale, con diaframmi e tempo d'esposizione impostati prima del decollo. Realizzazione DEM e Ortofoto Sono state acquisite 2550 fotografie durante il rilievo estivo e 1600 durante quello invernale. Per la ricostruzione tridimensionale della morfologia della superfice estiva sono state utilizzate 344 immagini, 270 sono invece quelle che sono state utilizzate per il modello invernale. In entrambi i casi si tratta di immagini ad alta risoluzione della superficie con una sovrapposizione media tra le singole foto superiore al 50%. Questa soglia di sovrapposizione è indispensabile per la costruzione del modello tridimensionale. L’allineamento delle foto e la ricostruzione dei modelli tridimensionali è stata effettuata con l’ausilio del software di fotogrammetria Agisoft Photoscan. Prima di effettuare l’allineamento delle immagini che ha permesso di realizzare il modello tridimensionale è stato necessario fornire al software i parametri delle impostazioni utilizzate durante le riprese fotografiche e operare la calibrazione del sistema lente - corpo macchina al fine di eliminare le distorsioni presenti nel sistema ottico. Il prodotto finale del procedimento è una nuvola di punti dalla quale è possibile ricreare un modello tridimensionale (MESH) costituito da più di 10 milioni di facce triangolari (TIN). Una volta effettuata la georeferenziazione e scalatura dell'intero modello, inserendo le coordinate GPS dei punti rilevati in situ si sono ottenuti: Per il rilievo estivo - un DEM con risoluzione di 10 cm/px (errore medio sulla georeferenziazione è di 17 cm) - un' immagine ortorettificata a colori dell'area d'indagine con risoluzione di 2,9 cm/px. Per il rilievo invernale - un DEM con risoluzione di 15 cm/px (errore medio sulla georeferenziazione è di 22 cm) - un' immagine ortorettificata a colori dell'area d'indagine con risoluzione di 7,1 cm/px. Ricostruzione morfologica 3D del Monte Filone con parte dei punti di presa fotografici del rilievo estivo Vista 3D del DEM estivo (in alto) e del DEM invernale (in basso) con drappeggio fotografico. Ortofoto del rilievo estivo con particolare ingrandito. Stima degli spessori della neve e criticità emerse Dalle mesh estiva ed invernale sono stati ottenuti due DEM con la medesima griglia (risoluzione e coordinate omologhe). La valutazione degli spessori di neve ha mostrato tuttavia dei valori non confermati dall’evidenza sul campo: in alcune aree la stima dell’altezza di neve è superiore all’accumulo reale. Un’accurata analisi del dato ha permesso l’individuazione di alcune criticità. Il DEM invernale ha mostrato dei problemi legati alla corretta illuminazione durante l’acquisizione delle immagini: il forte contrasto di luminosità fra zone in ombra e zone ad esposizione diretta dei raggi del sole rende difficile l’individuazione di punti omologhi fra le immagini e quindi vi è una carenza di informazioni necessarie alla metodologia fotogrammetrica. Questo comporta una deformazione della superficie del DEM invernale con una distorsione non uniforme delle aree in questione. Effettuando una analisi comparata tra il DEM invernale e estivo si evidenzia come non vi sia una corretta sovrapposizione delle due superfici, anche dove lo spessore di neve è evidentemente di ridotta entità. Nonostante la georeferenziazione consenta di avere una buona precisione nel far coincidere i due rilievi, la presenza di un ridotto numero di target georeferenziati rispetto alla vastità dell’area può comportare delle distorsioni nelle morfologie dei due modelli nelle porzioni più lontane dai target. Tuttavia la complessità logistica dell’area in questione non ha permesso di posizionare e rilevare un maggior numero di capisaldi, soprattutto nel rilievo invernale. Tale errore nella morfologia rende inaffidabile la stima dello spessore della neve. Stiamo tutt’ora sperimentando soluzioni che permettano di aumentare le informazioni ottenibili dal rilievo invernale, con l’obbiettivo di ridurre l’errore e giungere così ad una corretta mappatura degli spessori della neve su tutta l’area rilevata. Nelle pagine successive viene riportato un esempio della procedura di valutazione dello spessore di neve su di un area di cui abbiamo maggiori informazioni. La presenza di alcuni alberi disturba lievemente il risultato. La presenza di larici ad esempio è riscontrata nel DEM estivo, ma assente in quello invernale (poiché senza copertura fogliare). Le problematiche individuate potranno essere ottimi strumenti per programmare ed ottimizzare future campagne di rilievo. Posizionamento del ritaglio sul DEM invernale (in alto) e sovrapposizione del DEM invernale su quello estivo nell’area ritagliata (in basso). Valutazione dello spessore di neve (in metri) nell’area ritagliata: visione nadirale (in alto) e di profilo (in basso). Ripresa aerea dell’area di arrivo della seggiovia della Magnolta. Conclusioni Nonostante il confronto tra i due DEM non abbia riprodotto con precisione la distribuzione del manto nevoso sul versante, ha tuttavia fornito importanti indicazioni sulle zone di maggior accumulo ed erosione. Inoltre la possibilità di avere un DEM accurato privo di copertura nevosa, consentirà di simulare distacchi di varie dimensioni con il software di dinamica valanghiva RAMMS. L’Attività di sviluppo di un modello di calcolo dinamico viene coordinata dall’SLF di Davos che sta sviluppando il modello. I partner di progetto collaborano con l’Istituto mediante l’invio dei dati rilevati sui vari siti pilota di cui al punto precedente. La ricerca si è focalizzata sugli effetti del manto nevoso sulla dinamica della valanga e quindi gli effetti sulla distanza di arresto. In particolare, due sono i campi di studio: - Influenza del manto nevoso sulla dinamica della valanga; - Influenza del manto nevoso sulla posizione ed estensione delle zone di distacco. Nel primo caso, si è visto che la lunghezza di arresto di una valanga dipende dalla massa al distacco e dalle condizioni del manto nevoso lungo il percorso. Sono state utilizzate misure di diversa natura tra le quali vanno annoverate: FMCW radar lungo il percorso valanghivo da cui si cerca di identificare regimi di flusso e profondità di erosione; Laserscannig e fotogrammetria per definire i volumi di distacco, erosione e deposito Pressioni d’impatto per identificare i regimi di flusso e le caratteristiche dinamiche Simulazioni numeriche con RAMMS per estendere le caratteristiche dinamiche lungo tutto il percorso Oltre all’analisi dei dati storici del sito della VDLS, sono state effettuate nuove misure presso i siti sperimentali durante la stagione invernale 2011-12, ed in particolare: Steintälli Il sito è stato equipaggiato con una macchina fotografica automatica, con diverse stazioni meteo sensorscope, ed è stata preparata la base operativa per effettuare laserscanning. L‘unico evento valanghivo a Steintälli (2012.03.04) Esempio di laserscanning (2011.0. 01) Nr. Date 1 2011-02-02 Comment First scan at new scan location; assessment of HS δ(HS) 1.33 0.48 1.43 0.52 snow cover distribution 2 2011-03-01 Scan after 30 cm of new snow 3 2011-03-25 Scan after avalanche release 4 2011-08-19 Summer scan 5 2012-01-11 Scan 2 days after significant snowfall period of 1.10 0.72 - - 2.68 0.69 around 1m of new snow within 5 days 6 2012-02-25 One week after snowfall of around 40cm 2.04 0.76 7 2012-03-04 Spring snow situation, glide snow avalanches 2.15 0.93 8 2012-03-09 After snowfall period of around 40cm in 5 days 2.42 0.82 9 2012-03-20 After snowfall of 40cm 2.22 0.94 10 10.01.2013 First scan of season, few days before scan were In process In process In process In process sunny and warm 11 14.02.2013 After snowfall period of around 50cm Terrestrial laserscan campaigns at field site Steintälli. HS represents the average snow depth and δ(HS) its standard variation Vallée de la Sionne (VDLS): Numerose sono le attività condotte sul sito sperimentale di Vallée de la Sionne, tra cui campagne laser scanner e, per la prima volta, è stata utilizzata una macchina fotografica termica con lo scopo, sperimentale, di verificare se sono distinguibili variazioni di temperatura nel manto nevoso, e nella valanga stessa, durante lo scorrimento della valanga. Sedrun: Il sito è stato equipaggiato con una macchina fotografica automatica, con una stazione meteo sensorscope, e la base operativa per effettuare laserscanning è stata ottimizzata per migliorare le misure nella zona di distacco. La zona di distacco a Sedrun, caratterizzata da forte erosione Dalle attività svolte nei vari siti sono scaturiti i seguenti risultati: Attività teoriche: area di distacco per valanghe frequenti: nuovi metodi e parametri La posizione ed estensione delle zone di distacco sono un input fondamentale per i modelli di dinamica delle valanghe, dal momento che, insieme all’altezza di distacco, determinano la massa iniziale della valanga. Allo stato attuale, le zone di distacco sono definite in conformità a parametri topografici, ma i risultati di queste analisi non sono sempre soddisfacenti. Nel progetto Strada ci si è quindi proposti di migliorare gli algoritmi per la definizione semi-automatica delle zone di distacco, tenendo in considerazione anche della variabilità spaziale del manto nevoso, e in particolare di come questa cambia la morfologia del terreno e ultimativamente di come influenza la determinazione delle zone di distacco. Lo studio effettuato nel contesto del progetto Strada parte dall’ipotesi che le valanghe si formano quando il manto nevoso forma superfici omogenee, che facilitano la formazione di strati deboli estesi e quindi permettono la propagazione della frattura su larghe aree. Per caratterizzare la nozione di omogeneità è stato utilizzato il concetto di rugosità superficiale. La rugosità del terreno estivo e del terreno invernale corrispondente a diversi scenari di copertura nevosa, sono state calcolate per diverse superfici misurate con tecniche laserscanner all’interno dei siti di misura. I risultati di questa analisi hanno permesso di dimostrare che la rugosità del terreno diminuisce con l’aumentare dell’altezza del manto nevoso e che l’estensione delle zone di distacco aumenta con il diminuire della rugosità del terreno, dando prova, per la prima volta, dell’importanza della rugosità nella definizione dell’estensione della zona di distacco. E’ stato inoltre possibile dimostrare che, all’interno di un bacino topografico, le aree a bassa rugosità sono distribuite casualmente ad inizio stagione invernale, ma tendono ad raggrupparsi con l’aumentare dell’altezza media della neve al suolo. E’ stato inoltre possibile dimostrare che questi raggruppamenti a bassa rugosità corrispondono con elevata precisione alle zona di distacco effettivamente occorse nel sito per lo scenario nevoso di competenza. In conclusione, è possibile affermare che l’informazione combinata tra altezza del manto nevoso e corrispondente rugosità del terreno è di fondamentale importanza per il miglioramento degli algoritmi di definizione semiautomatica delle zone di distacco. Questi nuovi parametri sono stati utilizzati per lo sviluppo di un modello per l’identificazione delle aree di distacco. Attività teoriche: Effetto delle proprietà del manto nevoso sulla dinamica valanghiva. Le capacità distruttive di una valanga, dipendono tra e altre cose, dalla massa iniziale e dalle condizioni del manto nevoso lungo il suo percorso. In passato, quest’ultimo effetto è stato completamente trascurato ma data l’importanza delle qualità della neve nello stabilire la distanza di arresto delle valanghe frequenti, nel progetto Strada è stata posta particolare attenzione a questo aspetto. Allo scopo, sono state scelte dall’archivio di VDLS valanghe con condizioni iniziali uguali, ma che hanno sviluppato dinamiche diverse. Per ognuna di queste valanghe sono state ricostruite le condizioni del manto nevoso utilizzando il modello numerico SNOWPACK. Dall’analisi di queste informazioni si è potuto osservare che, variazioni repentine nella velocità di flusso delle valanghe, possono accadere non solo in funzione della quantità di neve erosa lungo il percorso, ma anche in funzione delle proprietà della neve erosa. In particolare è stato notato che la temperatura della neve condiziona il processo di granulazione e quindi ha un effetto diretto sulla mobilità del flusso. Questi dati andranno a supporto dello sviluppo e calibrazione di modelli numerici per la simulazione di valanghe che tengano conto delle variazione di temperatura della valanga lungo il suo percorso valanghivo. Overview of VDLS field site. The Creta Besse 1 release area (red, hatched area), where all investigated avalanches released, and avalanche track (blue area) are marked. Furthermore the positions of the FMCW radars (red circles), the VDLS 1 automatic weather station (red star) on the ridge, the measurement mast (green triangle) and the bunker (blue triangle) are marked. Attività teoriche: Ricostruzione di scenari del manto nevoso con Alpine3D Una delle attività principali del progetto Strada è quella di definire scenari tipici di distribuzione nevosa all’interno di un sito valanghivo, e quindi di associare questi scenari all’attività valanghiva. Per questa attività è risultato di fondamentale importanza trovare una metodologia idonea per ottenere la distribuzione del manto nevoso con elevata risoluzione temporale e spaziale. Allo scopo sono stati utilizzati i modelli numerici SNOWPACK, un modello monodimensionale in grado di ricostruire la complessa struttura del manto nevoso a scala puntuale, e Alpine3D, un modello atmosferico 3 dimensionale che, è in grado di ricostruire il manto nevoso con elevata distribuzione spaziale, a scala locale, a partire da dati raccolti presso le stazioni meteorologiche. Numerosi scenari di distribuzione effettuati presso il sito sperimentale VDLS hanno permesso di osservare che le caratteristiche del manto nevoso possono variare da evento ad evento in modo repentino ed estremo e che in particolare all’interno dei bacini possono verificarsi gradienti di temperatura tra la zona di distacco e la zona di deposito da rendere inutilizzabili dati di riferimento raccolti, per esempio unicamente nella zona di distacco. Questi scenari sono attualmente comparati all’attività valanghiva registrata presso il sito per verificare se è possibile creare un nesso statistico tra parametri caratteristici del manto nevoso quali: altezza neve fresca, altezza neve al suolo e temperatura della neve con la distanza di arresto delle corrispondenti valanghe. Tale nesso potrebbe consentire di formulare semplici regole empiriche per il miglioramento della gestione del pericolo per vie di comunicazione e comprensori sciistici. Example output of Alpine3D for the Vallee de la Sionne field site. Showing snow temperature at 40 cm below the snow surface for one timestep. Per maggiori dettagli dettagli, si rimanda al report tecnico redatto dall’Istituto SLF “Toward better decision tools for the management of frequent avalanches” 4.2 Applicazione di una procedura statistica per l’individuazione delle aree potenzialmente valanghive 4.2.1 Introduzione Attività svolta in convenzione tra Il Dipartimento Sistemi Previsionali di Arpa Piemonte e l’Università degli Studi di Pavia, Dipartimento di Ingegneria Idraulica e Ambientale, con l’obiettivo di sviluppare metodologie speditive per l’identificazione e la delimitazione cartografica di aree potenzialmente valanghive sul territorio piemontese e l’applicazione delle medesime su prefissate aree campione scelte sulla porzione di territorio della regione Piemonte non ancora dotato di cartografia tematica specifica e di cui sono note le problematiche valanghive presenti, le quali comportano in primo luogo rischi sul sistema della viabilità e secondariamente su parte del territorio urbanizzato. La scelta delle aree è stata anche vincolata alla presenza di un Modello Digitale del Terreno –DTM in possesso di ARPA Piemonte. Queste aree sono state scelte in ragione delle problematiche valanghive ivi presenti, che comportano in primo luogo rischi sul sistema della viabilità e secondariamente su parte del territorio urbanizzato. 4.2.2 Inquadramento territoriale delle aree di indagine Sono state selezione quindi alcune aree del bacino del fiume Sesia, i Comuni di Rima San Giuseppe, Campertogno, Mollia, Boccioleto, Rimasco e Riva Valdobbia, tutti ubicati in Provincia di Vercelli, e in provincia di Verbania i Comuni di Valstrona e Massiola. (vedi Figura 2 ): I comuni di Boccioleto, Rima San Giuseppe e Rimasco sono posti nella Val Sermenza, valle laterale della Valsesia ubicate nel territorio della Provincia di Vercelli, percorsa dall’omonimo torrente Sermenza. La valle si estende da Balmuccia fino a Rima; all’altezza di Rimasco si apre un’ulteriore valle laterale, la Val d’Egua che prosegue fino a Carcoforo. Il fiume Sermenza parte da una quota di circa 1400 m s.l.m., in località Rima San Giuseppe, scorre quindi a 900 m s.l.m. in località Rimasco fino ai 560 m s.l.m. di Balmuccia. Le creste che delimitano i confini naturali del bacino si ergono fina a quote pari a circa 2400 m s.l.m. nei comuni di Rima San Giuseppe e Carcoforo, raggiungendo quote massime intorno ai 2200 m s.l.m. nel comune di Boccioleto. I comuni di Riva Valdobbia, Mollia e Campertogno ricadono nella Val Grande in provincia di Vercelli. La Val Grande è la valle principale del bacino del fiume Sesia e si estende lungo tutto il corso del fiume stesso, a partire dal comune di Alagna. All’interno della nostra area di studio, il fiume Sesia scorre a quote che vanno dai 1100 m s.l.m. di Alagna fino agli 800 m s.l.m. di Campertogno; le creste che delimitano il bacino di indagine, in quest’area raggiungono quote dell’ordine dei 2200 m s.l.m.. Infine, i comuni di Valstrona e Massiola appartengono al bacino del fiume Strona che sfocia ad Omegna nel lago d’Orta. La Valstrona si trova tra la Valsesia e la Val d’Ossola all’interno della provincia di Verbano-CusioOssola. Figura 2: Inquadramento geografico dell’area oggetto di studio 4.2.3 Attività di studio condotte La procedura di identificazione e delimitazione cartografica di aree potenzialmente valanghive su aree campione del territorio piemontese è stata svolta in accordo allo schema generale di Figura 3. Con riferimento a tale schema generale le attività di studio condotte si sono concentrate sui seguenti aspetti: 1. raccolta e organizzazione del materiale tecnico (Dati di Input in Figura 3), vedi § 4; 2. sviluppo e calibratura di un modello statistico-topografico per la stima delle distanze di arresto estreme delle valanghe in Piemonte (Avalanche Run-out Agorythm in Figura 3), vedi § 5; 3. applicazione su predefinite aree campione del territorio piemontese di una procedura di delimitazione cartografica speditiva delle aree potenzialmente valanghive basata sul modello AFRA (vedi Allegato B) e sull’utilizzo di strumenti di analisi in ambiente GIS – Carte di Analisi (applicazione AFRA e elaborazioni in ambiente “Grass-GIS” in Figura 3), vedi § 6. 4. Su alcuni specifici sotto-ambiti dell’area di indagine implementazione delle Carte di Analisi con le informazioni reperite mediante indagini su campo e documentazione storica – Carte di Sintesi, vedi § 6. ELABORAZIONI IN AMBIENTE “GRASS-GIS” Dati di INPUT - DTM Identificazione e delimitazione Aree di Potenziale Distacco di Valanghe - CLV – 3D - Carta Usi del Suolo Delimitazione Cartografica delle aree potenzialmente interessate dallo scorrimento ed arresto delle valanghe “estreme” - Ortofoto - Database eventi valanghivi estremi APPLICAZIONE AFRA (Matlab) AVALANCHE AVALANCHE FLOW ALGORITHM RUN-OUT ALGORITHM CARTA DI SINTESI INDAGINI SU CAMPO E DOCUMENTAZIONE STORICA + CARTA DI ANALISI Figura 3: Schema generale della metodologia di analisi utilizzata per l’individuazione e la delimitazione cartografica delle aree potenzialmente valanghive 4.2.4 Raccolta e organizzazione del materiale tecnico Per le aree oggetto di studio, così come descritte al § 0, ARPA Piemonte ha messo a disposizione i seguenti dati: 1. DTM - Digital Terrain Model (risoluzione 10 m); 2. Carta vettoriale delle Curve di Livello (CLV-3D), in scala 1:10.000; 3. Ortofoto; 4. CTR in scala 1:10.000. Per quanto attiene i dati valangologici (C.L.P.V., schede valanghe, ecc.) necessari allo sviluppo del modello statistico-topografico specifico per la realtà territoriale piemontese, essi sono stati desunti dal Web-Gis SIVA (Sistema Informativo VAlanghe) predisposto a cura di ARPA Piemonte (http://webgis.arpa.piemonte.it/website/geo_dissesto/w_arpa_ib_valanghe/viewer.htm). A completamento degli strumenti tecnici necessari allo studio sono state adoperate le cartografie vettoriali delle occupazioni forestali estrapolate dal portale internet della Regione Piemonte (http://www.regione.piemonte.it/agri/suoli_terreni/suoli1_50/carta_suoli.htm). Gli strumenti cartografici con differenti sistemi di riferimento, sono stati allineati in via definitiva al sistema di riferimento cartesiano WGS84. 4.2.5 Modello statistico-topografico per la stima delle distanze di arresto delle valanghe estreme in Piemonte In accordo agli approcci di letteratura relativi alla modellazione statistico-topografica delle valanghe (per una estensiva rassegna in marito si veda M. Fellini, 19991), il parametro geometrico classicamente utilizzato per misurare la distanza di arresto di una valanga è l’angolo di arresto “”, definito come l’angolo formato con l’orizzontale dalla congiungente il punto più alto di distacco con il punto più a valle raggiunto dal deposito, entrambi misurati lungo il profilo principale di scorrimento della valanga (Figura 5). Sulla base di recenti studi (Pagliardi at al., 20092; Barbolini e Ferro, 20103; Barbolini et al., 20114) è stata evidenziata la possibilità di correlare l’angolo di arresto “estremo” delle valanghe unicamente a parametri topografici caratteristici della zona di distacco. Tale approccio risulta particolarmente indicato in relazione alla metodologia di modellazione proposta nel presente lavoro, in quanto i parametri caratteristici della zona di distacco necessari per la stima su base statistica dell’angolo di arresto sono ottenuti direttamente come dati di output della prima fase della procedura (vedi Figura 3). Altresì l’utilizzo di una relazione predittiva dell’angolo slegata dalla stima della pendenza media della zona di scorrimento (come 1 Fellini, M. 1999. Calcolo della distanza di arresto di valanghe estreme: applicazione di un modello statistico-topografico all’Alta Valtellina ed all’Alta Valmalenco. Tesi di Laurea, Università degli Studi di Pavia. 2 Pagliardi, M., Barbolini, M., Corradeghini, P., Ferro, F. 2009. Identification of areas affected by extreme snow avalanches combining expert rules flow-routing algorythms and statistical analysis. In Proceedings of ISSW 2009, Davos, CH 3 M. Barbolini e F. Ferro. 2010. Indirizzi metodologici e criteri applicativi per l’individuazione e la delimitazione speditiva di siti valanghivi. In “Individuazione dei siti valanghivi: criteri per l’utilizzo della fonti di documentazione e procedure speditive di perimetrazione”. A cura di G. Tecilla, Ed. AINEVA. 4 Barbolini, M., Pagliardi, M., Ferro, F., Corradeghini, P. 2011. Avalanghe Hazard Mapping Over Large Undocumented Areas, Natural Hazard, 56, 451-464. usualmente proposto nei modelli di letteratura) consente di evitare di introdurre nella procedura di calcolo la determinazione del valore di che in molti casi pratici si è dimostrata difficoltosa e non univoca. Nel presente lavoro si è derivato un modello statistico-topografico “ad hoc” per la realtà piemontese, utilizzando un campione di valanghe relative unicamente a tale ambito territoriale. Il modello ottenuto, oltre ad essere caratterizzato da una maggiore significatività statistica delle variabili predittive utilizzate, si è dimostrato in grado di restituire stime maggiormente accurate della distanza di arresto estrema delle valanghe per l’ambito territoriale oggetto di indagine La derivazione del modello statistico-topografico “ad hoc” per la realtà piemontese è stata basata su un campione di 58 valanghe estreme piemontesi: 32 appartenenti alla Val di Susa, 16 valanghe alla Val Formazza e 10 valanghe alla Valsesia, così come evidenziato in Figura 4. Per le valanghe campione, la base documentale di riferimento è stata rappresentata dalle C.L.P.V. (Carta di Localizzazione Probabile delle Valanghe). In tal senso gli eventi campione sono difficilmente riconducibili ad uno specifico tempo di ritorno; in ogni caso trattasi, per ciascun sito considerato, del massimo evento conosciuto, e pertanto appare ragionevole ritenere tali eventi di natura “estrema”, con un tempo di ritorno indicativo mediamente compreso tra i 50 ed i 100 anni. Figura 4: Distribuzione territoriale delle valanghe campione Per ciascuna valanga campione, dalla C.L.P.V. sono state derivate le informazioni topografiche necessarie per l’analisi, di seguito riassunte e rappresentate graficamente alla Figura 5. - : angolo di arresto, formato con l’orizzontale dalla congiungente il punto più alto di distacco con il punto più a valle raggiunto dal deposito della valanga; - : inclinazione rispetto all’orizzontale della retta congiungente il punto di distacco con il punto lungo il pendio in cui la pendenza locale del terreno è 10°, ed a valle < di 10°; - Zmax: quota massima di distacco della valanga; - : pendenza della zona di distacco della valanga; - H: dislivello tra la quota massima di distacco e la quota minima di arresto della valanga; - L: distanza planimetrica tra il punto di distacco e il punto di arresto della valanga; - Hb: dislivello tra la quota massima di distacco della valanga ed il punto ; - Xb: distanza planimetrica tra il punto di distacco della valanga e il punto ; - Xb: (L- Xb) - : pendenza della zona di arresto della valanga - Esp: esposizione dell’area di distacco della valanga. La base di dati completa e riportata in Allegato A. In Tabella 4 è invece sintetizzata la statistica descrittiva dei principali parametri topografici utilizzati nelle analisi. Figura 5: Schema dei principali parametri topografici utilizzati nella modellazione statistica delle distanza di arresto estreme della valanghe. Zmax [m s.l.m.] Valore Medio 35.9 2494.6 26.2 Deviazione Standard 5.0 368.5 4.9 Valore Minimo 25.7 1730.0 17.5 Valore Massimo 46.6 3183.9 38.0 Tabella 4: Statistica descrittiva per i principali parametri topografici E’ stata condotta un’approfondita analisi statistica con l’obiettivo di verificare la dipendenza dei valori estremi dell’angolo di arresto () dai parametri topografici propri di un sito valanghivo presi in esame. In accordo ai precedenti studi condotti, le analisi hanno confermato l’esistenza di correlazioni altamente significative (P=0.01) dell’angolo di arresto sia con la pendenza media della zona di distacco (R=0.64, t=6.20) sia con la quota massima di distacco Zmax (R=0.36, t=2.86). In particolare si è osservata una proporzionalità diretta tra e (Figura 6) ed, al contrario, una proporzionalità inversa tra e Zmax (Figura 7); tali risultati appaiono fisicamente sensati in quanto evidenziano, in media, una crescita delle distanze di arresto (ovvero una diminuzione di ) rispettivamente al crescere della quota media di distacco ed al decrescere della pendenza media della zona di distacco. 40 y = 0.6316x + 3.5398 R2 = 0.4072 Alfa (deg) 35 30 25 20 15 25.0 30.0 35.0 40.0 Gamma (deg) Figura 6: “Scatterplot” dei valori di e relativi alle valanghe campione 45.0 50.0 45 y = -0.004x + 38.14 R² = 0.128 40 Alfa (deg) 35 30 25 20 15 10 1500 2000 2500 3000 3500 Zmax (m s.l.m.) Figura 7: “Scatterplot” dei valori di e Zmax relativi alle valanghe campione La regressione lineare multiparametrica dell’angolo in funzione delle due variabili topografiche significative, e Zmax, i cui principali risultati sono sintetizzati in Tabella 5, ha fornito la seguente equazione: 12.69 0.580 0.00293 Z max Tabella 5: Sintesi dei risultati della regressione lineare multiparametrica di con e Zmax R multiplo 0.6727 R al quadrato 0.4526 R al quadrato corretto 0.4327 Errore Standard 3.7037 Osservazione 58 C1 C 2 C 3 Z max Coefficienti Errore standard Stat t Valore di significatività C1 12.68619386 5.580426478 2.273337693 0.026932904 C2 0.580314651 0.101607232 5.711351823 4.68548E-07 C3 -0.002928332 0.001370137 -2.137254979 0.037038956 I dati di Tabella 5 evidenziano come tutti i parametri della regressione (variabili predittrici e intercetta) risultino statisticamente significativi (P=0.05). Si osserva in tal senso come in analoghi studi precedenti condotti sulla base di campioni più estesi e relativi ad ambiti di indagine più vasti (vedi bibliografia citata) si fossero ottenute regressioni multiparametriche con indici di significatività elevati sia per l’intercetta che per il coefficiente del parametro , mentre scarsamente significativo era risultato il parametro Zmax. Nella regressione multiparametrica condotta sulla base dello specifico campione piemontese, sviluppata ed adottata nel presente lavoro, viceversa tutti i parametri coinvolti nella regressione presentano indici di significatività adeguatamente alti. Ciò conferma quanto sensato attendersi, ovvero che la quota massima di distacco di una valanga possa avere un ruolo nella caratterizzazione delle distanze di arresto estreme della medesima. Sempre in rapporto ai precedenti studi condotti, la regressione multiparametrica specifica della regione Piemonte presenta un miglioramento in termini di accuratezza delle stime ottenibili, con una riduzione del valore dell’errore standard di circa il 10% (3.7° ca. per la relazione predittiva specifica del Piemonte rispetto ai 4.0° ca. caratteristici della relazione valida a scala nazionale ottenuta in precedenti lavori, e riportata in Allegato B, Eq. Errore. L'origine riferimento non è stata trovata.). 4.2.6 Redazione di carte valanghe su aree campione La parte applicativa delle attività di ricerca svolte alla data del presente rapporto tecnico è stata dedicata ad implementare la procedura GIS di delimitazione cartografica delle aree potenzialmente valanghive. Per le aree di indagine selezionate, si è proceduto dapprima alla determinazione delle aree di potenziale distacco delle valanghe e, successivamente, per ciascuna di esse, alla delimitazione delle aree potenzialmente interessate dallo scorrimento ed arresto delle masse nevose in condizioni “estreme”, attraverso l’applicativo AFRA. La sperimentazione condotta ha previsto, per gli ambiti territoriali indagati, la redazione delle opportune cartografie tematiche, ovvero la redazione di cartografie riportanti una delimitazione delle aree potenzialmente valanghive comprensive di un limite massimo atteso ed una fascia confidenziale (“Carte di Analisi”). La struttura generale dei processi che conducono all’identificazione e delimitazione cartografica delle aree di potenziale distacco delle valanghe è riassunta in Figura 8. CARTE IN OUTPUT DATI INPUT 1. CLV – 3d 2. DTM GRASS GIS 1. Pendenze 2. Curvature Tang. 3. Esposizioni EXTREME RELEASE FACTOR + 1. Carta Uso Suoli 2. Ortofoto 3. CTR (1:10000) GRASS GIS AREE DI DISTACCO Figura 8: Struttura generale della procedura di identificazione e delimitazione cartografica delle aree di potenziale distacco delle valanghe A partire dal modello digitale del terreno DTM sono ricavate le cartografie tematiche di seguito descritte. Tutte le elaborazioni sono condotte in ambiente GIS con il software GRASS - Geographic Resources Analysis Support System. - Carta delle pendenze. La carta rappresenta la massima pendenza dei versanti ed è derivata a partire dal modello digitale del terreno elaborato con una maglia ad un dettaglio di 10 metri. Le pendenze sono espresse in gradi positivi; in cartografia sono evidenziate, con differenti tonalità di blu, le pendenze su cui può innescarsi una valanga (28°÷50°). - Carta delle esposizioni. La carta rappresenta le esposizioni dei versanti ottenute a partire dal modello digitale del terreno elaborato con una maglia a un dettaglio di 10 metri. Le esposizioni misurano la direzione del massimo grado di pendenza e sono espresse in gradi positivi da 0° a 360° misurati in senso orario a partire dal NORD. - Carta delle curvature La carta descrive la curvatura tangenziale, ovvero la curvatura del profilo nella direzione perpendicolare a quella di massima pendenza. Le curvature sono espresse in m1 ; valori negativi indicano terreni concavi e valori positivi terreni convessi. In generale una valanga può innescarsi su ogni area priva di copertura boschiva con pendenza superiore a 25°÷28°. Il limite superiore delle pendenze favorevoli al distacco di valanghe (a lastroni) è usualmente fatto coincidere con 50°, anche se statisticamente non possono essere esclusi possibili distacchi su pendenze superiori (55°÷60°, trattasi comunque generalmente di scaricamenti di limitata entità). In teoria è possibile che tutte le zone che soddisfano i citati criteri cliviometrici (28°÷50°) rilascino le masse nevose allo stesso tempo. Solitamente però le valanghe hanno luogo su porzioni di territorio più piccole che si distinguono le une dalle altre per caratteristiche topografiche (per esempio creste o salti di roccia) e che mostrano una certa omogeneità all’interno delle aree stesse (es. esposizioni simili). Sebbene non appaia possibile allo stato attuale definire un criterio oggettivo e generale per la separazione delle aree di distacco confinanti, studi di approfondimento hanno mostrato come la curvatura tangenziale, ovvero la curvatura del terreno calcolata in direzione ortogonale alla linea di massima pendenza, possa fornire un valido aiuto a tale proposito. In tal senso zone contigue con una curvatura tangenziale inferiore al valore di 0.005 m-1 sono fatte corrispondere a “zone plano-concave”, ovvero zone senza creste o particolari asperità al loro interno; in tali zone, se i criteri cliviometrici e vegetazionali risultano rispettati, si può ritenere il distacco simultaneo di masse nevose altamente probabile. La carta della copertura boschiva è ricavata dal portale cartografico della Regione Piemonte, e suddivide il territorio piemontese in base alle differenti coperture forestali. Ai fini del nostro studio è necessario suddividere i differenti tipi di coperture in base alla capacità delle medesime di prevenire il distacco di valanghe. In Figura 9 è rappresentato un esempio di Carta della Copertura Boschiva: in giallo sono rappresentate quelle aree in cui non si ritiene possibile il distacco di masse nevose (Querceti di rovere, Lariceti e cembrete, Faggete, Aree verdi urbane, Aree urbanizzate infrastrutture, Arbusteti subalpini, Alneti planiziali e montani, Acero-tiglio-frassineti, Abetine, Castagneti); in rosso sono rappresentate invece le aree potenziale teatro di distacco valanghe (Rocce e macereti, Prato-pascoli, Praterie rupicole, Praterie, Greti, , Cespuglieti, Cespuglieti pascolabili, Boscaglie pioniere di invasione, Praterie non utilizzate). Figura 9: Carta della Copertura Boschiva, con in giallo indicate le zone ricoperte da bosco ritenuto protettivo, e pertanto escluse dalle aree di potenziale distacco di valanghe, Comune di Rima S.Giuseppe 4.2.7 Delimitazione finale delle aree di potenziale distacco delle valanghe A partire dalla carta di suscettività al distacco di valanghe estreme, opportunamente filtrata con la carta della copertura boschiva, è effettuata la delimitazione finale delle zone di distacco delle valanghe. Questo passo della procedura prevede l’intervento manuale dell’operatore che, sulla base delle cartografie tematiche sopra citate, ma anche con l’ausilio delle ortofoto e delle curve di livello, effettua la delimitazione cartografica delle singole aree di potenziale distacco delle valanghe. Un esempio del risultato ottenibile, a differenti scale, è fornito alla Figura 10 . Figura 10: Esempio della procedura manuale di delimitazione delle singole aree di potenziale distacco delle valanghe, utilizzando come base la carta della suscettività al distacco di valanghe estreme 4.2.8 Determinazione delle aree di potenziale scorrimento ed arresto delle valanghe – carte di analisi Una volta definiti i perimetri delle aree di potenziale distacco delle valanghe, l’applicazione dell’applicativo AFRA, consente di valutare per ciascuna area di potenziale distacco le aree potenzialmente interessate dallo scorrimento ed arresto delle valanghe in condizioni estreme. La procedura di delimitazione cartografica delle aree valanghive combina un apposito algoritmo di espansione del materiale, che consente di propagare le masse nevose dalle zone di distacco alle zone di scorrimento ed arresto, con un modello statistico-topografico che fornisce una stima del limite massimo raggiungibile dal deposito delle valanghe in condizioni estreme. Con riferimento alla modulo per la stima delle distanze di arresto contenuto nel modello AFRA, nel presente studio l’algoritmo valido a scala nazionale è stato sostituito con uno specificatamente sviluppato per la realtà territoriale piemontese Un esempio della mappatura finale delle aree valanghive è fornito per il Comune di Rima S. Giuseppe alla Figura 11. Il risultato finale delle applicazioni condotte relativamente a tutto il territorio indagato (“Carte di Analisi”) è riportato invece nelle Tavole Allegate. Figura 11: Esempio di risultato della procedura di delimitazione cartografica dei siti valanghivi – carta di analisi per una delle aree campione (Comune di Rima S. Giuseppe) Poiché la distanza di arresto delle valanghe è determinata sulla base di una regressione multiparametrica, utilizzando l’errore standard della medesima è possibile ottenere delle fasce confidenziali sul limite massimo raggiungibile dalla valanga nella zona di deposito, come mostrato a titolo esemplificativo in Figura 12. In tal senso nella cartografie tematiche prodotte per gli ambiti territoriali indagati la delimitazione delle aree potenzialmente valanghive comprende un limite massimo atteso ed una fascia confidenziale (vedi Carte di Analisi allegate). Figura 12: Esempio di delimitazione delle aree valanghive utilizzando per l’angolo di arresto il valore medio fornito dall’equazione di regressione (aree rosse) e sottraendo al medesimo un errore di regressione ( , zone gialle) 4.2.9 Confronto dei risultati con le delimitazioni delle aree valanghive contenute nelle C.L.P.V. Al fine di avere una valutazione di prima approssimazione dei risultati della procedura proposta per la delimitazione dei siti valanghivi, con riferimento ai comuni di Carcoforo ed Alagna Valsesia – unici comuni della Valsesia per cui ad oggi è disponibile la Carta di Localizzazione Probabile Valanghe (C.L.P.V.) - è stato effettuato un confronto tra la mappatura delle valanghe ottenuta con la metodologia proposta e le delimitazioni cartografiche delle valanghe disponibili (vedi Figura 13). La procedura proposta ha mostrato una soddisfacente capacità di individuare le zone di distacco delle valanghe maggiormente significative per l’ambito di indagine, nonché di caratterizzare adeguatamente le principali caratteristiche delle zone di scorrimento ed arresto delle valanghe (almeno in un’ottica di analisi a scala territoriale, per le quale la metodologia proposta è specificamente indicata), sebbene in taluni casi si siano riscontrate differenze non trascurabili. Si ritiene che una componente significativa delle difformità riscontrate, sia in relazione alla delimitazione delle zone di scorrimento che di quelle di arresto, sia da ricondursi alla qualità del DTM utilizzato, che nel caso in studio aveva una risoluzione di 10 m. Tale risoluzione non appare adeguata per ottenere, con il modello utilizzato, una descrizione delle caratteristiche delle zone di scorrimento e di arresto delle valanghe, soprattutto nei casi di siti valanghivi caratterizzati da deboli gradi di incanalamento o da contenute irregolarità topografiche nella zona di arresto (avvallamenti, dossi), che la risoluzione del DTM non permette di descrivere adeguatamente ma che, viceversa, nella realtà possono avere effetti non trascurabili sui percorsi di scorrimento e sulle conformazione delle zone di arresto delle valanghe. In tal senso, per il futuro, si ritiene auspicabile condurre nuovamente il confronto, previa la preventiva acquisizione di un DTM a maggiore accuratezza (es. maglie di punti a 2 o 5 metri). Figura 13: Confronto per il Comune di Carcoforo del risultato della procedura adottata nel presente studio per l’individuazione e la delimitazione cartografica dei siti valanghivi (aree rosse/gialle) con le perimetrazioni disponibili dalla C.L.P.V. (linee viola). Ai fini del confronto sono stati considerati i limiti “viola” della CLPV, ovvero la delimitazione delle valanghe desunta sulla base delle indagini storiche e di campagna (dati C.L.P.V.: fonte SIVA a cura di Arpa Piemonte). 4.2.10 Confronto dei risultati con le delimitazioni delle aree valanghive ottenute da rilievi postevento Nel periodo tra fine di Dicembre 2008 ed inizio Gennaio 2009, in concomitanza ad un eccezionale ciclo nivovalangologico occorso sull’arco alpino italiano, anche nel Comune di Valstrona si sono verificati numerosi, importanti, fenomeni valanghivi. In particolare, cinque eventi valanghivi hanno raggiunto e superato la strada provinciale SP52, come rilevato sul campo (e perimetrato) dai tecnici di Arpa Piemonte (vedi Figura 14). Il raffronto dei dati di campo con i risultati ottenuti dall’applicazione della procedura di perimetrazione proposta nel presente studio (vedi Figura 14) evidenzia anche in questo caso una soddisfacente capacità da parte della procedura di individuare zone di potenziale distacco di valanghe e di caratterizzare adeguatamente le principali caratteristiche delle zone di scorrimento ed arresto delle medesime. Figura 14: Confronto per una porzione del comune di Valstrona del risultato della procedura adottata nel presente studio per l’individuazione e la delimitazione cartografica dei siti valanghivi (aree rosse/gialle) con le perimetrazioni effettuate dai tecnici Arpa Piemonte sulla base dei rilievi di campo degli eventi valanghivi occorsi nei mesi di Dicembre 2008 - Gennaio 2009 (linee blu). 4.2.11 Carte di sintesi A partire dalle risultanze del processo modellistico di individuazione e delimitazione cartografica delle aree potenzialmente valanghive (Carte di analisi), si è passati all’elaborazione di cartografie valanghive caratterizzate da un maggior grado di approfondimento, denominate “Carte di Sintesi”. Il processo di sintesi è stato condotto con riferimento esclusivo alle valli principali dei bacini dei fiumi Sermenza, Sesia e Strona, limitando pertanto l’indagine alle valanghe con potenziale interessamento della viabilità principale di fondovalle (es. S.P.10, S.S.299). Nella redazione delle Carte di Sintesi, le Carte di Analisi sono state utilizzate come base di partenza ed integrate/verificate mediante indagine di campo ed indagine storica (testimonianze scritte e orali). La cartografia è stata redatta utilizzando come base di rappresentazione la CTR 1:10'000 (la stessa adottata nelle Carte di Analisi). Nelle valli secondarie, dove non sono stati condotti gli approfondimenti citati, è stata mantenuta la delimitazione ottenuta nelle Carte di Analisi, utilizzando però una differente colorazione delle aree potenzialmente valanghive restituite dall’applicativo AFRA; per tali aree valanghive non è stata però introdotta una numerazione. In Figura 15 è riportato uno stralcio della Carta di Sintesi della Val Sermenza; si possono notare sia le valanghe oggetto di approfondimento (perimetrate e numerate), sia quelle per le quali è stata mantenuto l’output grafico (a meno del cromatismo) ottenuto di fase di “analisi”. Figura 15: Stralcio della Carta di Sintesi Nella fase di approfondimento caratteristica del processo che ha portato alla stesura delle carte di sintesi, sulla base delle informazioni storiche raccolte, è emersa la necessità di integrare le valanghe individuate in fase di analisi con riferimento a due fattispecie: - valanghe di piccole dimensioni e scaricamenti, fenomeni di natura e dimensione tale da esulare dal campo di applicazione della procedura modellistica; - valanghe storiche le cui aree di distacco ricadono ora in zone boscate, non individuate quindi nel processo di perimetrazione 5 SOTTOAZIONE 4.3 - STRATEGIE DI MITIGAZIONE DEL PERICOLO PER VALANGHE FREQUENTI Nell’ambito dell’attività 4.3, la Regione Valle d’Aosta ha definito una convenzione con l’AINEVA per redigere i rapporti di sintesi relativi a: - Definizione di scenari per la gestione del rischio valanghe su vie di comunicazione; Definizione di scenari per la gestione del rischio valanghe all’interno dei comprensori sciistici; Partecipare al CTS di progetto come referente dell’attività 4. Il progetto ha consentito di elaborare strategie per l'adattamento ai cambiamenti climatici per la gestione delle valanghe frequenti in zone transfrontaliere, anche attraverso il confronto e lo scambio avvenuto nel corso delle giornate di divulgazione. In particolare, si è giunti alla formulazione di tre potenziali livelli di strategie basati su: - monitoraggio e definizione di criteri di base, per l’elaborazione di scenari di pericolo a scala di bacino; simulazione di differenti scenari di pericolo, attraverso l’utilizzo di modelli di dinamica valanghiva; simulazione di differenti condizioni del manto nevoso, attraverso l’utilizzo di modelli di simulazione del manto nevoso, in tempo reale e a scala di vallata. Per maggiori dettagli si rimanda al documento strategico di progetto, dove sono state approfondite le tematiche di cui sopra. All’interno della sottoazione 4.3, inoltre, era prevista l’elaborazione di un documento, da parte dell’Arpa Piemonte, di riferimento per la redazione dei Piani di Protezione Civile Comunali, relativamente alle problematiche valanghive. Di seguito viene riportata la sintesi del documento: 5.1 Sviluppo di strategie di gestione 5.1.1 Introduzione Attività svolta in convenzione tra Il Dipartimento Sistemi Previsionali di Arpa Piemonte e l’Università degli Studi di Pavia, Dipartimento di Ingegneria Idraulica e Ambientale, con l’obiettivo di fornire un documento di riferimento per la redazione dei Piani di Protezione Civile Comunali, relativamente alle problematiche valanghive e di supporto alle attività di prevenzione del rischio valanghivo a livello locale per scopi di Protezione Civile. Il documento tiene conto delle procedure organizzative legate all’attività di allertamento del Centro Funzionale regionale e fornisce una base metodologica su cui le Commissioni Locali Valanghe possono uniformare le proprie attività di analisi e valutazione del quadro nivologico, finalizzate alla gestione delle attività di supporto tecnico rivolte ai Sindaci. Lo schema organizzativo fa riferimento a quanto previsto a livello regionale piemontese normato dal Disciplinare per la Gestione Organizzativa e Funzionale del Sistema di Allertamento Regionale ai fini di Protezione Civile, approvato con DGR del 23/03 2005, n-37-15176 r DGR 18/07/2005 , n11-488 e successive modifiche ed integrazioni. Sono definite le tipologie di procedure di monitoraggio e valutazione della stabilità del manto nevoso, differenziate in funzione delle varie fasi di possibile attuazione del Piano. 5.1.2 Definizione degli scenari di evento e di rischio Ai fini dello svolgimento da parte della CLV dell’attività di organo tecnico consultivo in relazione alla mitigazione del rischio valanghe è cruciale la preliminare definizione da parte delle medesime degli scenari sul territorio di competenza. La descrizione degli scenari dovrà includere l’analisi dei seguenti aspetti: 1) caratterizzazione gli eventi valanghivi che, in base a ragionevoli previsioni ed in relazione a determinati scenari nivo-meteorologici, possono interessare la porzione di territorio antropizzato oggetto di studio (scenari d’evento) 2) caratterizzazione degli elementi vulnerabili presenti sul territorio esposto; 3) caratterizzazione preventiva del danno atteso in relazione al verificarsi di determinati eventi valanghivi, ottenuta incrociando il dato relativo agli scenari d’evento con le informazioni relative agli usi del territorio ed alla presenza di elementi vulnerabili (scenari di rischio,). 5.1.3 Scenari di evento Gli scenari di evento definiscono le porzioni di territorio potenzialmente interessate dallo scorrimento e arresto delle valanghe in relazione al verificarsi di date, specifiche, situazioni nivo-meteorologiche. In linea generale, una descrizione completa degli scenari di evento dovrà includere la definizione della portata spaziale del fenomeno (ovvero dell’area potenzialmente esposta), eventualmente differenziata secondo livelli progressivamente crescenti (scenari E1 e E2 in Figura 16) e la caratterizzazione dei possibili “precursori d’evento” (o “indicatori di evento”) e, possibilmente, delle relative soglie in relazione alle quali si ritiene plausibile il verificarsi di uno scenario valanghivo di data portata spaziale. Gli indicatori di evento (indicati in Figura 16 con Ii,j, dove i indica l’i-esimo indicatore e j lo j-esimo scenario di evento, pertanto Ii,j rappresenta il valore di soglia per l’indicatore i in relazione al verificarsi dello scenario j) sono un insieme di parametri che possono essere ritenuti indicativi di una probabilità adeguatamente alta che si verifichi un dato scenario valanghivo (ovvero un evento valanghivo di determinata intensità e portata spaziale). La natura (ed il numero) degli indicatori di evento dipende sia dalla tipologia dello scenario di evento considerato (es. valanga primaverile o valanga invernale, valanga frequente o valanga eccezionale, ecc.) sia dalle modalità di caratterizzazione del medesimo (analisi dei dati storici, simulazioni della dinamica del fenomeno, ecc.) e più in generale dalla natura e dalla qualità delle informazioni disponibili sull’evento valanghivo . Gli indicatori di evento, qualora in numero maggiore di uno, possono essere utilizzati come precursori sia singolarmente (es. I11 “o” I21) che in combinazione (I11 “e” I21). Figura 16: Schema esemplificativo di rappresentazione cartografica degli scenari di evento La definizione degli scenari di evento ha primariamente lo scopo di individuare cartograficamente le aree potenzialmente esposte a valanga e, conseguentemente, quello di definire le aree di fondovalle o di versante da assoggettare misure di salvaguardia (evacuazione, interdizione di accesso o più in generale a tutti gli altri provvedimenti necessari alla tutela della pubblica incolumità) qualora si manifesti una data situazione nivo-meteorologica che renda probabile il verificarsi di un determinato scenario valanghivo. In aggiunta a tale funzione, la definizione degli scenari di evento supporta le verifiche sulla sicurezza delle aree e dei percorsi individuati per mettere in atto le procedure di emergenza (vie di evacuazione, zone di concentrazione della popolazione evacuata, percorsi alternativi, ecc.). 5.1.3.1 Scenario d'evento a rischio nullo Ai fini della predisposizione del sistema di soglie da associare agli indicatori per una appropriata gestione operativa delle misure di salvaguardia è opportuno operare la definizione dello scenario di evento corrispondente alla massima estensione della valanga che non comporti interazione alcuna con elementi vulnerabili, ovvero lo scenario di evento relativo alla massima valanga che non sia fonte di rischio (indicato con E0 in Figura 17). L’individuazione dello scenario E0 consente di definire il limite oltre il quale la valanga inizia a divenire un elemento significativo ai fini di protezione civile; a tale limite potranno pertanto essere associati i valori soglia degli indicatori di evento rilevanti al fine dell’attivazione delle misure di salvaguardia previste dal piano (ad esempio un valore di neve fresca oltre il quale, per determinati scenari, si ritenga opportuno fare scattare misure di protezione civile). Figura 17: Scenario d’evento a rischio nullo, E0 5.1.3.2 Scenario d'evento confidenziali Nel caso in cui la definizione degli scenari di evento sia basata sulle delimitazioni cartografiche desunte dalla CLPV la definizione dello scenario di evento (ovvero di rischio) massimale potrà essere integrata mediante la definizione di una opportuna fascia di confidenza L'opportunità di introdurre tale fascia e l'estensione della medesima andrà valutata, caso per caso, in funzione di due aspetti principali: a) natura del dato di partenza. I dati cartografici contenuti nella CLPV hanno caratteri disomogenei sotto il profilo della rappresentatività. Andranno pertanto utilizzati con attenzione ed opportunamente integrati i dati relativi soprattutto a quelle aree che a causa della scarsa antropizzazione (attuale o passata) e della conseguente scarsa frequentazione del territorio non possono offrire una documentazione affidabile ed estesa sugli eventi verificatisi in passato. Analogo problema si pone per le aree in cui non sia stato possibile documentare o ricostruire eventi risalenti a periodi caratterizzati da particolare valangosità e per tale motivo più vicini a descrivere l’estensione di valanghe a carattere eccezionale. Nella valutazione di rappresentatività, oltre a tale esame generale, dovrà essere verificata la presenza di documentazione relativa a periodi rilevanti sotto il profilo valanghivo con specifico riferimento all’area di analisi, legati a importanti fenomeni nivometeorologici di natura localizzata. b) tipologia degli elementi vulnerabili presenti sul territorio in esame. La scelta di adottare criteri più o meno cautelativi nella determinazione di Emax e quindi di introdurre o meno una fascia di confidenza, dovrà essere effettuata anche in relazione alla tipologia degli elementi potenzialmente esposti a valanga (vedi Figura 18). Con riferimento alla eventualità di introdurre integrazioni rispetto alle perimetrazioni dei PZEV attraverso la determinazione di fasce di confidenza, si evidenzia che, a differenza delle informazioni presenti nella CLPV, nel caso dei PZEV la natura della cartografia consente di avere un dato omogeneo tra siti differenti (ovvero le zone “rossa”, “blu” e “gialla” sono rappresentative di eventi di progetto con caratteristiche di frequenza ed intensità ben definite), una previsione del comportamento di eventi valanghivi di natura eccezionale ed infine la valutazione sugli effetti di eventuali opere di difesa o interventi di mitigazione. In particolare i criteri di delimitazione stabiliti per la “zona gialla” dei PZEV fanno sì che tale area si configuri già di per sè come fascia di confidenza sulla distanza di arresto di eventi a carattere eccezionale. Pertanto con riferimento ai PZEV, almeno in linea di principio, non appare necessario - per descrivere gli scenari d’evento - prevedere l'aggiunta di fasce di confidenza alla delimitazione delle zone esposte al pericolo. D'altro canto, tenuto conto delle imprescindibili incertezze e valutazioni soggettive inerenti il processo di analisi che conduce alla stesura di un PZEV e tenuto conto della difficoltà di prevedere con esattezza il comportamento di un fenomeno estremamente complesso quale quello valanghivo, non si esclude la possibilità che, anche nel caso di utilizzo dei dati di PZEV, possa essere necessario in casi particolari ampliare cautelativamente l'estensione dell'area massimale potenzialmente esposta al pericolo di valanghe (ad esempio in presenza di una situazione nivometrica straordinaria o qualora si riscontri la presenza di un insediamento ad elevata vulnerabilità quale un'area attrezzata per manifestazioni, una scuola, un ospedale, ecc., posti immediatamente a valle della linea di delimitazione della zona gialla, vedi Figura 18). Inoltre, nel caso di siti con predisposizione alla formazione di valanghe di tipo polveroso è opportuno caratterizzare mediante fasce di confidenza l'area interessata dagli effetti residuali di eventi di natura polverosa a carattere eccezionale. Tale zona di influenza, caratterizzata da pressioni di impatto inferiori a 0,5 kPa, non ha rilevanza da un punto di pianificazione generale del territorio (e pertanto non viene considerata nella delimitazione dei PZEV) ma si ritiene che, a titolo precauzionale, debba averla con riferimento alla stesura delle cartografie di Piano ed alla predisposizione delle relative misure di protezione civile (aree da sottoporre a sgombero, individuazione delle vie di fuga, ecc.). Figura 18: Scenario di evento confidenziale, E*max 5.1.4 Elementi vulnerabili Le effettive, specifiche condizioni di rischio dipendono dall'esistenza di elementi vulnerabili nelle zone potenzialmente esposte a valanga (ovvero all’interno delle aree esposte delimitate dagli scenari di evento). In generale, gli elementi vulnerabili si possono distinguere in due ampie categorie: a) le persone; b) i beni immobili di tipi e funzioni diversi (edifici, infrastrutture, impianti, ecc.). L'obiettivo prioritario dell’attività della CLV dovrà essere finalizzato a tutelare l'incolumità delle persone fisiche esposte; pertanto il censimento degli elementi vulnerabili sarà indirizzato in prima istanza ad individuare tutti gli ambiti, pubblici e privati, all’aperto ed al chiuso, potenzialmente esposti al pericolo di valanghe in cui si possono trovare anche temporaneamente delle persone (fatti salvi i casi di presenze occasionali non prevedibili). Peraltro, nella caratterizzazione degli elementi vulnerabili esposti, particolare attenzione dovrà essere posta anche nell’identificazione di quelle strutture ed infrastrutture che (indipendentemente dalla presenza di persone) rivestono un ruolo importante (o addirittura essenziale) sotto un profilo di protezione civile al fine sia di predisporre il modello di intervento più appropriato che di caratterizzare, già in fase di pianificazione, gli interventi più urgenti per ripristinare le condizioni fondamentali di vita della popolazione colpita. Infine l’analisi complessiva dei beni immobili vulnerabili dovrà consentire di ottenere il quadro dei danni attesi in relazione al verificarsi di un determinato scenario di evento e pertanto di caratterizzare le azione e le misure che, oltre a salvaguardare la vita umana ed a garantire la funzionalità del sistema di protezione civile in emergenza, consentano, superata l’emergenza, di ripristinare le normali condizioni di vita delle popolazioni coinvolte. Il censimento dei beni vulnerabili andrà effettuato mediante analisi approfondite degli usi del suolo, da aggiornarsi costantemente anche in base a periodiche verifiche sul campo effettuate con riferimento alla zone rientranti nell’ambito delle perimetrazione degli scenari d’evento. In particolare, l’individuazione e la descrizione degli elementi vulnerabili dovrà effettuarsi attraverso: a) elaborati cartografici, redatti in scala adeguata alla necessità di individuare con sufficiente dettaglio gli elementi ricadenti nello scenario d’evento. b) schede descrittive associate agli elaborati cartografici in cui per ogni scenario di rischio siano elencati gli elementi esposti e ne sia descritta la natura in relazione alle esigenze tipiche di protezione civile (tipologia degli elementi esposti e loro descrizione in termini quantitativi e qualitativi). In tale sezione andranno in particolare evidenziati elementi quali: il numero e la tipologia delle persone potenzialmente interessate da provvedimenti di evacuazione o limitazione alla circolazione (presenze turistiche, eventuale presenza di bambini, anziani o disabili), il tipo di esposizione (in ambienti protetti o all’aperto), il rilievo strategico delle infrastrutture esposte (ad es., tipo di strada, intensità di traffico, presenza di alternative di tracciato, tipologia di impianto di risalita e sua valenza territoriale), ecc. 5.1.5 Scenari di rischio Le effettive, specifiche condizioni di rischio dipendono dall'esistenza di elementi vulnerabili ubicati in zone potenzialmente esposte al pericolo di valanga. Gli scenari di rischio rappresentano in tal senso la sintesi tra eventi valanghivi attesi e possibili conseguenze dei medesimi. In particolare il singolo scenario di rischio è una valutazione preventiva, tarata su una situazione verosimile, degli effetti sul territorio, sulle persone, sulle cose e sui servizi essenziali ingenerati dal verificarsi di uno specifico scenario valanghivo (o scenario d’evento). La definizione concreta degli scenari di rischio scaturisce pertanto dalla combinazione di determinati, opportuni, scenari d’evento “di riferimento” (§ 5.1.3) con un’analisi dei beni vulnerabili potenzialmente esposti (§ 5.1.4), vedi Figura 19. Figura 19: Schema esemplificativo di generazione degli scenari di rischio 5.1.6 Modalita’ di acquisizione dei dati valanghivi e delle informazioni di carattere nivometeorologico Al fine della individuazione delle aree critiche del territorio di competenza in relazione all’esposizione al pericolo di valanghe e della definizione dei relativi scenari di evento e di rischio (vedi § 5.1.2), la CLV dovrà acquisire tutte le informazioni disponibili in relazione agli eventi valanghivi del passato. Esse potranno essere desunte principalmente dalle seguenti fonti: 1. archivi regionali (es. SIVA – Sistema informativo Valanghe della Regione Piemonte, accessibile dal geoportale: http://webgis.arpa.piemonte.it/flxview/GeoViewerArpa/index.aspx); 2. cartografie tematiche e/o studi di dettaglio in merito a specifici eventi valanghivi (es. PZEV) sviluppati nel contesto della stesura di documenti di pianificazione a livello comunale (es. PUC) e/o provinciale; 3. catasti valanghe di altra natura disponibili per il territorio di competenza (es. archivio cd. “Capello” per le provincie di Torino e Cuneo, archivio cd. “Fontana” per il territorio della Valsesia, ecc.). Inoltre l’attività delle CLV dovrà includere il monitoraggio dell’attività valanghiva occorsa sul territorio di competenza. In particolare, in relazione al verificarsi di eventi valanghivi in grado di raggiungere le aree di fondovalle, ovvero più in generale di interessare o minacciare elementi vulnerabili (vedi 5.1.4), dovrà essere compilato un “report” descrittivo dell’evento; a tal fine dovrà esser utilizzato come base di riferimento per la raccolta dati l’apposito modulo predisposto dall’AINEVA, denominato “Modello 7 L’attività di monitoraggio eseguita dalle CLV dovrà comportare inoltre l’acquisizione e consultazione giornaliera dei seguenti bollettini: a. Bollettino Nivologico per rischio valanghe a cura di Arpa Piemonte (escluisivamente accessibile dalla rete della Pubblica Amministrazione mediante accesso riservato); b. Bollettino Valanghe a cura di (http://www.arpa.piemonte.it/bollettini/bollettino_valanghe.pdf) c. Bollettino Meteorologico a cura di Arpa (http://www.arpa.piemonte.it/bollettini/bollettino_meteotestuale.pdf) Arpa Piemonte Piemonte e dei seguenti dati di carattere nivometeorologico: d. Dati di innevamento provenienti dalla rete di stazioni nivometriche manuali gestite da Arpa Piemonte (tali dati non sono attualmente disponibili on-line su siti istituzionali; pertanto, per l’acquisizione dovrà essere predisposto specifico accordo e relativo protocollo con Arpa Piemonte); e. Dati di innevamento provenienti dalla rete automatica di stazioni gestita da Arpa Piamonte (accessibile dal geoportale: http://webgis.arpa.piemonte.it/flxview/GeoViewerArpa/index.aspx); f. Dati di innevamento provenienti da aste nivometriche (cd “paline”) eventualmente installate in siti rappresentativi per quota, esposizione,pendenza e morfologia delle aree di distacco dei fenomeni più ricorrenti e/o pericolosi del territorio di g. Dati di innevamento eventualmente acquisiti a livello locale da altri soggetti pubblici o privati (es. società di gestione bacini idrici, comprensori sciistici, ecc.). L’attività osservativa operata dalle CLV a livello locale dovrà includere anche l’acquisizione – con frequenza variabile in funzione del grado operativo, vedi Tabella 8 – dei seguenti dati: h. Osservazione dell’attività valanghiva e degli accumuli da vento in quota, eseguita da appositi e predefiniti “sistemi di controllo e osservazione” (SCO), i. Esecuzione di profili stratigrafici e test di stabilità eseguiti in appositi e predefiniti “campi neve” 5.1.7 Procedure di valutazione del pericolo di valanghe e dei livelli di criticita’ a scala locale La classificazione dei livelli di criticità, sia con riferimento alla scala regionale che a quella locale, prevede tre gradi (1 - Situazione ordinaria; 2 - Moderata criticità; 3 - Elevata criticità) in accordo alle definizioni reperibili nel Disciplinare di cui al § 5.1.1. A livello locale il grado di criticità determina in maniera automatica un grado operativo per la CLV, e conseguentemente definisce una serie di attività che la CLV deve svolgere. Altresì sulla base delle attività di propria specifica competenza la CLV perviene ad un approfondimento delle valutazioni effettate a livello regionale e definisce il livello di criticità a scala locale (intesa come il comprensorio territoriale di competenza), non necessariamente coincidente con quello a scala regionale. Sulla base del livello di criticità a scala locale viene ritarato il grado operativo e sono conseguentemente programmate le attività da svolgere (Figura 20). Figura 20: Schema riepilogativo del flusso logico e operativo che consente di passare dalle valutazioni di criticità alla scala regionale a quelle alla scala locale; la parte interna al riquadro tratteggiato, relativa alle modalità di valutazione della criticità a a scala locale da parte della CLV è descritta in dettaglio alla successiva Figura 21 La definizione del livello di criticità a scala locale (Tabella 6) sarà effettuata a cura delle CLV a partire delle indicazioni sui livelli di rischio prodotte a livello regionale (bollettino nivologico) sulla base delle indicazioni di natura previsionale a livello regionale (bollettino valanghe, bollettino meteorologico) e delle osservazioni e dei monitoraggi condotti a livello locale, in accordo ad un percorso metodologico che prevede l’identificazione degli scenari di evento e di rischio relativi ad un dato scenario nivo-meteorologico (Figura 21). Figura 21: Schema esemplificativo della procedura di valutazione da parte della CLV della criticità alla scala locale Tabella 6: elementi conoscitivi su cui basare la definizione della criticità a scala locale Fonte Informazione Bollettino nivologico per rischio valanghe - informazione in merito al livello di criticità a scala regionale Bollettino valanghe - grado di pericolo valanghe a scala regionale in atto e previsto - innevamento medio presente al suolo - localizzazione (altimetrica e topografica) dei pendii maggiormente critici - tipologia di valanghe attese (causa del distacco, dimensioni valanghe, frequenza delle valanghe) Bollettino meteorologico informazione sull’evoluzione delle condizioni meteorologiche (precipitazioni, temperature e venti) Dati nivometeorologici misurati dalla rete regionale - altezza neve al suolo; - altezza neve fresca (su 24h) (Stazioni nivometriche manuali ed automatiche gestite da ARPA Piemonte) - temperatura aria - velocità e direzione vento (per stazioni automatiche sopra i 2000 m s.l.m.) - altezza neve al suolo; - altezza neve fresca (su 24h) - temperatura aria - velocità e direzione vento (per stazioni automatiche sopra i 2000 m sl.m.) - profili del manto nevoso - test di stabilità - attività valanghiva - segni indicatori di condizioni di instabilità (slittamenti, fratture nel manto nevoso, cornici, ecc.) - trasposto eolico Dati nivometeorologici misurati a livello locale (Stazioni nivometriche manuali ed automatiche gestite dalla CLV, paline nivometriche) Campi neve occasionali Sistema di controllo ed osservazione locali A titolo orientativo si elencano in Tabella 7 gli indicatori che, da soli o in concorso tra loro, possono essere ritenuti caratteristici del livello di criticità moderata ed elevata a scala locale. Tali indicatori e le relative sogli hanno valore indicativo ed andranno modificati ed integrati in relazione alla situazione operativa ed ambientale in cui la CLV opera. In relazione al rapporto che intercorre tra criticità a scala regionale e criticità a scala locale va evidenziato che il livello di criticità a scala locale può differenziarsi da quello a scala regionale individuato dal Centro Funzionale, in ragione del carattere molto localizzato che può essere assunto dalla problematica valanghiva. Nel caso in cui le valutazioni (sul grado di pericolo e di rischio) effettuate a livello locale dalla CLV portino ad attribuire per il territorio di competenza un valore di criticità differente da quello emesso a livello regionale, per la definizione del grado operativo della CLV rileva la valutazione effettuata a livello locale. Tabella 7: Schema orientativo degli indicatori e delle relative soglie per la definizione della criticità a scala locale Indicatore Criticità moderata Criticità elevata Bollettino Centro funzionale Criticità moderata a scala regionale Criticità elevata a scala regionale Grado pericolo valanghe 4 (oppure 3 quando il grado è riferito al territorio antropizzato). 5 (oppure 4 quando il grado è riferito al territorio antropizzato) Il bollettino prevede per i giorni successivi un incremento del pericolo (se il precedente livello di criticità è ordinario) o la persistenza della situazione in atto (se il precedente livello di criticità è già moderato e deve esserne valutata la conferma) Il bollettino prevede per i giorni successivi un incremento del pericolo (se il precedente livello di criticità è moderato) o la persistenza o l’ulteriore peggioramento della situazione in atto (se il precedente livello di criticità è già elevato e deve esserne valutata la conferma) Previsione meteo Indicano per le 24-48 ore successive un probabile andamento dei fattori di interesse (precipitazioni, velocità e direzione vento, andamento temperature, ecc.) tale da implicare il peggioramento delle condizioni di stabilità del manto nevoso (se il precedente livello di criticità è ordinario) o la persistenza della situazione in atto (se il precedente livello di criticità è già moderato e deve esserne valutata la conferma) Indicano per le 24-48 ore successive un probabile andamento dei fattori di interesse (precipitazioni, velocità e direzione vento, andamento temperature, ecc.) tale da implicare il peggioramento delle condizioni di stabilità del manto nevoso (se il precedente livello di criticità è moderato) o la persistenza della situazione in atto (se il precedente livello di criticità è già elevato e deve esserne valutata la conferma) Neve fresca E’ rilevata neve fresca (Hn) di moderato spessore alla quota delle zone di distacco con vento assente o debole oppure neve fresca di spessore minore a quanto sopra indicato ma con presenza di vento in quota da moderato a forte E’ rilevata neve fresca (Hn) di elevato spessore alla quota delle zone di distacco con vento assente o debole, oppure neve fresca di spessore minore a quanto sopra indicato ma con presenza di vento in quota da moderato a forte Attività valanghiva E’ rilevata la presenza di attività valanghiva E’ rilevata una diffusa attività valanghiva Accumuli da vento Sono rilevati moderati accumuli da vento nelle zone di distacco Sono rilevati importanti accumuli da vento nelle zone di distacco Temperatura E’ rilevata una tendenza all’instabilità diurna a causa di fenomeni di fusione E’ rilevata una tendenza generalizzata all’instabilità diurna a causa di fenomeni di fusione Profili stratigrafici e test di stabilità I profili della neve ed i test di stabilità evidenziano situazioni di instabilità del manto nevoso I profili della neve ed i test di stabilità evidenziano situazioni di forte instabilità del manto nevoso Sintesi degli elementi analizzati, in termini di scenario di rischio: Porta ad identificare una situazione nivometeorologica in atto e/o prevista per le successive 24-48 ore tale da far ritenere che sul territorio di competenza della CLV sussista la probabilità di distacchi di valanghe che possano interessare il territorio antropizzato, con previsione di danni valutabile da bassa a media (sono tipici di questo livello di criticità: la possibile interruzione di strade da parte di singole valanghe in aree periodicamente esposte al rischio; il possibile coinvolgimento di singole abitazioni isolate o porzioni di nuclei abitati in settori particolarmente critici; la possibile l’interruzione sporadica di alcuni servizi (telecomunicazioni, energia elettrica, ecc.). Porta ad identificare una situazione nivometeorologica in atto e/o prevista per le successive 24-48 ore tale da far ritenere che sul territorio di competenza della CLV sussista la probabilità di distacchi di valanghe che possano interessare diffusamente il territorio antropizzato, con previsione di danni valutabile da elevata a molto elevata (sono tipici di questo livello di criticità: l’interruzione di strade da parte di numerose valanghe, anche di grandi dimensioni e con carattere di eccezionalità; il possibile interessamento di molti nuclei abitati da parte di valanghe, anche di grande dimensione ed in aree non frequentemente esposte a valanghe, la possibile interruzione dei principali servizi (telecomunicazioni, energia elettrica, ecc.). 5.1.8 Attivita’ delle CLV in relazione a livelli operativi caratterizzati da crescenti livelli di criticita’ Nella successiva Tabella 8 sono sintetizzate le attività previste per le CLV in funzione di differenti livelli di criticità (ordinaria, moderata, elevata), ovvero dei gradi operativi ad essi associati (rispettivamente gradi 1, 2 e 3). I gradi operativi e le conseguenti attività sono funzione univoca del livello di criticità, indipendentemente dal fatto che la criticità sia relativa a valutazioni effettuate a livello regionale ovvero a livello locale (vedi § 5.1.7). I compiti delle CLV in relazione a differenti gradi operativi si caratterizzano per un crescente approfondimento delle attività di monitoraggio da effettuarsi ma soprattutto per una significativa intensificazione della cedenza temporale con cui le medesime vengono eseguite. Si sottolinea che le attività riportate in Tabella 8 hanno un valore orientativo generale e andranno modificate e/o integrate in relazione alla specifica situazione ed alle specificità tecnico-organizzative in cui la CLV opera. In particolare, in relazione al grado operativo 1 si evidenzia come le attività di monitoraggio e osservazione dei parametri nivometeorologici andranno attivate in situazioni in cui l’innevamento abbia già assunto una consistenza significativa. Tabella 8: attività delle CLV in funzione di differenti livelli di criticità Livello di criticità Grado operativo Attività CLV 1 - giornalmente: presa d’atto delle comunicazioni e dei bollettini provenienti dal Centro Funzionale (Avvisi di Criticità o altri messaggi informativi), analisi del Bollettino Valanghe e del Bollettino Meteorologico; (a scala regionale o locale) 1 – Situazione ordinaria - giornalmente: controllo della situazione nivometeorologica e valanghiva locale (quantitativi di neve fresca, accumuli da vento nelle zone di distacco, attività valanghiva, ecc.); una sintesi delle informazioni nivometeorologiche e valanghive desunte da tali attività deve essere comunicata settimanalmente al Centro Funzionale Regionale utilizzando il Modello 6 Aineva (Allegato 4). - settimanalmente: valutazione della stabilità del manto nevoso nei siti di interesse (effettuazione e interpretazione profili stratigrafici e test di stabilità nei siti individuati dalla CLV prima dell’inizio della stagione invernale di concerto con il Centro Funzionale); le risultanze di tale attività devono essere comunicata settimanalmente al Centro Funzionale Regionale utilizzando gli appositi Modelli Aineva (Allegato 5). - a richiesta: attività di informazione consulenza alle autorità locali interessate (es. Sindaco). 2 – Moderata criticità 2 - tutte le attività di cui al grado operativo 1, svolte a cadenza giornaliera; in relazione al controllo della situazione nivometeorologica e valanghiva locale (monitoraggio quantitativi di neve fresca, accumuli da vento nelle zone di distacco e attività valanghiva) andrà aggiunto il monitoraggio dell’andamento termico (specificatamente in relazione alle situazioni primaverili) e, ove ritenuto utile a fini previsionali, potrà essere prevista una intensificazione delle misure (due volte al giorno, es. h 9:00 – h 15:00); la sintesi delle informazioni nivometeorologiche, valanghive e sulla stabilità del manto nevoso desunte da tali attività deve essere comunicata giornalmente al Centro Funzionale Regionale utilizzando gli appositi Modelli Aineva. - qualora previsto da specifiche procedure, effettuazione del monitoraggio relativamente a specifici indicatori e relative soglie d’evento fissate da piani, studi o altri strumenti adottati dalla CLV; - controllo di specifiche situazioni di rischio per la sicurezza delle persone e per l’integrità dei beni esposti; eventuale proposta di provvedimenti di salvaguardia da adottare da parte delle autorità di protezione civile (Allegato 6); - supporto tecnico a procedure di distacco artificiale delle valanghe secondo quanto previsto dai PIDAV esistenti; - assistenza tecnica alle attività di soccorso in caso di eventi valanghivi che coinvolgano il territorio antropizzato; - valutazione delle condizioni di cessato pericolo per la rimozione dei provvedimenti finalizzati alla sicurezza di persone e beni esposti; - invio di comunicazioni o rapporti informativi alle Autorità locali, al Settore Protezione Civile Regionale e al Centro Funzionale Regionale; in particolare, entro le 48 ore dalla conclusione della fase di emergenza, spetta alla CLV trasmettere al Centro Funzionale Regionale il resoconto dell’attività valanghiva di rilievo verificatasi nel corso dell’evento, con particolare riguardo ai danni alla viabilità ed ai centri abitati, compilando il Modello 7 Aineva (Allegato 1). 3 – Elevata criticità 3 - tutte le attività di cui al grado operativo 2 vengono espletate con maggiore frequenza (es. osservazione dei parametri nivometeorologici critici con cadenza trigiornaliera) ovvero con continuità; - è prevista l’attivazione di forme di convocazione permanente della CLV e di presidio “h24”. - le comunicazioni con le Autorità locali, il Settore Protezione Civile Regionale e il Centro Funzionale Regionale sono intensificate rispetto al livello operativo 2; entro le 48 ore dalla conclusione della fase di emergenza, spetta alla CLV trasmettere al Centro Funzionale Regionale il resoconto dell’attività valanghiva di rilievo verificatasi nel corso dell’evento, con particolare riguardo ai danni alla viabilità ed ai centri abitati, compilando il Modello 7 Aineva (Allegato 1). Le attività della CLV tipiche del grado operativo 1 sono solitamente confinate all’interno di compiti di analisi dei prodotti previsionali e dei comunicati provenienti dal Centro Funzionale Regionale e di monitoraggio ordinario delle condizioni nivometeorologiche. Tali attività non sono comunque normalmente finalizzate alla preparazione ed all’esecuzione di interventi di tutela della pubblica incolumità. Non va comunque esclusa la possibilità che anche in situazioni ordinarie la CLV sia tenuta a segnalare al Sindaco eventuali situazioni di pericolo molto localizzate per modesti eventi valanghivi attesi o a supportare lo stesso Sindaco in eventuali iniziative rivolte al pubblico finalizzate ed informare sulla presenza di situazioni di potenziale pericolo in ambiti non antropizzati. Spetta infine alla CLV in relazione al grado operativo 1 la costante verifica di efficienza (a) dei sistemi di trasmissine e comunicazione; (b) dei sistemi di monitoraggio; (c) dei mezzi di trasporto; delle attrezzature personali e dei DPI. Le attività della CLV tipiche del grado operativo 2 sono caratterizzate da un livello elevato di vigilanza e sono finalizzate: (a) a informare tempestivamente il Sindaco in merito ad eventuali situazioni di rischio; (b) a garantire costantemente allo stesso Sindaco la consulenza tecnica necessaria ad individuare ed attuare le misure di salvaguardia necessarie a garantire la sicurezza sul territorio di propria competenza; (c) a supportare tecnicamente le azioni di soccorso che si rendessero necessarie. Le attività della CLV tipiche del grado operativo 2 sono caratterizzate da un livello di allarme generale e sono finalizzate: (a) a informare costantemente il Sindaco sull’evoluzione del quadro valanghivo e sulle specifiche situazioni di rischio; (b) a garantire costantemente allo stesso Sindaco la consulenza tecnica necessaria ad individuare ed attuare le misure di salvaguardia necessarie a garantire la sicurezza sul territorio di propria competenza; (c) a supportare tecnicamente le azioni di soccorso che si rendessero necessarie; (d) a collaborare con tutte le istituzioni competenti in materia di Protezione Civile che dovessero intervenire in situazioni di rischio elevato e generalizzato. Nella successiva Tabella 9 son riassunti i livelli di reperibilità da prevedersi per i membri della CLV in relazione a differenti gradi operativi della medesima. Tabella 9: reperibilità dei membri delle CLV in funzione di differenti gradi operativi Grado operativo Reperibilità 1 I commissari garantiscono la propria rintracciabilità telefonica e la limitazione dei propri spostamenti entro distanze compatibili con la garanzia di presenza, in caso di necessità, presso la sede della commissione. Il commissario che intende lasciare il territorio della regione per un significativo intervallo di tempo dovrà darne preventiva informazione al Presidente concordando con lo stesso le modalità ed i tempi dell’assenza. Tale assenza non è ammessa contemporaneamente per Presidente e Vicepresidente, ne per un numero di Commissari tale da non assicurare alla CLV la presenza del previsto numero legale di membri. 2 I commissari garantiscono la propria costante reperibilità e la rinuncia agli spostamenti al di fuori del territorio di competenza (fatte salve cause di forza maggiore, da segnalare tempestivamente al Presidente della commissione). 3 I commissari garantiscono la propria costante reperibilità e la rinuncia agli spostamenti al di fuori del territorio di competenza (fatte salve cause di forza maggiore, da segnalare tempestivamente al Presidente della commissione). E’ da prevedersi l’attivazione di forme di convocazione permanente della CLV e di presidio “h24”. 6 SOTTOAZIONE 4.4 - DIVULGAZIONE Le attività sono consistite in: 8 Riunioni organizzate nell’ambito del progetto: - Davos (CH) 29 settembre 2009 - Quart (AO) 14.01.2010 - Davos (CH) 16.06.2010 - Bormio (Lombardia) 05 maggio 2011 - Milano 14 dicembre 2011 - Milano 12 gennaio 2012 - Bellinzona (CH) 23 ottobre 2012 - Milano 18 aprile 2013 1 Workshop a Davos (CH) il 17 giugno 2010 : CORSO DI ISTRUZIONE PER RAMMS 1 giornata di restituzione dei dati di progetto a Bormio (maggio 2011) 1 Workshop in Valle d’Aosta 06-07 marzo 2013 Presentazione dei risultati a convegni internazionali (EGU 2012, ISSW2012 e ISSW2013) e MUW 2013 7 BIBLIOGRAFIA Acquaotta F., Fratianni S., Cassardo C., Cremonini R: On the continuity and climatic variability of the meteorological stations in Turin, Asti, Vercelli and Oropa (Piedmont, Italy). Meteorology and Atmospheric Physics, vol 103, pp 279- 287 (2009). 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