PROGETTO STRADA

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:
HsT ; 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
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-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
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0
0
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0
0
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0
0
0
0
0
-4
-7
-11
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-17
-20
-24
-28
-31
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-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
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-63
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0
0
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0
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0
0
0
0
-4
-8
-12
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-61
-66
-70
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
-4
-8
-13
-17
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-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
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