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Effects of Digital Elevation Model resolution on evaluation of landslide susceptibility with a logistic regression model.
No full textThe use of statistical methods together with the GIS technologies is currently one of the most efficient tools in the assessment of landslide susceptibility. The correlation between the physical phenomenon and its triggering factors depends on several factors, including the resolution at which the elevation data are represented in a Digital Elevation Model (DEM). The resolution becomes increasingly important as the use of DEM data is extended for spatial prediction of terrain attributes such as slope, aspect, plan and profile curvature, etc., which are considered as triggering factors of the landslides. Many methods exist in scientific literature to capture and model the correlation between landslides and triggering factors but very few studies have investigated the effects of DEM resolution on it. Among these, the logistic regression method has provided successful results in many applications.
The objective of this study is to investigate the effects of DEM resolution on assessment of landslide susceptibility when a logistic regression model is used. The model will be applied several times to a study area located in the eastern Sicily using DEMs with different resolution. Results of the susceptibility analysis will be discussed and compared by means of the Area under the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. Moreover, the influence of DEM resolution on the logistic regression coefficients will be assessed
Using the hierarchical modeling approach to derive spatial distribution of precipitation and temperature datasets. A case study for the area of Sicily (Italy).
No full textThe interest for spatial interpolating climatic variables available by means of point measurements, as precipitation and temperature, arises from different needs, ranging from their usage for hydrological models to the reconstruction of climatic atlas of spatially distributed data. In some areas the spatial distribution of these variables can be related to the extremely variable morphology of the area.
While simple deterministic interpolation methods usually produce just the spatial distribution of the variable of interest, implicitly relying on the spatial autocorrelation and manually tuning a few parameters, more complex statistical models, are able to derive the uncertainty associated with the estimate and model its different components, like those related to the measurement error and the parameters selection.
With reference to the area of Sicily (Italy), mean annual and monthly precipitation and temperature data have been modeled using a hierarchical bayesian spatial model considering both the univariate approach and the multivariate approach with the elevation data, provided by a Digital Elevation Model, as secondary information source.
Comparison with traditional geostatistical methods is reported. Highlights about the insights provided by the hierarchical models are commented, in particular with reference to the uncertainty associated with the estimates and with the measurements
Exploiting historical rainfall and landslide data in a spatial database for the derivation of critical rainfall thresholds
No full textCritical rainfall thresholds for landslides are
powerful tools for preventing landslide hazard. The
thresholds are commonly estimated empirically starting
from rainfall events that triggered landslides in the past.
The creation of the appropriate rainfall–landslide database
is one of the main efforts in this approach. In fact, an
accurate agreement between the landslide and rainfall
information, in terms of location and timing, is essential in
order to correctly estimate the rainfall–landslide relationships.
A further issue is taking into account the average
moisture conditions prior the triggering event, which reasonably
may be crucial in determining the sufficient
amount of precipitation. In this context, the aim of this
paper is exploiting historical landslide and rainfall data in a
spatial database for the derivation of critical rainfall
thresholds for landslide occurrence in Sicily, southern
Italy. The hourly rainfall events that caused landslides
occurred in the twentieth century were specifically identified
and reconstructed. A procedure was proposed to
automatically convert rain guages charts recorded on paper
tape into digital format and then to provide the cumulative
rainfall hyetograph in digital format. This procedure is
based on a segmentation followed by signal recognition
techniques which allow to digitalize and to recognize the
hyetograph automatically. The role of rainfall prior to the
landslide events was taken into account by including in the analysis the rainfall occurred 5, 15 and 30 days before each
landslide. Finally, cumulated rainfall duration thresholds
for different exceedance probability levels were determined.
The obtained thresholds resulted in agreement with
the regional curves proposed by other authors for the same
area; antecedent rainfall turned out to be particularly
important in triggering landslides
Elaborazione di una mappa di suscettibilità delle aree in frana a scala di bacino
No full textLe frane costituiscono uno tra i più pericolosi e dannosi eventi naturali. Negli ultimi decenni si sono succeduti numerosi eventi catastrofici che hanno provocato, oltre a danni ingenti, anche numerosi morti e dispersi. Per questo motivo cresce sempre di più l’esigenza di fornire ai
pianificatori e gestori del territorio strumenti di supporto per la valutazione del pericolo da frana.
In questo contesto, negli ultimi anni sono stati sviluppati nuovi approcci per la valutazione della propensione di un’area a produrre scivolamenti, basandosi sulla correlazione tra i fattori innescanti e le occorrenze di scivolamenti.
Nel presente lavoro viene presentata una mappa di suscettibilità creata attraverso un’analisi di tipo statistico basato sulla regressione logistica e sulle fondamentali tecniche di analisi spaziale sviluppate in ambiente GIS. Il metodo della regressione logistica è un approccio di tipo multivariato che permette di correlare l’occorrenza o non-occorrenza di un evento franoso con variabili che possono essere continue, quali la distanza da strade, distanza dal reticolo e pendenza,
o semplici categorie, come la litologia, copertura del suolo o classi delle variabili prima citate.
L’area presa in esame è un bacino localizzato nella parte nord-orientale della Sicilia, di cui si dispone di un dettagliato dataset di frane censite. I fattori individuati dal modello statistico come i più correlati all’innesco delle frane sono la pendenza, l’uso-suolo, la geologia, la pedologia e la precipitazione. Sulla base di questi fattori più correlati è stata creata la mappa di suscettività ricorrendo alle classiche funzione di map-algebra
Creazione di un database per l’applicazione di modelli empirici di analisi di dissesto idrogeologico da precipitazione nel territorio Siciliano.
No full textLa previsione di fenomeni di dissesto idrogeologico è uno strumento essenziale di supporto alle decisioni per una corretta pianificazione del territorio. Tra tali fenomeni quelli franosi possono assumere dimensioni particolarmente rilevanti. Il fattore scatenante più ricorrente nella gran parte dei casi di frane documentate e’ costituito dalle precipitazioni. La letteratura scientifica propone diverse metodologie di analisi volte a fornire strumenti di pre-allarme in vista di un evento meteorico critico o di derivazione di mappe tematiche delle aree a maggiore suscettibilità franosa. I modelli empirici per la derivazione di soglie pluviometriche critiche di innesco risultano tra i più utilizzati, identificando il valore minimo o massimo di precipitazione necessaria per innescare il processo franoso ad una fissata durata. La soglia e’ generalmente descritta da una relazione funzionale di potenza sul piano Intensità-Durata della pioggia i cui parametri vengono stimati empiricamente dall'analisi degli eventi meteorici storici che hanno innescato eventi franosi. Per poter condurre una simile analisi è dunque fondamentale la creazione di un opportuno database di eventi storici franosi e dei corrispondenti eventi di pioggia scatenanti.
Il presente studio descrive la creazione di un accurato dataset per il territorio Siciliano a partire da un database di frane storiche e da uno dei dati pluviometrici, che permette di associare ad ogni frana i dati di pioggia che presumibilmente hanno innescato la frana stessa. Il dataset delle frane è stato derivato dall'archivio on line del Sistema Informativo sulle Catastrofi Idrogeologiche (SICI) ideato nell'ambito del progetto AVI (Aree Vulnerabili Italiane). I dati pluviometrici sono stati ricavati dalla rete di monitoraggio della regione Sicilia, gestita dall'Osservatorio delle Acque–Agenzia Regionale per i Rifiuti e le Acque (OA-ARRA). La creazione di un simile dataset richiede un'accurata analisi delle informazioni temporali e spaziali dei due database, non sempre facilmente reperibili
Analisi di storm tracking nell’area urbana di Palermo attraverso dati di pioggia ad alta risoluzione
No full textLa conoscenza della distribuzione spaziale e temporale delle piogge di breve durata,
nonché la loro cinematica, sono alcuni tra i fattori più importanti che stanno alla
base dell’approssimazione dei modelli di trasformazione afflussi-deflussi nei bacini
urbani. L'incertezza dovuta alla variabilità spaziale della pioggia può influenzare,
ad esempio, le performance dei modelli di drenaggio urbano.
Un'adeguata conoscenza della variabilità spaziale e temporale delle precipitazioni
può essere considerata un passo fondamentale per un'esatta interpretazione dei
processi idrologici di base che avvengono nei sistemi di drenaggio urbano durante
gli eventi di pioggia intensi.
L'analisi di tali informazioni può essere condotta disponendo di una rete di
pluviografi ad alta risoluzione distribuiti all'interno ed intorno l'area di studio con
la quale osservare la dinamica degli eventi di pioggia.
I metodi tipici con cui si effettua l'analisi di storm tracking, consistono
nell'identificazione, per ogni strumento, di alcuni elementi significativi all'interno
dello ietogramma come l'istante iniziale dell’evento meteorico o l'istante di picco e
in analisi di cross-correlazione tra i dati dei diversi strumenti sulla base della loro
distribuzione nello spazio.
Nel presente studio viene descritta l'analisi condotta sulla base dei dati di
precipitazione ad alta risoluzione raccolti nell'area urbana di Palermo da una rete
di monitoraggio, costituita da 10 pluviografi posta in opera nel gennaio del 2006 e
tuttora in funzione. L’analisi di storm tracking viene effettuata con il metodo della
correlazione per una serie di eventi significativi, approfondendo al contempo
l’analisi dell’influenza del passo temporale di aggregazione dei dati di pioggia e del
numero di strumenti disponibil
Reti Neurali per la Realizzazione di Mappe di Suscettibilità per il Rischio Frana
No full textLa valutazione della suscettibilità al dissesto rimane uno degli approcci più
utilizzanti e più efficaci per l'analisi della pericolosità da frana. Come noto, la
correlazione tra il fenomeno fisico ed i fattori predisponenti sulla base degli eventi
accaduti in passato è il punto chiave di tale analisi. I metodi statistici, uniti con le tecnologie GIS, si sono rilevati in questi anni tra gli strumenti più idonei e più efficaci per la valutazione e la modellazione di tale correlazione. Tuttavia, questi metodi richiedono spesso ipotesi restrittive circa la distribuzione statistica dei dati che spesso non vengono rispettate. Per tale motivo si sono anche sviluppate metodologie alternative basate sull’utilizzo delle Reti Neurali che hanno mostrato risultati migliori in termini di bontà del modello. Le problematiche connesse
all’utilizzo di tali modelli sono legate alla definizione dell’architettura della rete, delle funzioni di interconnessione, nonché alla scelta del dataset per la fase di
apprendimento. Nel presente lavoro è stata affrontata in particolar modo l’ultima
problematica, applicando la metodologia su un piccolo bacino situato nella Sicilia
orientale, dove una serie di eventi storici sono stati documentati nel corso degli anni
e per il quale esistono già delle mappe di suscettibilità derivate con altri metodi
Analisi comparativa di modelli euristici e statistici spaziali nella derivazione della suscettibilità da colate rapide di fango e detrito.
No full textLa suscettibilità da frana può essere definita come la propensione di una determinata area all’innesco di movimenti di massa, in relazione alle caratteristiche intrinseche dei terreni di copertura e del substrato, delle caratteristiche morfologiche ed alla maggiore esposizione nei confronti degli agenti climatici.
Nel corso degli anni sono stati sviluppati vari metodi per valutare la suscettibilità, basati su approcci sia di tipo deterministico che statistico. Tutti i metodi si basano su poche assunzioni fondamentali secondo cui la franosità è controllata da leggi meccaniche che possono essere determinate in modo empirico, statistico o deterministico.
Scopo del presente lavoro è quello di valutare la suscettibilità da frana utilizzando la classe dei modelli lineari generalizzati, a cui appartiene anche la regressione logistica, insieme alle fondamentali tecniche di analisi spaziale sviluppate in ambiente GIS, per effettuare un’analisi comparativa dei risultati ottenuti con quelli ricavati utilizzando un approccio di tipo euristico. Lo studio è condotto sui bacini idrografici Briga e Giampilieri, localizzati all’interno del Comune di Messina (Sicilia)
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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