3. Analisi dell`aggressività della pioggia a varie scale spaziali e

POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3. Analisi dell’aggressività della pioggia a varie scale spaziali e temporali in ambiente mediterraneo ORESTE TERRANOVA, ANTONELLA BODINI, CARLA BRAMBILLA, BRUNO BETRÒ, GABRIELE BUTTAFUOCO, OLGA PETRUCCI, DINO TORRI 3.1 – Introduzione ORESTE TERRANOVA L’erosione dei suoli dipende fortemente dall’impatto delle gocce di pioggia in relazione alla resistenza del suolo al distacco delle particelle ed al loro trasporto. Al crescere delle precipitazioni ed al crescere della loro intensità corrisponde un incremento del suolo eroso e trasportato via dal ruscellamento. Secondo Wischmeier e Smith (1958) l’erosività delle piogge, cioè la loro potenziale capacità a causare erosione del suolo, è quantizzata dal loro effetto sull’erosione dei suoli ed è in proporzione diretta con quest’ultima allorché gli altri fattori erosivi siano costanti; Hudson (1971) e Yu e Neil (2000) hanno evidenziato che l’erosività delle piogge dipende esclusivamente dalle loro caratteristiche fisiche. I descrittori più usati per stimare l’erosività delle piogge sono l’energia cinetica ed il momento. L’energia cinetica di una goccia d’acqua dipende dalla propria massa m e dalla velocità terminale v secondo la legge KE = mv2/2 = w D3 v2/12, dove w è la densità dell’acqua and D è il diametro delle gocce di pioggia. Il momento è dato dal prodotto m∙v. In effetti per valutare l’effetto dell’incidenza delle gocce di pioggia e del conseguente ruscellamento sul suolo sono state proposte numerose relazioni. Esempi di queste relazioni sono quelle basate sull’energia cinetica della pioggia con intensità maggiore di 25 mm∙h‐1 (Hudson, 1971), sull’indice AIm ottenuto dal prodotto della massima intensità di pioggia [cm∙h1] e del totale di pioggia [cm] per ogni evento (Lal, 1976), sull'indice di Fournier modificato (Arnoldus, 1977, 1980) oppure sull’Universal Erosivity Index (Onchev, 1985). Come accennato in molte delle relazioni usate per stimare il rischio potenziale di erosione idrica dei suoli comunemente compare, con un ruolo di importanza rilevante, l’aggressività della pioggia R che provoca il distacco delle particelle di suolo dovuto alle piogge incidenti. La stima di R viene fatta dipendere (Wischmeier, 1959; Wischmeier e Smith, 1978; Brown e Foster, 1987; Renard et al., 1997; Morgan, 2001; Van Dijk et al., 2002) dall’energia cinetica KE che le gocce di pioggia acquisiscono precipitando. La considerazione che l’impatto delle gocce di pioggia su una superficie costituita da materiale sciolto trasferisca parte del momento delle gocce alle particelle, allontanandole dalla loro posizione iniziale secondo una traiettoria arcuata, porta altri Autori (Rose, 1960; Savat e Poesen, 1981; Poesen, 1985; Erpul et al., 2003; Paringit e Nadaoka, 2003; Cornelis et al., 2004a,b; Furbish et al., 2007; Erpul et al., 2008) a preferire il momento all’energia cinetica nelle relazioni per la stima dell’erosività. Del resto, con riferimento alle precipitazioni naturali, Hudson (1971) ha dimostrato che l’energia cinetica e il momento presentano relazioni molto simili con l’intensità. 3.1
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Assumendo quindi che l’erosività di un evento di pioggia sia in relazione con l’energia cinetica, determinata dalla somma dei contributi di energia cinetica delle singole gocce che lo costituiscono, si ha che, con l’impatto delle gocce di pioggia al suolo l’energia cinetica viene dissipata per staccare le particelle del suolo, romperne gli aggregati, spostarli e trasportarli con lo scorrimento superficiale che, riguadagnando energia cinetica, provoca la rimozione di altro suolo. Vista l’impossibilità pratica di valutare KE per gli eventi di pioggia di interesse, in molti studi sono state proposte relazioni fra l’intensità di pioggia e KE in forma di potenza (per primi Uijlenhoet e Stricker, 1999), in forma logaritmica (primi Wischmeier e Smith, 1958), ancora in forma logaritmica ma con limite superiore costante o in forma esponenziale (per primo Kinnell, 1981) (Tabella 3.I); un caso particolare di forma di potenza può essere considerata la forma lineare introdotta da Hudson (1965). La forma di potenza stima bene i valori bassi di KE ma sovrastima quelli alti; quella logaritmica essendo illimitata risulta irrealistica e l’introduzione del limite superiore porta a stimare bene sia i valori bassi di KE sia quelli alti ma introduce una discontinuità quindi, per quanto di applicazione diffusa, non è fisicamente accettabile; quella esponenziale stima bene i valori alti di KE ma oltre al massimo presenta anche un minimo cui si tende molto lentamente per basse intensità di pioggia (Salles et al., 2002). Visto però che l’integrale su tutto un evento di pioggia dipende molto dai valori alti è preferibile adottare la forma esponenziale (Kinnel, 1981; Brown e Foster, 1987; Renard et al. 1997; Van Dijk et al., 2002). A proposito dell’ambito territoriale e climatico di interesse per il presente studio si segnala la relazione di Zanchi e Torri (1980) sviluppata in l’Italia Centrale e adatta ad ambiti a clima mediterraneo: KE = (9.81 + 11.25 log10 (I))/100. Questa relazione non ha limite superiore e porta a valori poco realistici per alte intensità. La relazione di Brown e Foster (1987) peraltro è risultata anche essa adeguata per il bacino del Mediterraneo e dell’Europa meridionale (Coutinho e Tomas, 1995; Cerro et al., 1998, Capolongo et al., 2008). Questa relazione ha la forma esponenziale: I
(3.1) KE  E max   1  a  e I0  

con Emax=29; a=0.72; Io=20.00. Foster (2004) propone, nella versione 2 della RUSLE, di variare il valore di IO riducendolo a 12.20. In effetti la relazione di Brown and Foster (1987) presenta valori di KE inferiori a quelli di Zanchi e Torri (1980) per qualsiasi intensità. In definitiva nel presente studio le relazioni di Zanchi e Torri (1980) e quella di Foster (2004) vengono raccordate mediante un peso decrescente con I per Zanchi e Torri (1980) e crescente per Foster (2004). Alla relazione ottenuta viene imposto il limite superiore pari a 30.7 per valori di intensità maggiori o pari a 112 mm∙h‐1. Viene così conseguito lo scopo di utilizzare una relazione limitata superiormente, adeguata all’ambito climatico mediterraneo e che non presenti brusche variazioni di E in corrispondenza di qualche intensità. Il limite superiore imposto peraltro è congruente con i valori di letteratura relativi all’ambito climatico di interesse. 3.2
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 I 
 200  I 
R  F2004  
  Z & T1980  


 200 
 200 
R  30.7
per I  112 mm / h
(3.2) per I  112 mm / h
Figura 3.1 – Andamenti delle relazioni per la stima di KE Tabella 3.I – Principali equazioni per la stima di KE Equazione Forma Logaritmica KE=a + b log10 I Autori a=11.87; b=11.25 a=9.81; b=11.25 a=17,124 ; b=5.229 a=9.705 ; b=9.258 a=9.81 ; b=10.6 a=15.3 ; b= 6.45 a=8.95 ; b= 8.44 Forma logaritmica con soglia ‐1
a=11.87 ; b= 11.25 se I≤ 76 mm∙h ‐1
E=28.3 se I >76 mm∙h Zona ‐ clima Nord America ad est Wischmeier e delle Montagne Smith, 1958 Rocciose Zanchi e Torri, Italia centrale ‐ 1980 Mediterraneo Kinnell, 1981 Miami, Florida (USA) Kinnell, 1981 Rodhesia Isola Okinawa Onaga et al., 1988 (Giappone) – Asia orientale Wagner e Brasile Massambani, 1988 Europa nord‐
Brandt, 1988 occidentale e climi simili Wischmeier e Nord America ad est Smith, 1978; delle Montagne Foster at al, 1981 Rocciose Range di I (mm∙h‐1) 0.4‐144 1‐140 1.89‐309 18.5‐228.6 ‐ ‐ ‐ 0.4‐144 continua 3.3
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Esponenziale KE=Emax(1 ‐ a e ) Emax=29.31; a=0.28; Io=55.55 Emax=29.22; a=0.894; Io=20.96 Emax=33.6; a=0.55; Io=19.23 Autori McGregor e Mutchler, 1976 Kinnell, 1981 Kinnell, 1981 Tracy et al., 1984 Emax=29.0; a=0.596; Io=24.75 Rosewell, 1986 Emax=26.35; a=0.669; Io=28.65 Rosewell, 1986 Brown e Foster, 1987; Renard et al., 1992 KE=27.3+21.86e‐I/20.83‐41.26e‐I/13.89 Emax=29; a=0.72; Io=20.00 Emax=35.9; a=0.56; Io=29.41 Emax=38.4; a=0.538; Io=34.48 Emax=36.8; a=0.691; Io=26.32 Emax=28.3; a=0.52; Io=23.81 Emax=29.0; a=0.72; Io=12.20 Emax=30.8; a=0.55; Io=33.33 c
Potenza (o Lineare) KE=Emax+bI Emax=29.86; b=‐128.1; c=‐1 ‐2 2
‐4 3
E=11.32+0.5546I‐0.5009 10 I +0.126 10 I Emax=30.132; b=‐165.24; c=‐1 Emax=29.863; b=‐128.02; c=‐1 Emax=12.32; b=0.56; c=1 Emax=24.48; b=‐30.673; c=‐1 Emax=24.80; b=‐32.042; c=‐1 Emax=34.00; b=‐190.00; c=‐1 Emax=0; b=13.0, 11.0, 18.0, 11.0, 10.0, 11.0, 11.0; c=0.21, 0.23, 0.24, 0.17, 0.18, 0.14, 0.25 Emax=0; b=7.20, 8.53, 8.46, 8.89, 10.8 c=0.29, 0.17, 0.28, 0.06, 0.35 Emax=0; b=11.0; c=0.25 Emax=23.4; b=‐18.0; c=‐1 Zona ‐ clima segue dalla pagina precedente
Range di I (mm∙h‐1) Mississipi (USA) 0‐250 Miami, Florida (USA) Rodhesia Arizona del sud (USA) Gunnedah (Australia) – clima temperato dell’emisfero australe Brisbane (Australia) 1.89‐309 18.5‐228.6 ‐ USA Mertola, (Portogallo) – Coutinho e Tomás, Mediterraneo 1995 occidentale Cerro et al., 1998 Barcellona (Spagna) Jayawardea e Hong Kong Rezaur, 2000 Van Dijk et al., West Java, Tropici 2002 Foster, 2004 Central Cebu Fornis et al., 2005 (Filippine) – no tifoni tropicali Zimbabwe – Climi Hudson, 1965 tropicali Carter et al., 1974 USA (centro‐sud) Kinnell, 1981 Miami, Florida (USA) Kinnell, 1981 Rodhesia Bollinne et al., Belgio 1984 Rosewell, 1986 Melbourne (Australia) Rosewell, 1986 Cowra (Australia) Sempere Torres et Cévennes (Francia) al., 1992 Valori di b e c rispettivamente Smith e De Veaux, relativi a: 1992 Oregon, Alaska, Arizona, New Jersey North Carolina, Florida Parametrizzazione di Uijlenhoet e Marshall e Palmer‐ Strickler, 1999 Canada Steiner e Smith, Nord Mississipi (USA) 2000 Usòn e Ramos, Spagna nord‐orientale 2001 KER=1288.17‐1.34I1+1.34÷÷
=30 per piogge convettive, =40 per piogge stratiformi; =0.12÷0.15 per piogge convettive, 1+1.34=1.1÷1.2 per piogge intense Salles et al., 2002 KER=29.02 I ‐ 71.67 Fornis et al., 2005 Central Cebu (Filippine) 1‐145.9 1‐161.2 0‐250, dati di McGregor e Mutchler, 1976 4 ÷ 103 ; molti valori > 80; 8190datii; ‐ 0‐150 0.3‐124 0‐165; 56 eventi per 5822 punti, ‐ 1‐250 1.89‐309 18.5‐228.6 0.27‐38.6 ‐ ‐ 20‐100 ‐ <23 ‐ <20 KER= tasso di diminuzione dell’energia cinetica (per unità di area e unità di tempo) [J m‐
2 ‐1
h ] ‐ 3.4
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.2 – Erosività. Definizioni e stima. ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) Secondo Wischmeier and Smith (1978) la massima l’intensità di pioggia in mezzora I30 viene assunta essere rappresentativa dell’intensità di pioggia del complesso dell’evento erosivo. In definitiva secondo gli stessi Autori per il calcolo accurato di R occorrono serie storiche di dati pluviometrici a piccolo passo temporale (≤ 15 minuti). Molto spesso però i dati necessari per il calcolo diretto di R non sono disponibili in numero adeguato – oltre 20 anni di osservazioni sarebbero desiderabili (Wischmeier and Smith, 1978; Renard et al., 1997) – per cui sono state proposte ed utilizzate (Ateshian, 1974; Arnoldus, 1977; Richardson et al., 1983; Ferro et al., 1991; Renard e Freimund, 1994; Yu e Rosewell, 1996; Zhang et al., 2002) un certo numero di relazioni basate sulle precipitazioni aggregate a scala temporale maggiore (annuale, mensile o giornaliera) oppure esprimenti in maniera sintetica alcune caratteristiche delle piogge su periodi più o meno lunghi o su aree più o meno estese e quindi di più comune reperimento (ad es. Angima et al., 2003; Mati et al., 2000; Yu e Rosewell, 1996; Renard e Freimund, 1994). Le relazioni proposte risultano però aderenti solo alle realtà territoriali per le quali sono state tarate (Lo et al., 1985; Yu, 1998). In questo lavoro si intende sviluppare questo tipo di relazioni a varie scale di tempo per il territorio regionale calabrese. Le caratteristiche climatiche di questa regione sono tali da renderla rappresentativa di più estesi ambiti territoriali appartenenti al bacino del Mediterraneo. Infatti nonostante la limitata estensione (circa 15075 km2 in circa 2° di latitudine) in Calabria è presente una alta variabilità climatica sia nel tempo sia nello spazio. In particolare la variabilità nello spazio è dovuta alla topografia notevolmente complessa ed accidentata che riversa una evidente influenza sulle precipitazioni. Questa variabilità rende necessaria una attenta cura nel trasferire le informazioni dai siti strumentati a quelli privi di strumentazioni, infatti molti studi (Schilling e Fuchs, 1986; Krejci e Schilling, 1989; Bonacci, 1989; Faures et al., 1995) hanno fatto osservare che le misure da una data singola stazione possono produrre grandi incertezze nelle stime relative a punti differenti con implicazioni significative sull’erosività. Ad esempio Goodrich et al. (1995) riportano che a distanza di 100m da uno strumento di misura si osservano variazioni dal 4 al 14% dell’altezza di pioggia. L’obiettivo generale di una indagine sull’erosività delle piogge in Calabria può essere sintetizzato nei seguenti passi intermedi:  produrre un archivio efficiente delle informazioni territoriali, pluviografiche e pluviometriche disponibili al fine di generare le informazioni di erosività di base;  mettere a punto una procedura per stimare l’erosività in un qualsiasi punto della regione a partire da informazioni facilmente reperibili  studiare la variabilità spaziale e temporale della erosività  produrre le mappe delle isoerodenti come sintesi dei risultati ottenuti  confrontare in modo critico le mappe ottenute con quelle proposte in precedenti studi (Aronica e Ferro, 1997; Sorrentino, 2001; ARSSA–CNR‐IRPI, 2005; Niccoli et al., 2008) 3.5
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Con riferimento alla scala di tempo annuale l’erosività R della pioggia è stimata molto comunemente per come proposto nell’ambito della RUSLE (Renard et al., 1997): R pari al valor medio su tutti gli n anni di osservazione delle m somme di tutti prodotti fra KE ed I30 relativi agli m eventi erosivi presenti in ciascun anno. Nel presente lavoro, utilizzando il database delle 155 stazioni di misura delle piogge per il periodo 1989‐2008 (mediamente 11 annate di osservazione) a scala temporale di 5 minuti si intende sviluppare relazioni correlative fra l’erosività delle piogge e le grandezze fisiche caratteristiche delle stesse e dell’ambito climatico e territoriale di interesse a varie scale di tempo per il territorio regionale calabrese. 3.2.1 – Stima del fattore R Il fattore idrologico R, definito “Indice di aggressività della pioggia”, esprime la potenziale capacità erosiva media annua della pioggia. Tale capacità erosiva comprende sia quella “da impatto” che quella derivante dallo scorrimento superficiale. L’indice viene calcolato come media su un periodo di N anni degli indici di aggressività annuali Ra, somma degli indici di aggressività relativi agli eventi erosivi Rej verificatisi in ciascun anno. Il valore mensile del fattore R si ottiene sommando i valori di R degli eventi erosivi di ogni mese. Per stimare tale indice è quindi necessario individuare una serie di eventi erosivi. Si considerano eventi distinti quelli intervallati da 6 ore di tempo di asciutto e si definisce evento erosivo j quello con un valore di pioggia cumulata Pj almeno pari a 12.7 mm. Vengono inoltre incluse nelle elaborazioni le piogge di almeno 6.35 mm in 15 minuti (Wischmeier and Smith, 1978). L’indice di aggressività del singolo evento erosivo Rej è definito come il prodotto dell’energia totale dell’evento di pioggia Ej, relativa all’unità di area, per la massima intensità I30j in 30 minuti raggiunta dall’evento, secondo l’espressione: Re , j  E j  I 30 j MJ / ha  mm / h (3.3) L’energia totale di un evento Ej di durata Dj è valutabile come sommatoria delle singole energie dei k intervalli di pioggia ad intensità costante in cui si suppone suddivisa la pioggia dell’evento j: Dj
E j   e k  Pk (3.4) k 1
L’energia cinetica relativa all’unità di pioggia di intensità costante ek (MJ/ha/mm) si ricava ricorrendo alle relazioni proposte da Foster et al. (1981): e k  0.119  0.0873  log(i k ) per i k  76 mm / h
(3.5) e k  0.283
per i k  76 mm / h
Considerando tutti i valori di Rej degli n eventi erosivi verificatisi in un mese, l’indice mensile di erosione è dato da: n
R m   R ej j 1
3.6
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.6) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Zanchi e Torri (1980) propongono una relazione sviluppata in l’Italia Centrale e adatta ad ambiti a clima mediterraneo; tale relazione è di tipo logaritmico e lega il fattore R al valore dell’intensità dell’evento meteorico: (3.7) R  a  b  log(i) con a=0.0981 e b=0.1125. Questa relazione non ha limite superiore e porta a valori poco realistici per alte intensità. Foster (2004) propone un relazione di tipo esponenziale: I
(3.8) R  E max   1  a  e I0  

con Emax=0.29, a=0.72 e I0=12.20. Tale relazione modifica la precedete relazione di Brown e Foster (1987), che peraltro è risultata anche essa adeguata per il bacino del Mediterraneo e dell’Europa meridionale, proponendo di variare il valore di I0 riducendolo da 20.00 a 12.20 (portando ad avere valori di R superiori). Raccordando le relazioni di Zanchi e Torri (1980) e di Foster (2004) mediante un peso decrescente con I per Zanchi e Torri (1980) e crescente per Foster (2004) si ottiene la relazione: 
 I 
 200  I 
R  F2004  
  Z & T1980  
 per I  112 mm / h (3.9) 
 200 
 200 
R  30.7
per I  112 mm / h
A tale relazione viene imposto il limite superiore di 30.7 [MJ mm ha‐1 h‐1] per valori di intensità superiori a 112 mm/h. In tal modo è possibile utilizzare una relazione limitata superiormente, adeguata all’ambito climatico mediterraneo e che non presenti brusche variazioni di E in corrispondenza di qualche intensità. Il limite superiore imposto peraltro è congruente con i valori di letteratura relativi all’ambito climatico di interesse. 3.2.2 – Influenza dell’intervallo di misura della pioggia nella determinazione dell’indice di aggressività Molti metodi semplificativi della stima dell’indice di aggressività della pioggia sono stati sviluppati utilizzando dati di pioggia a scala maggiore di quella sub‐oraria (piogge orarie, giornaliere, mensili o annuali). È facilmente intuibile come l’accuratezza nella stima del fattore R sia legata direttamente al maggiore dettaglio dei dati di pioggia utilizzati. Chiaramente l’avvento di stazioni di misura automatiche ha aumentato considerevolmente nel tempo la disponibilità di dati con risoluzioni temporali sempre più elevate, sostituendo inoltre l’utilizzo dei cosiddetti “breakpoint”. Per valutare l’influenza dell’intervallo di misura della pioggia nella determinazione dell’indice di aggressività, il confronto più significativo che si può fare è quello fra l’utilizzo di dati a scala sub‐oraria (in particolare a 5 minuti) e oraria; questo perché l’utilizzo della scala oraria (e di tutte quelle meno dettagliate) non permette il calcolo diretto del fattore R, in particolare del termine I30j (intensità massima in 30 minuti) ma necessita di approssimazioni. 3.7
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Sono stati quindi confrontati i valori dell’indice di aggressività calcolati a partire da dati di pioggia a 5 minuti e ad un’ora. Tale studio è stato condotto prendendo in considerazione i dati della sola stazione pluviometrica di Canolo Nuovo (RC), codice 2180, caratterizzata dal maggior numero di eventi erosivi fra tutte quelle utilizzate nella valutazione del fattore R a scala regionale. Per ogni evento erosivo i dati di pioggia a 5 minuti sono stati aggregati in piogge orarie procedendo quindi alla determinazione dei valori del fattore R annuale per i due intervalli temporali. Il valore dell’energia totale Ej sarà quindi diverso a seconda dell’intervallo temporale utilizzato. L’intensità massima in 30 minuti I30j è calcolata come: P
(3.10), utilizzando le piogge a 5 minuti e I30 j  30 min
0.5h P
(3.11), utilizzando le piogge ad 1 ora. I30 j  60 min
1h in cui i termini P30min e P60min sono rispettivamente i valori massimi di pioggia in 30 e 60 minuti. I valori di Ra (MJ/ha mm/h) relativi agli anni completi di osservazione sono riportati in Tabella 3.II. Tabella 3.II – Valori di Ra(MJ/ha mm/h) relativi alla stazione 2180 per gli anni completi di osservazione Anno 1991 1992
1993 1994 1995
Ra 1 ora 2489.0 2729.0 4306.6 2389.1 2872.6
1996
1997
1998
1999
2002 2004 2005
6767.4 2263.2 1099.9 2636.0 3649.8 3597.4 2499.6
Ra 5 min 3835.3 4819.0 7931.1 4702.7 4823.6 12752.0 4174.2 1939.5 5025.4 6855.4 6219.7 4707.6
I valori di R (MJ/ha mm/h), calcolati come media degli R annuali sono: Δt = 1 ora R = 3578.22 MJ/ha mm/h
Δt = 5 min R = 6373.26 MJ/ha mm/h
Il rapporto tra i due valori di R è pari a 1.78 e varia da un minimo di 1.54 ad un massimo di 1.97, con una deviazione standard di 0.12. Considerando la correlazione fra il fattore R annuale, calcolato considerando i due intervalli temporali, e l’indice FF annuale si giunge a due diverse leggi correlative, come evidenziato in figura. Le due relazioni mostrano esponenti differenti per la seconda cifra decimale e coefficienti moltiplicativi che stanno in rapporto pari a 1.5. 3.8
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.2 – Correlazione fra FF e R al variare dell’intervallo temporale da 5 minuti ad 1 ora. 3.9
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.3 – Relazioni a scala annuale ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) La stima dell’erosività a scala annua Ra può essere ottenuta dalla somma dei valori giornalieri Rday o mensili Rm ma è conveniente ricorrere a grandezze idrologiche di comune reperimento. Moltissime sono le relazioni proposte in differenti aree del mondo, seguendo le proposte iniziali contenute in vari lavori di Wischmeier (1960) e Wischmeier e Smith (1978), per valutare l’erosività a scala annuale. A titolo di esempio si riportano solo quelle relative al territorio di interesse o ad esso prossimo: D'Asaro e Santoro (1983) hanno sviluppato un mappa dell’erosività della Sicilia utilizzando dati di pioggia di 42 stazioni nel periodo 1951‐1970. Nella realizzazione della mappa, il numero originario di dati è stato incrementato calcolando i valori di R in altre 28 stazioni aggiuntive mediante la relazione: Ra = –102 + 2.9 ∙ I1,2 + 30.39 ∙ I24,2 (3.12) in cui I1,2 e I24,2 sono, rispettivamente, l’intensità per 1 e 24 ore e relative ad un periodo di ritorno di 2 anni. Gli stessi autori hanno anche proposto una relazione per la stima di R in aree sprovviste di stazioni pluviometriche con registratori di dati: (3.13) Ra  0.21  q 0.0962  Pa 2.3  NGP 2 in cui q è la quota della stazione (m s.l.m.), Pa è la pioggia media annua e NGP è il numero di giorni piovosi medio annuo. Successivamente la mappa è stata affinata grazie ai contributi di Ferro et al. (1990) secondo cui sono stati ottenuti migliori risultati dell’analisi correlativa usando stazioni totalizzatrici mediante la relazione: Ra = –36.46 + 1.84 ∙ F – 0.158 ∙ Pa (3.14) in cui l’indice F è l’indice di Fournier e P e la pioggia media annua; Se sono disponibili, per la stima di R, dati da pluviometri registratori, la migliore relazione di correlazione risulta la seguente: (3.15) Ra  33.24  20.81  F / NGP  1.08  I 6 ,6 2 Ferro et al. (1991) propongono la relazione: Ra = 0.03089 ∙FF1.59 (3.16)
in cui FF rappresenta il valore medio annuo dell’indice di Fournier modificato; inoltre, nel caso siano disponibili le informazioni necessarie gli stessi autori propongono la relazione: (3.17) Ra  10.80  0.082  I1,2 I6 ,2 I24,2 in cui sono presenti i massimi annuali delle intensità di pioggia di durata 1 ora, 6 ore e 24 ore e tempo di ritorno pari a 2 anni Bagarello e D’Asaro (1994) con riferimento all’area del Mediterraneo propongono la relazione: Ra  k  Pday  I1 max 1.195 (3.18) in cui I1max rappresenta l’intensità massima annuale in 1 ora e k è un coefficiente pari a 0.150. 3.10
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Aronica e Ferro (1997), sulla base di studi sugli estremi idrologici in Calabria, caratterizzano in termini probabilistici l’erosività sul territorio della regione Calabria assumendo valida la forma della relazione fra FF ed Ra trovate per la Sicilia. Ferro et al. (1999) nel confrontare le caratteristiche di rischio di erosività per alcune regioni dell’Italia meridionale e della Australia sud‐orientale ampliano a queste regioni gli studi di Aronica e Ferro (1997) e producono le mappe di rischio di erosività per la Calabria, la Sicilia, la Basilicata, la Puglia e la Campania. La valutazione dell’erosività per la Basilicata (D’Asaro et al., 1993) è stata effettuata utilizzando l’indice di aggressività della pioggia Rev: Rev = 0.19 ∙Pday ∙I30/100 (3.19) a livello di singolo evento, che dipende dall’altezza di precipitazione giornaliera Pday e dall’intensità di pioggia in 30 minuti, I30 (Wischmeier e Smith, 1978). L’uso delle serie storiche delle precipitazioni giornaliere di 40 stazioni ha consentito di ricavare, per ogni sito di misura, le corrispondenti serie di Rev e quindi, per somma, i valori medi annui sulla base dei quali è stata redatta la mappa delle isoerosive. Diodato (2004) con riferimento a 12 stazioni dell’Italia peninsulare, ciascuna con 8 anni di osservazioni, caratterizzate da regime mediterraneo delle piogge, propone la seguente relazione: 

KEI 30 a  12.142  Pa  Pday max  P1 max 0.6446 (3.20) in cui Pa rappresenta la pioggia annua, Pdaymax il massimo annuale di pioggia giornaliera e P1max il massimo annuale delle piogge di durata 1 ora. La relazione viene validata dai dati tratti da altre 5 stazioni situate nell’Italia meridionale ed insulare. Capolongo et al. (2008) utilizzano i dati di 53 stazioni in Basilicata per evidenziare come a fronte di un trend decrescente nelle precipitazioni si registri un trend crescente nell’erosività in Basilicata. Inoltre procedono alla calibrazione del modello proposto a scala giornaliera da Davison et al. (2005) per ottenere i dati annuali e la mappa delle isoerodenti annuali a lungo termine. Nello studio di Sorrentino (2001) sono stati presi in considerazione per il territorio calabrese 3120 eventi erosivi, con passo di tempo 5 minuti, relativi a 56 stazioni, ben distribuite sul territorio di interesse, per il periodo 1997‐1999. Il pur breve periodo di osservazione ha consentito di ricavare le relazioni: Ra  1163.45  4.9  Pa  35.2  NGP  0.58  q
(3.21) Ra  1137.7  49.97  I1  647  I24
in cui Pa rappresenta la pioggia media annua, NGP in numero medio annuo di giorni piovosi, q la quota sul livello del mare, I1 ed I24 i valori medi dei massimi annuali delle intensità di pioggia di durata 1 e 24 ore rispettivamente. Infine è stata proposta la mappa delle isoerodenti per la regione Calabria integrando le 56 stazioni utilizzate con altre 44 “ausiliarie” in cui erano disponibili solo i dati Pa, NGP, q, I1, I24 e non quelli degli eventi a 5 minuti. Allo studio di Sorrentino (2001) ha fatto seguito per il territorio della Regione Calabria quello dell’ARSSA‐CNR‐IRPI (2005) in cui sono state prese in considerazione 226 stazioni pluviometriche ed 8 pluviografiche, fra quelle gestite dall’ex servizio idrografico, che presentassero almeno 15 annate di osservazione al 2001. E’ stata così costruita una mappa delle isoerodenti più dettagliata rispetto a quella di Sorrentino (2001). 3.11
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Sono state determinate delle leggi di regressione a scala regionale facendo riferimento ad altre variabili idrologiche indipendenti connesse al fenomeno ed a scala annuale e mensile. Fra le molte forme di regressioni prese in considerazione fra i valori di R (derivanti dalle osservazioni pluviometriche) ed i parametri idrologici di reperimento più semplice (rispetto alle piogge a scala di tempo inferiore ai 20‐30 minuti), è stata considerata, a scala annuale, una relazione di tipo esponenziale: (3.23) R  a  FF b con FF pari all’indice climatico proposto da Ferro et al. (1990): 1 N
(3.24) FF   Fa ,i N 1
in cui N è il numero di anni di un periodo pluriennale e Fa,i ha la seguente equazione: 12
Fa ,i 
 Pj ,i 2
1
12
P
12

P
j ,i
2
j ,i
1
Pa ,i
(3.25) 1
e Pj,i è la precipitazione mensile del mese j nell’anno i. Sono di seguito riportate le relazioni ottenute per le formule 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 (D’Asaro (1994), Zanchi e Torri (1980), Foster (1981)), e i relativi coefficienti di correlazione: RDa  7.15  FF 1.23 ρ = 0.88 (3.26) R Z &T  7.25  FF 1.23 ρ = 0.87 (3.27) RF  6.76  FF 1.24 ρ = 0.87 (3.28) R Z &T F 04  7.24  FF 1.23 ρ = 0.87 (3.29) La stessa relazione è stata determinata utilizzando i valori di R intesi come medie pesate in base al numero di anni disponibili, ottenendo le seguenti relazioni, i cui coefficienti di correlazione sono più alti: RDa  7.37  FF 1.23 ρ = 0.90 (3.30) R Z &T  7.57  FF 1.227 ρ = 0.90 (3.31) RF  7.03  FF 1.229 ρ = 0.90 (3.32) R Z &T F 04  7.52  FF 1.227 ρ = 0.90 (3.33) 3.12
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.3 – Correlazione fra FF e R stimato con l’equazione (3.9) Figura 3.4 – Correlazione fra FF e R calcolato con l’equazione (3.9). Valori pesati in funzione del numero di anni in cui sono stati calcolati 3.13
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A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.4 – Relazioni a scala mensile ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) L’erosività a scala mensile può essere ottenuta dalla somma dei valori giornalieri. Sono comunque state proposte numerose relazioni semplificate che richiedono la conoscenza di un minor numero di grandezze idrologiche di comune reperimento. Un primo approccio prevede l’utilizzo della pioggia totale e della durata dei singoli eventi che si verificano durante i mesi (Shamshad et al., 2008). Visto il livello di dettaglio richiesto nella descrizione dei dati pluviometrici questo approccio è di limitata applicazione pratica. Un altro tipo di relazione (Shamshad et al., 2008) utilizza l’indice di Fournier, F  Pm 2 / Pa , sulla base dei dati di 6 stazioni, con serie storiche di lunghezza variabile da 5 a 35 anni, nello stato di Pulau Penang nella costa occidentale della Malesia peninsulare, ottengono la relazione: KEI30 m  227.0  F 0.548 (3.34) Con riferimento a varie regioni del Brasile, Silva (2004) riassume alcuni studi che utilizza per stimare l’erosività mensile. L’Autore trova delle chiare tendenze della variabilità dell’erosività sia con la latitudine sia con la longitudine, tendenze caratterizzate però da bassi valori del coefficiente di correlazione. Utilizzando 54 dati mensili della regione di Algarve in Portogallo de Santos Loureiro e de Azevedo Coutinho (2001) propongono una relazione – migliore di quelle proposte da altri autori basate sulle piogge mensili – basata sui totali mensili delle piogge dei giorni con oltre 10mm di pioggia, rain10, e sul numero di tali giorni days10: KEI30 m  7.05  rain10  88.92  days10 (3.35) Con riferimento al territorio italiano – utilizzando per la calibrazione del modello i dati di 15 stazioni per un totale di 408 mesi, più 8 stazioni aggiuntive per un totale di 212 mesi di dati per la validazione dei risultati – Diodato (2005) propone la seguente relazione KEI30 m  0.1174  Pm 0.5  Pd max 0.53  Ph max 1.18 (3.36) in cui KEI30 m è espresso in (MJ/ha mm/h) e Pdmax (mm) rappresenta la precipitazione massima giornaliera nel mese, e Phmax (mm) la precipitazione massima oraria nel mese. Diodato e Bellocchi (2007), propongono ancora per il territorio italiano ed in base ai dati di 30 siti con numerosità di osservazioni da 5 a 30 anni, la seguente relazione non lineare per stimare l’erosività mensile R m  b0 Pm   fm  f E , L b1 in cui: 
(3.37) m  rappresenta una funzione coseno, il cui valore dipende 

fm  a  1  b cos 2π

 c  m 

dal mese m=1,2,…,12, analoga a quella proposta da Davison et al. (2005); 


f E ,L  d  e  E LC  L  g E LC  L è una funzione parabolica dipendente dalla 2
quota E e dalla latitudine L, Lc è una latitudine critica ed infine b0 e b1, a, b, c, d, e and g sono coefficienti empirici. 3.15
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare In queste relazioni le unità di misura sono le seguenti: b1, a, b c, and g [‐]; Pm [mm/mese]; b0 [MJ/ha mm/h mese‐1]; E [m]; L, Lc [°]; d, e [m‐0.5 gradi‐1]; g [m‐1 gradi‐2]. 3.4.1 ‐ Correlazione a scala mensile Considerando la scala mensile per le piogge ed i corrispettivi indici di aggressività, è stata effettuata una regressione mediante diverse relazioni.  Relazione di tipo moltiplicativa di potenza (Diodato, 2005): R m  α  m β  d γ  h δ  ‐1
(3.38) ‐1
in cui Rm è l’indice di aggressività mensile (MJ mm ha h ); m è la precipitazione mensile (mm); d è la precipitazione massima giornaliera del mese (mm); h è la precipitazione massima oraria del mese (mm); α, β, γ, δ sono parametri della regressione. In tale relazione, d e h sono indicatori della piogge estreme, orarie e giornaliere, ed il loro prodotto tiene in conto la possibilità di avere differenti tipologie di piogge in stagioni differenti, il parametro m è rappresentativo dell’erosione a scala settimanale. Le relazioni ottenute sono caratterizzate da coefficienti di correlazioni molto elevati. Gennaio Febbraio Marzo Aprile Maggio Giugno Luglio Agosto Settembre Ottobre Novembre Dicembre R GEN  0.183  m 0.798  d 0.245  h 0.986   0.209  m
R
FEB
R
MAR
R
APR
R
MAG
d
0.747
 0.193  m
 0.178  m
0.843
0.826
 0.199  m
0.650
0.248
h
1.021
ρ = 0.97 (3.40) ρ = 0.98 (3.41) 1.071
ρ = 0.98 (3.42) ρ = 0.99 (3.43) ρ = 0.97 (3.44) ρ = 0.96 (3.45) ρ = 0.96 (3.46) ρ = 0.98 (3.47) ρ = 0.98 (3.48) ρ = 0.98 (3.49) ρ = 0.97 (3.50) d
h
d
0.162
h
d
(3.39) 1.002
0.150
0.323
           ρ = 0.98 h
1.169
R GIU  0.168  m 0.727  d 0.443  h 1.025
R LUG  0.223  m 0.692  d 0.236  h 1.213
R AGO  0.185  m 0.741  d 0.440  h 0.977
R SET  0.172  m 0.803  d 0.236  h 1.120
R OTT  0.198  m 0.706  d 0.298  h 1.126
R NOV  0.216  m 0.778  d 0.258  h 1.006
R DIC  0.164  m 0.857  d 0.220  h 0.954
Considerando tutti i dati mensili a disposizione, si è inoltre determinata una legge di regressione valida per ogni mese dell’anno, anch’essa con coefficiente di correlazione elevato, che si riporta di seguito: Rm  0.191  m 0.764  d 0.272  h1.056  , ρ = 0.97 (3.51) Mediante tale relazione, per una determinata stazione e per un determinato mese, conoscendo i valori di pioggia totale, pioggia massima giornaliera e pioggia massima oraria nel mese stesso, è possibile ricavare una stima del fattore R.  Relazione del tipo Rm  a  Pm b con a = f(m) 3.16
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.52) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Utilizzando tutti i valori di pioggia mensile Pm e di R mensile calcolati, è stata trovata una relazione di più semplice applicazione, i cui parametri sono: a=0.2098; b=1.5227 Figura 3.6 – Correlazione (legge di potenza) tra pioggia mensile e fattore R mensile. Si è considerato, in accordo con Davison (2005), che la maggiore variazione del parametro a sia legata al mese. Pertanto, fissando il valore di b (pari a 1.5227) si è ricercata una legge cosinusoidale di variazione di a in funzione del mese: 
 2π  m

a  α  β  cos
 γ  (3.53)  12


in cui α, β e γ sono coefficienti empirici ed m varia da 1 (gennaio) a 12 (dicembre). Per far ciò è stato dapprima trovato un valore di a per ogni mese e poi è stata ricavata, mediante la minimizzazione degli scarti quadratici, la funzione coseno interpolante. Tabella 3.III – Valori calcolati del coefficiente a per ciascun mese 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Mese a 0.1628 0.1445 0.1456 0.1719 0.3084 0.5352 0.7385 0.6079 0.5863 0.4593 0.2677 0.1676
La relazione trovata è: 
 2π  m

a  0.365  0.282  cos
 2.072   12


3.17
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.54) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.7 – Valori calcolati del coefficiente a e funzione interpolante (3.54) Tale relazione è stata migliorata considerando dei valori fissi per il coefficiente a nei mesi di gennaio, febbraio, marzo e dicembre, i quali, come si nota dalla Figura 3.8, possono essere interpolati da un tratto di retta. In particolare è stato considerato il valore medio assunto dal coefficiente a nei 4 mesi in esame. Pertanto la relazione tra la pioggia mensile e il fattore R mensile, in funzione del mese, è: 
 2π  m

a  max 0.155 ; 0.321  0.358  cos
 2.096   12


Figura 3.8 – Valori calcolati del coefficiente a e funzione interpolante (3.55). 3.18
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.55) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare È stato provato un ulteriore miglioramento di tale relazione mediante l’introduzione di termine che fosse funzione della quota, ma le relazioni trovate sono risultate inadeguate. Infatti le correlazioni fra la quota e la pioggia mensile hanno coefficienti molto bassi e l’unica relazione trovata tra quota e piogge annuali non migliora la relazione precedente, dipendente solo dal mese. È stata poi ricercata una legge di variazione del coefficiente b in funzione della quota. Per far ciò sono state considerate 12 classi di quota ad equidistanza 100 m ed una tredicesima ed ultima classe relativa alle quote superiori a 1200 m. Per ogni classe è stata ricercata una relazione del tipo: Rm  a  Pm b (3.56)  2π  m

 2.096 
(3.57)  12
 
ritrovando in tal modo un valore di b per ciascuna classe. Si è quindi ricavata la funzione lineare che interpolasse tali valori minimizzando gli scarti quadratici: 
con a  max 0.155 ; 0.321  0.358  cos
b  1.54  6.13  10 5  q(m) in cui q è la quota espressa in metri. Figura 3.9 ‐ Valori calcolati del coefficiente b e funzione interpolante (3.58) Per migliorare tale relazione sono stai pesati i valori di b in base al numero di dati relativi ogni ogni classe per la quale il coefficiente era stato determinato. In definitiva la relazione completa per la determinazione dell’indice di aggressività della pioggia a scala mensile Rm è la seguente: R m  a  Pm b


 2π  m
a  max 0.155; 0.321  0.358  cos 
 2.096  
 12

5
b  1.54  6.13  10  q m 
3.19
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.59) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Tale relazione approssima in maniera sufficientemente adeguata l’andamento del fattore R mensile; come è possibile osservare dal grafico seguente la correlazione tra i valori di R mensile calcolati e quelli determinati con la relazione proposta ha un coefficiente di correlazione pari a 0.88. Figura 3.10 – Correlazione tra i valori di R osservati e determinati mediante la relazione (3.59) 3.20
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.11, 3.12 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di gennaio e febbraio Figura 3.13, 3.14 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di marzo e aprile 3.21
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.15, 3.16 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di maggio e giugno Figura 3.17, 3.18 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di luglio e agosto 3.22
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.19, 3.20 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di settembre e ottobre Figura 3.21, 3.22 – Spazializzazione del fattore R (Eq. 3.59) per i mesi di novembre e dicembre 3.23
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.5 – Relazioni a scala giornaliera ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) In svariati ambiti territoriali sono state studiate relazioni per stimare R o KE a scala giornaliera in funzione della pioggia totale giornaliera Pday o di quella totale dell’evento Pev (fra gli altri: Richardson et al., 1983; Yu, 1998; Ferro et al., 1998). D’Asaro (1994) e Bagarello e D’Asaro (1994) hanno utilizzato dati di pioggia raccolti in 32 stazioni siciliane nel periodo 1951‐1970 (5282 eventi erosivi) per derivare la seguente relazione semplificata per la stima dell’indice di aggressività della pioggia EI (MJ/ha mm/h): 







(3.60) EI  α  he β 
in cui he (mm) è la pioggia totale dell’evento e  e  sono coefficienti, assunti invarianti nel tempo. Per il coefficiente è stato stimato un valore regionale,pari a 1.54. Il coefficiente  varia nello spazio da un minimo di 0.15 ad un massimo di 0.40 senza però alcun pattern spaziale evidente. Con riferimento al Capoverde, ad esempio Mannaerts e Gabriels (2000) derivano l’erosività per tutti gli eventi erosivi (P > 9 mm) usando un modello su foglio elettronico e propongono, sulla base della pioggia totale giornaliera Pday (mm) oppure sulla base della pioggia Pev e della durata Dev degli eventi di pioggia, le seguenti relazioni: R day  K  E  I 30  0.0723  Pday 1.58
(3.61) R day  K  E  I 30  0.06  Pev 1.81  D ev  0.36
Con riferimento al Galles ed all’Inghilterra, è stata trovata una stretta relazione del tipo: KE day  a  Pday b (3.62) fra i valori di KE e Pday (Davison et al., 2005); dove KEday è l’energia cinetica totale giornaliera (J m‐2) e a e b sono dei coefficienti che variano considerevolmente da stazione a stazione e da mese a mese, ma questa variabilità risulta comunque spiegata da legami correlativi. In particolare, tenendo costante il coefficiente b al valore b = 1.204 ottenuto come migliore regressione sui dati di tutte la stazioni e di tutti i periodi dell’anno, la variazione di a durante l’anno risulta ben approssimata da una funzione coseno del numero Juliano del giorno. In definitiva occorrono i dati giornalieri di pioggia ed i KE giornalieri e si ricava, mediante regressione, una relazione in cui compaiono, oltre a b, tre coefficienti numerici. 
 2π
 1.204
KE  6.608  0.519  cos J
 2.727   Pday
 365


Rday  a  Pday b 3.5.1 – Correlazione a scala giornaliera Si è ricercata una relazione di potenza del tipo: (3.63) tra i valori di pioggia Pday e di indice di aggressività Rday giornalieri. 3.24
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.64) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Per la determinazione del valore del fattore R relativo ad ogni giorno si è utilizzata la procedura seguente. Nel caso in cui si sono registrati più eventi in uno stesso giorno il valore di R giornaliero è stato assunto pari alla somma degli R di tali eventi. Nel caso invece di eventi di durata superiore ad un giorno, essi sono stati assegnati al giorno in cui si è registrata la massima intensità in 30 minuti. Individuato il valore massimo di intensità in 30 minuti ed il giorno, fra quelli in cui si sviluppa l’evento, l’intero valore di R relativo all’evento è stato assegnato a quel giorno. Chiaramente dopo tale procedura si è sommato tale valore di R agli altri relativi ad eventi eventualmente presenti nello stesso giorno. Considerando tutte le 93315 coppie di dati di Pday e Rday disponibili, la relazione trovata è: Rday  0.158 Pday1.88 (3.65) Figura 3.23 ‐ Correlazione fra pioggia giornaliera e indice di aggressività giornaliero, 93315 dati I coefficienti a e b variano considerevolmente da stazione a stazione e da mese a mese, ma questa variabilità risulta comunque spiegata da legami correlativi. In particolare, tenendo costante il coefficiente b al valore 1.88, ottenuto come migliore regressione sui dati di tutte la stazioni e di tutti i periodi dell’anno, la variazione di a durante l’anno risulta ben approssimata da una funzione coseno del numero Juliano del giorno (J). Effettuando preliminarmente una determinazione dei valori di a relativi ai 12 mesi e poi ricercando la migliore legge interpolante, si ricava poi la relazione: 

 2π  J

a  max 0.189  0.173  cos
 2.278  ; 0.1124  365



3.25
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.66) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.24 ‐ Valori del coefficiente ad ogni mese e funzione interpolante Si è poi ricercata una legge di variazione del parametro b in funzione del posizionamento della stazione di misura, ovvero della quota e della latitudine. Per quanto riguarda la latitudine, coordinata Y espressa in metri, si è considerato un valore soglia paria a 4450000 m e si è ricercata una relazione lineare del tipo: (3.67) b  α  β  Ys  Y  Tale relazione risulta pressoché costante e comunque fa registrare un valore del coefficiente di correlazione non significativo per cui non è stata presa in considerazione. Figura 3.25 ‐ Relazione di b in funzione della latitudine Per quanto riguarda invece la dipendenza del parametro b dalla quota del punto di misura è stata ricercata una relazione della stessa forma. Tale legge risulta più performante, come denota il coefficiente di correlazione pari a 0.43, e indica una tendenza 3.26
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare negativa del coefficiente b all’aumentare della quota, al pari della relazione relativa ai dati mensili. Figura 3.26 ‐ Relazione di b in funzione della quota La relazione per il calcolo del fattore R a scala giornaliera è quindi: Rd  a  Pd


 2π  J

 2.278  ; 0.1124
a  max 0.189  0.173  cos
(3.68)  365



b  1.87  4  10 5  qm 
Mediante tale relazione è possibile stimare il valore dell’indice di aggressività R per un determinato giorno dell’anno e per un determinato punto interno al territorio regionale di cui si conosce a quota. b
3.27
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.6 – Relazioni a scala di evento ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) Considerando i 45350 eventi erosivi individuati (ovvero quelli con pioggia totale maggiore di 12.6 mm) è stata ricercata una relazione tra la pioggia dell’evento Pe ed il corrispondente indice di aggressività Re. Viene proposta la relazione di potenza: R e  a  Pe b (3.69) Figura 3.27 – Correlazione tra Pe e Re I valori dei due coefficienti sono: a  0.299 e b  1.604 . Tale relazione ha un coefficiente di correlazione pari a 0.85. È stata quindi ricercata una legge di variazione del coefficiente a in funzione del mese in cui ciascun evento si è verificato. Mantenendo fisso il valore del coefficiente b sono stati dapprima determinati 12 valori del parametro a e quindi è stata ricercata una legge interpolante di tipo cosinusoidale. 
 2π  m

a  α  β  cos
 γ  (3.70)  12


in cui α , β e γ sono dei coefficienti empirici ed m indica il numero del mese variando quindi da 1 a 12. I valori dei coefficienti α , β e γ , determinati tramite la minimizzazione della somma degli scarti quadratici tra i valori di R calcolati e quelli osservati, sono i seguenti: (3.71) α  0.490 , β  0.343 , γ  2.145 , per cui la relazione che permette di ricavare l’indice di aggressività R di ogni evento in funzione della pioggia dell’evento stesso e del mese in cui l’evento si verifica è: 
 2π  m

 2.145  Pe 1.604
Re  0.490  0.343  cos
 12


3.28
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.72) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.28 ‐ Valori del coefficiente a per ciascun mese e relazione interpolante. Un miglioramento di tale relazione si può ottenere considerando che i valori relativi ai mesi di gennaio, febbraio, marzo, aprile e dicembre possono essere interpolati da una retta a valore costante pari al loro valor medio ed i restanti punti da una legge sinusoidale. La relazione sarà quindi: 
 2π  m

 2.167  m  5,6,7,8,9,10,11
a  0.446  0.427  cos
 12


a  0.2331
m  1,2,3,4 ,12
(3.73) Figura 3.29 ‐ Valori del coefficiente a per ciascun mese e relazione interpolante 2 3.29
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare SIMI 845 850 860 865 870 880 890 900 910 920 924 930 940 950 960 970 974 976 980 984 990 1000 1010 1020 1030 1040 1050 1060 1070 1080 1090 1092 1100 1110 1120 1130 1135 1140 1145 1150 1160 1170 1180 1184 1185 1190 1195 1200 1210 1220 1230 1240 1250 1260 1264 Tabella 3.IV – Caratteristiche stazioni pluviometriche utilizzate Stazione m s.l.m.
X
Y
Sottozona Rocca Imperiale 190 2654149.37 4441112.21 I1 Nocara
830 2646335.31 4438319.59 I1 Montegiordano Scalo 7 2656348.61 4433496.49 I1 Roseto Capo Spulico 10 2656899.35 4427266.62 I1 Oriolo 450 2643735.01 4434362.12 I1 Castroregio 820 2646244.26 4428109.65 I1 Amendolara 237 2654931.83 4423817.24 I1 Albidona
810 2636624.46 4420096.57 I1 Alessandria del Carretto 975 2637861.54 4424089.33 I1 Trebisacce 10 2650922.92 4413970.05 I1 Cerchiara di Calabria 636 2638341.03 4413055.51 I1 Villapiana Scalo 5 2646585.45 4406063.71 I1 Francavilla Marittima 272 2638553.82 4408525.47 I1 San Lorenzo Bellizzi 851 2633635.04 4416253.63 I1 Civita 450 2632305.45 4409726.77 I1 Cassano allo Ionio 250 2632687.01 4404798.14 C3 Doria 40 2636180.57 4398775.08 C3 Sibari 9 2644649.44 4400758.23 C3 Piane Crati 583 2634183.53 4343423.56 T2 Serra Pedace 750 2636171.69 4348417.18 T2 Trenta 534 2634250.27 4348697.52 T2 Domanico 736 2624108.58 4341833.88 T3 Cosenza
242 2629027.13 4349471.67 T3 Cerisano
620 2621485.67 4348027.80 T3 San Pietro in Guarano 660 2632930.40 4355430.91 T2 Rende 482 2621740.66 4354197.74 T3 Rose 433 2630876.35 4361785.16 T2 Montalto Uffugo 468 2619791.03 4362436.51 T3 Laghitello 870 2614772.15 4365980.98 T3 San Martino di Finita 470 2615299.33 4371722.58 C1 Camigliatello Silano 1291 2643877.42 4355196.72 C1 Camigliatello Monte Curcio
1730 2641941.14 4352950.97 C1 Cecita 1180 2652883.79 4362099.37 C1 Pinutello
1005 2646854.66 4367919.21 C1 Acri 750 2638881.96 4371771.20 C1 Torano Scalo 97 2624043.24 4372281.95 T2 Fitterizzi
185 2618049.22 4375132.21 C1 Tarsia 203 2629265.16 4386060.87 C1 Mongrassano 75 2624482.87 4376734.93 C1 Santa Sofia d Epiro 550 2633432.50 4378380.95 C2 Sant Agata CC 50 2638763.89 4388761.38 C1 Morano Calabro 722 2617166.50 4411091.99 C1 Castrovillari 353 2624477.35 4408507.66 C1 Piano Campolongo 1430 2612742.95 4403421.01 T3 Castrovillari ‐ Camerata 82 2628999.00 4398910.00 C1 Firmo 1369 2620648.05 4397569.14 C1 Lungro
570 2616354.76 4399262.41 T3 Sant Agata d Esaro 440 2604415.26 4386057.10 C1 Malvito
449 2610403.69 4383781.61 C1 Roggiano Gravina 264 2619324.11 4385741.38 C1 San Sosti
404 2608180.39 4391014.15 C1 Acquaformosa 767 2614862.05 4397526.44 T3 Fagnano Castello 516 2610687.81 4379899.81 C1 San Marco Argentano 430 2616282.98 4379073.60 C1 Tarsia Scalo 70 2626681.36 4390156.99 C1 3.30
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 1270 1280 1290 1294 1295 1296 1300 1305 1310 1320 1324 1330 1340 1350 1360 1365 1370 1375 1380 1390 1400 1410 1420 1430 1440 1444 1450 1455 1460 1470 1480 1485 1490 1494 1495 1500 1510 1520 1524 1530 1534 1540 1550 1560 1570 1580 1590 1600 1610 1620 1630 1640 1650 1660 1670 1675 1680 Mongrassano Spezzano Albanese Scalo
Caselle
Thurio Sibari Macchia Albanese San Giorgio Albanese Pagania d'Acri Schiavonea San Giacomo d Acri Corigliano Calabro Rossano
Staggi Difesella
Longobucco Cozzo Carbonella Bocchigliero Macchia di Pietra Cropalati
Crosia Pietrapaola Cariati Marina Campana Scala Coeli Crucoli
Montagna C.C. Umbriatico Ciro Marina Cirò Marina San Giovanni in Fiore Quaresima San Bernardo Lorica C.C. Rovale C.C. Botte Donato Nocelle
Sculca Monteoliveto Serralunga Stratalati
Montenero Berberano Trepidò
Casa Paquale Savelli Cerenzia
Belvedere Spinello Santa Severina Rocca di Neto Verzino
Casabona San Nicola dell`Alto Strongoli
Crepacuore Acqua della Quercia Papanice
Crotone
555
46
12
8
6
520
430
500
3
724
219
300
1204
980
770
60
870
1309
367
279
400
10
570
330
367
600
385
10
6
1050
1300
1295
1290
1322
1928
1315
1358
1237
1145
1200
1881
1280
1295
1246
964
663
330
326
183
550
309
576
342
40
169
156
5
2615254.93
2630619.35
2641793.17
2646081.94
2648311.00
2638651.28
2644777.82
2638595.21
2652064.32
2645934.50
2650098.93
2660374.65
2652601.11
2651798.81
2658567.96
2680861.01
2670902.89
2695846.46
2668276.81
2672298.25
2676031.67
2688246.28
2677332.69
2682627.71
2692505.74
2675507.18
2685354.19
2703128.17
2703806.73
2666506.51
2645002.27
2656296.54
2650572.82
2653689.58
2645858.81
2653706.46
2649507.92
2658232.36
2663622.28
2663701.27
2658055.55
2656028.86
2666644.16
2668483.42
2673650.48
2674140.36
2683007.16
2685265.57
2694901.00
2680539.88
2688767.28
2689698.32
2696613.33
2700799.83
2695941.77
2694825.96
2703970.88
4375765.28 4396380.27 4397721.07 4394706.15 4396694.00 4382128.89 4382533.78 4384353.50 4390427.20 4375983.88 4385397.52 4381814.74 4370235.83 4368217.63 4367527.58 4366606.79 4364556.34 4357099.74 4375516.60 4381177.00 4372430.36 4373509.44 4363666.09 4367908.58 4365746.08 4361624.56 4357786.67 4361577.93 4360359.96 4346460.51 4341769.77 4351339.18 4345776.86 4345799.08 4349054.82 4344812.60 4353592.18 4351953.53 4346808.04 4349030.07 4342976.05 4338129.91 4339092.31 4338294.30 4353219.67 4345608.07 4341729.06 4334775.05 4338013.00 4353182.78 4346138.85 4351300.87 4348132.18 4331940.27 4322452.50 4326816.14 4327880.16 3.31
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica C1 C1 C1 C3 C1 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C3 C2 C3 C3 C3 C3 C2 C2 C3 I2 C3 I2 I2 I2 C3 C3 C3 C3 C3 C3 I2 I2 C3 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 1690 1695 1700 1710 1720 1724 1730 1733 1735 1740 1750 1755 1760 1780 1790 1800 1810 1815 1820 1825 1830 1840 1850 1855 1860 1864 1865 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1935 1940 1950 1955 1960 1965 1970 1980 1990 1993 1996 2000 2010 2020 2025 2030 2040 2050 2060 2070 2072 2080 2083 Capo Colonne Salica Isola di Capo Rizzuto Cutro Steccato
Cotronei
Petilia Policastro Serrarossa Petronà
San Mauro Marchesato Marcedusa Pagliarelle Botricello Cropani
Sersale
Sellia Marina Monaco
Taverna ‐ Villaggio Racisi
Soveria Simeria Spineto
Albi Sant Elia
Catanzaro Santa Maria di Catanzaro
Catanzaro Lido Vivoli C.C. Roccelletta di Borgia Carlopoli
Fiorenza
Umbri Olivella
Gimigliano Borgia Girifalco
Serralta
Palermiti
Staletti
Petrizzi
Chiaravalle Centrale Satriano Marina Soverato Marina Serra San Bruno Simbario
Campo Gagliato C.C. Davoli Mammone San Sostene Badolato
Santa Caterina dello Ionio
Pietracupa Punta Stilo Ferdinandea Stilo Riace Stignano
Placanica Monte Pecoraro 24
162
90
229
15
530
434
49
889
288
314
802
18
347
750
30
1250
1270
366
1270
710
650
334
70
6
1300
8
950
1126
885
360
550
332
450
1013
480
390
391
516
10
6
790
760
370
390
981
475
250
459
1000
70
1050
410
304
395
250
1420
2710815.31
2703601.06
2701221.67
2691592.03
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A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 I2 C4 I2 C4 C4 I2 C2 C4 C4 C4 I3 I3 T3 I3 T3 C4 C4 C4 C4 I3 C5 C5 I3 I3 I3 I3 I3 I3 C5 C5 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 2086 2090 2100 2110 2120 2130 2140 2145 2150 2155 2160 2170 2180 2190 2194 2195 2200 2201 2205 2210 2220 2230 2231 2240 2250 2260 2270 2280 2290 2300 2310 2320 2330 2340 2350 2355 2360 2370 2375 2380 2390 2395 2400 2410 2420 2430 2450 2455 2460 2463 2464 2465 2466 2470 2480 2490 2495 Mongiana Fabrizia
Nardodipace San Nicola di Caulonia Caulonia
Roccella Ionica Mammola Africo Croceferrata Benestare Gioiosa Ionica Siderno Marina Canolo Nuovo Agnana Calabra Gerace Superiore Gerace Marina Antonimina Portigliola a Stretta Gabella
Locri Ardore Superiore Bovalino Marina Platì Careri a Bosco Carrà Santuario di Polsi San Luca
Sant Agata del Bianco Casalnuovo (Cas. d’Afr.) Staiti Brancaleone Marina Capo Spartivento Bova Superiore Bova Marina Roccaforte del Greco San Carlo Bagaladi
Croce San Lorenzo C.C. Melito Porto Salvo Prunella di Melito Montebello I Capo dell Armi Sella Entrata Motta S Giovanni Nucarelle C.C. Armo Croce Romeo C.C. Reggio Calabria Reggio Calabria Villa Comunale
Arasì Rosario
Basilicò
Cardeto
Sant Alessio in Aspromonte
Gambarie d’Aaspromonte
Gallico Marina San Roberto Reggio Calabria ‐ Catona
921
948
670
225
275
5
250
680
970
250
125
7
880
180
480
5
310
160
10
250
8
310
114
1200
786
250
405
740
550
8
48
800
8
930
76
425
425
7
86
470
117
480
480
1110
349
1350
15
15
573
440
1350
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548
1300
10
325
6
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2633618.81
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A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica C5 C5 C5 I3 I3 I3 I3 I3 C5 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I3 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 I4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 T4 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 2500 2510 2512 2513 2514 2515 2520 2530 2534 2540 2544 2550 2560 2570 2580 2590 2600 2610 2620 2625 2630 2635 2640 2650 2660 2664 2665 2670 2680 2684 2690 2700 2710 2720 2730 2734 2740 2750 2760 2770 2780 2790 2795 2800 2802 2804 2810 2815 2820 2830 2840 2844 2850 2860 2870 2874 2880 Villa S. Giovanni Scilla Scilla ‐ Villaggio del Pino Scilla ‐ Piano delle Aquile
Scilla ‐ Tagli Scilla ‐ Solano Bagnara Calabra Palmi Oppido Mamertina Santa Cristina d Aspromonte
Riziconi ‐ Ponte Vecchio Scifà Sinopoli
Castellace Molochio Perrone C.C. Cittanova Rizziconi
Gioia Tauro Laureana di Borrello Montecucco Sbarretta Filogaso
Pizzoni
Sant Angelo di Gerocarne
Soriano Calabro S. Pietro di Caridà Arena San Pier Fedele Galatro
Feroleto della Chiesa Giffone
Limina C.C. Polistena Mileto Rombiolo Rosarno
Calimera
Joppolo
Tropea
Zungri Briatico
Monte Poro Vibo Valentia Vibo Valentia ‐ Longobardi
Vibo Marina Pizzo Calabro Capo Vaticano Monterosso Calabro Filadelfia
Torre Mezzapraia Curinga
Curinga Scalo San Tommaso Decollatura Acquabona CC Serrastretta 4
73
590
595
560
620
30
248
342
510
30
900
502
189
310
940
407
82
20
270
730
26
286
275
264
300
750
450
325
150
160
594
800
239
368
500
61
180
185
51
571
25
702
498
170
20
107
30
271
550
20
380
25
820
780
1050
790
2575599.58
2582619.33
2584449.00
2585841.00
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2610102.10
2598324.82
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2617371.00
2617543.00
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2634300.46
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4230085.27 4234328.49 4232407.00 4233497.00 4234555.00 4233881.00 4237844.73 4246999.75 4238428.63 4234562.20 4248381.00 4230538.41 4235387.65 4241347.42 4240850.92 4243234.54 4245387.04 4251968.06 4254039.58 4260901.77 4277085.42 4261944.32 4282026.32 4275623.60 4274280.35 4272931.84 4266707.94 4268994.13 4264572.93 4257476.84 4258016.85 4255008.15 4249206.20 4251462.31 4273612.51 4272569.29 4260672.44 4268082.86 4271268.05 4281505.43 4278808.88 4286996.43 4272848.00 4281543.97 4284397.00 4286116.00 4288142.27 4275277.87 4286318.23 4293612.46 4297612.59 4298307.88 4299787.60 4327246.08 4323204.93 4320545.56 4319190.32 3.34
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica T4 T4 T4 T4 T4 T4 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 T3 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 C5 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 C5 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 2884 2890 2900 2902 2910 2914 2920 2924 2930 2940 2944 2950 2955 2960 2970 2980 2990 3000 3010 3020 3030 3040 3050 3060 3070 3080 3090 3092 3100 3110 3120 3124 3130 3134 3150 3155 3160 3161 3170 3180 3190 3195 3200 3203 3210 3250 3260 Miglierina Tiriolo Marcellinara Lamezia‐Licciardi Caraffa
Vena di Maida Serra del Gelo Cortale
Feroleto Antico Nicastro ‐ Bella Carrà D’Ippolito Maida Lamezia Terme‐Palazzo Sant Eufemia Lametia Capo Suvero Savuto C.C. Parenti
Rogliano
Martirano Lombardo Nocera Terinese Aiello Calabro Amantea
Fiumefreddo Bruzio Paola Cristiano CC Guardia Piemontese Cetraro Superiore Cetraro Terravecchia Belvedere Martittimo Scalo
Cirella Ruggio
Verbicaro Scalo Viggianello Rotonda
Laino Borgo C.le Castrocucco Campotenese Tortora
Mormanno Papasidero Orsomarso Praia d'Aieta Scalea Praia a Mare Lagonegro Aieta Maratea
585
690
330
10
370
240
900
470
300
400
112
300
24
25
20
1205
830
650
430
250
590
54
220
160
860
515
76
416
10
36
1312
15
512
630
250
92
965
12
820
219
120
10
10
10
670
524
300
2647497.52
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2600889.00
2593453.64
2589370.42
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2587572.41
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2584992.00
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2597551.07
2597870.17
2586572.94
2587508.77
2586713.66
2584937.00
2590389.46
2581196.09
4312113.99 4312198.03 4309927.25 4305524.87 4304736.86 4305367.28 4293759.27 4300044.34 4313605.04 4314083.95 4310739.56 4301889.31 4297720.31 4308809.49 4311877.60 4335897.76 4335802.10 4337161.45 4325938.24 4321649.49 4330319.90 4332090.48 4343470.78 4358057.53 4353616.35 4369054.67 4374609.94 4374692.00 4386372.69 4396421.55 4418568.56 4402135.29 4424697.85 4422797.29 4426161.00 4424720.73 4414166.18 4420393.00 4415474.43 4413982.47 4405968.58 4416996.16 4407720.27 4417087.31 4442423.00 4420234.31 4426231.94 3.35
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica C4 C4 C4 T3 C4 C4 C5 C5 C4 T3 T3 C5 T3 T3 T3 C2 T2 T2 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T3 T1 T1 T1 T3 T1 T1 T1 T3 T3 T3 T3 T3 T3 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare 3.7 – Analisi di frequenza regionale dell’erosività delle piogge sul suolo in Calabria ANTONELLA BODINI, CARLA BRAMBILLA, BRUNO BETRÒ, (CON LA COLLABORAZIONE DI STEFANO LUIGI GARIANO) 3.7.1 – Introduzione Il fattore idrologico R nella equazione universale della perdita del suolo (Universal Soil Loss Equation, USLE, Wischmeier e Smith, 1978) e nella sua versione rivista, RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation, Renard et al., 1997), è un indice ampiamente utilizzato che esprime la potenziale capacità erosiva media annua della pioggia. Tale capacità erosiva comprende sia quella “da impatto” che quella derivante dallo scorrimento superficiale. In questo paragrafo si presenta un’analisi di frequenza regionale basata sul metodo degli L‐momenti Hosking e Wallis (1993; 1997) per il valore annuale Fa dell’indice di Arnouldus (Ferro et al., 1991). Infatti, il valore climatico (cioè, la media sui valori annui) di Fa, indicato usualmente con FF, è fortemente correlato ad R (Terranova et al., 2009). 3.7.2 – Metodologia Per “analisi di frequenza” si intende usualmente la stima di quanto spesso un evento, tipicamente un evento estremo, possa verificarsi in una certa località. L’analisi di frequenza regionale basa la stima sull’utilizzo di dati che rappresentano osservazioni delle variabile di interesse raccolte in siti diversi all’interno di una regione omogenea. Si indichi con Q la quantità di interesse (positiva) e con G(x)1 la probabilità che Q non superi il valore x, o probabilità di non eccedenza: G (x)=Pr(Q ≤ x). Supposto che Q sia misurata ad intervalli di tempo regolari (giorni o anni, per esempio), il quantile zT con periodo di ritorno T (in unità di tempo) è un evento che ha probabilità 1/T di essere superato, cioè un evento atteso in media una volta ogni T unità di tempo. Sotto ipotesi di regolarità per la funzione G, si ha: zT = G‐1(1‐T‐1) (3.74) La stima di zT, in una data località, per elevati valori di T è spesso resa difficoltosa dall’insufficienza dei dati (periodo di osservazioni inferiore a quanto sarebbe necessario): obiettivo dell’analisi di frequenza regionale è trovare buone stime di zT anche in presenza di un numero non adeguato di dati, aumentando questi ultimi coi dati da siti che si suppone abbiano delle distribuzioni di frequenza simili a quella della località designata. In un approccio di tipo index‐flood, se una regione è omogenea, le distribuzioni di frequenza nei siti differiscono l’una dall’altra solo per un fattore di scala (detto, appunto, valore indice o index‐flood), in simboli: Qi = i∙Q (3.75) ove Qi indica la distribuzione nel sito i‐mo. Si ha allora che: G i(x) = Pr(Qi ≤ x) = Pr(Q ≤ x/i) = G (x/i) (3.76) 1
In statistica, la funzione di ripartizione è usualmente indicata con F(x). Qui si è preferito adottare la notazione G(x) per conservare la notazione originale sull’indice Fa e sulla sua media, FF, ed evitare possibili fraintendimenti. 3.36
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare e, quindi, per la funzione dei quantili al sito i‐mo si ha: G i‐1(p) = i G ‐1(p) (3.77) e, in particolare, G i‐1(1‐T‐1) = i G ‐1(1‐T‐1). (3.78) In altre parole, i quantili con tempo di ritorno T al sito i‐mo si calcolano a partire dalla curva di crescita regionale G‐1 (o funzione quantile adimensionale) tramite moltiplicazione per il valore indice i. Usualmente i è stimato con la media dei dati al sito i‐mo. Il problema, quindi si risolve una volta stimata la funzione G. In questo lavoro Q è l’indice Fa , la cui media, o valore indice, è proprio FF. Nell’approccio di Hosking e Wallis (1993; 1997), G (che si suppone nota a meno di un numero finito di parametri incogniti) viene stimata secondo il metodo dei momenti ove, però, non vengono utilizzati gli usuali momenti (media, varianza, ecc.), ma gli L‐momenti introdotti da Hosking (1990), che sono computazionalmente semplici da determinare e producono stime dei quantili di una distribuzione che sono robuste ed accurate. Gli L‐
momenti individuano univocamente la distribuzione di probabilità, purché questa abbia media. L’analisi di frequenza procede essenzialmente in quattro passi: I.
Screening dei dati Per valutare se nei dati esistono errori o inconsistenze viene utilizzata una misura D di discordanza che identifica le stazioni con L‐momenti campionari molto differenti rispetto a quelli degli altri siti nella medesima sotto‐regione. II. Identificazione di sotto‐regioni omogenee Dopo aver eventualmente eliminato le stazioni discordanti, le stazioni vengono suddivise in sotto‐regioni, tipicamente attraverso tecniche di cluster analysis. In questo lavoro si sono usate le caratteristiche geografiche e quelle pluviometriche delle stazioni esaminate. Di tali sotto‐regioni viene testata l’omogeneità, cioè l’ipotesi che le stazioni della sotto‐regione abbiano approssimativamente la stessa distribuzione di frequenza, a meno di un parametro di scala. Nell’approccio qui considerato, l’omogeneità di un gruppo di stazioni, comunque scelto, viene misurata tramite una funzione H che confronta la dispersione degli L‐momenti campionari nel gruppo con quello che si aspetterebbe se il gruppo formasse una sotto‐regione omogenea. In particolare, “quel che ci si aspetterebbe” viene stabilito tramite simulazione da una sotto‐regione omogenea per costruzione con le stesse caratteristiche (numero di stazioni, numero di dati per sito, L‐
momenti) di quella da testare. Per i dettagli, si rimanda ad Hosking & Wallis (1997). Qui basterà ricordare la seguente regola: una sotto‐regione è “accettabilmente omogenea” se H < 1, “eventualmente eterogenea” se 1 ≤ H < 2 e “definitivamente eterogenea” se H  2. Altre statistiche simili, indicate con H1 e H2 nelle tabelle successive, sono simili ad H e per loro valgono le medesime soglie che per H. III. Stima della curva di crescita regionale Per le regioni di cui si sia stabilita l’omogeneità, diverse sono le distribuzioni candidate a modellare la curva di crescita regionale. Distribuzioni a tre parametri quali, la distribuzione esponenziale, le distribuzioni generalizzate logistica (GLO), degli eventi 3.37
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare estremi (GEV), Pareto (GPA) e lognormale (GNO), e la distribuzione Pearson di tipo III (PE3) hanno sufficiente flessibilità da potersi adattare anche a code pesanti dei dati, come usuale nel caso di eventi di piovosità. Le prime tre sono casi particolare della famiglia di distribuzioni kappa, a 4 parametri (Hosking, 1994), che viene utilizzata nelle simulazioni menzionate nella sezione II. La stima dei parametri di una data distribuzione segue il metodo degli L‐momenti, imponendo cioè l’uguaglianza tra gli L‐momenti teorici della distribuzione e quelli regionali campionari. IV. Scelta della distribuzione La scelta della distribuzione che meglio si adatta ai dati viene effettuata, appunto, sulla base di una misura di buon adattamento (goodness–of‐fit measure), Z, che confronta quanti i momenti regionali di L‐skewness ed L‐kurtosis sono prossimi a quelli teorici. 3.7.3 – Analisi di frequenza regionale L’analisi è stata condotta utilizzando il software libero R ed, in particolare, il pacchetto lmomRFA (Hosking, 2009). Di tutte le 320 stazioni a disposizione sono state selezionate le 189 con almeno 30 anni di dati nel periodo 1916‐2007. Da queste, 8 sono state scartate perché discordanti sulla base della misura D (si veda sezione I precedente): si tratta di Serra Pedace, Cerisano, Longobucco, Armo, Villa San Giovanni, Scilla, Mileto e Santuario di Polsi. Inizialmente, si sono considerate le tre sotto‐regioni individuate da Versace et al. (1989), come in Aronica e Ferro (1997), che sono state sottoposte al test di eterogeneità H; i risultati riportati in Tabella 3.V mostrano come soltanto la regione Ionica (J) possa considerarsi omogenea secondo il criterio qui considerato. Le stazioni esterne alla sotto‐regione Ionica sono quindi state suddivise in tre sotto‐
regioni, indicate come Centro‐Ionio, Centro e Tirreno, sia usando tecniche di cluster analysis (avendo come uniche variabili le coordinate e la pioggia media annua) sia considerando la prossimità territoriale. Tabella 3.V – Analisi di eterogeneità per le tre sotto‐regioni considerate in Aronica e Ferro (1997). Lskew Lkur H
H1 H2 Sotto‐regione Lcv Tirrenica
0.187033
0.169375
0.168495
12.06
3.03 0.40 Ionica 0.250082
0.250528
0.200243
‐0.90
‐1.27 ‐1.43 Centrale
0.151111
0.137793
0.14525
6.25
1.81 1.47 La Tabella 3.VI riporta l’esito del test per le 4 nuove sotto‐regioni complessivamente determinate. Infine, un’ulteriore analisi delle stazioni che sono sembrate come classificate in modo anomalo, ha portato a scartare le stazioni Gallico Marina ed Umbriatico. Infine, la stazioni di Rosarno è stata eliminata in quanto non rientrante in nessuna delle sotto‐
regioni identificate. Sono rimaste così 178 stazioni, classificate come mostrato nella Figura 3.30. L’elenco delle stazioni e della loro classificazione è riportato nella Tabella 3.XI. 3.38
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Tabella 3.VI – Statistiche test per le quattro sotto‐regioni individuate. Test basati su 1000 simulazioni. H2
Sotto‐regione H
H1
Tirreno 0.92
1.08
1.14
Centro 0.72
0.96
0.58
Centro/Ionio 0.99
‐0.16
‐0.62
Ionio ‐0.90
‐1.34
‐1.50
La Tabella 3.VII riporta le principali caratteristiche medie dei gruppi trovati, mentre la Tabella 3.VIII riporta i valori regionali degli L moment ratios L‐CV, L‐skewness ed L‐
kurtosis, assieme ai risultati del test di eterogeneità. Tabella 3.VII – Principali caratteristiche delle sotto‐regioni omogenee Sotto‐regione Numero stazioni Anni disponibili (media) Tirreno Centro Centro/Ionio Ionio 39 44 35 60 56.0 50.8 49.5 54.3 Pioggia media Quota media annua (PMA) [m. s.l.m.] [mm]
235.6
530.6
511.2
305.7
1023.5
1274.6
1016.5
902.2
(PMA) 178.9 284.1 296.6 280.8 FF 143.8 185.7 172.9 161.5 (Fa) 26.9
42.5
48.0
47.3
Tabella 3.VIII – L‐moment ratios campionari e statistiche test per le quattro sotto‐regioni individuate. I test sono basati su 1000 simulazioni, ed i risultati ottenuti col package lmomRFA di R. Lskew Lkur H
H1
H2 Sotto‐regione Lcv Tirreno
0.136
0.126
0160
0.92
1.08
1.14 Centro
0.170
0.155
0.147
0.72
0.96
0.58 Centro/Ionio 0.221
0.198
0.172
0.99
‐0.16
‐0.62 Ionio 0.250
0.250
0.200
‐0.90
‐1.34
‐1.50 3.39
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare Figura 3.30 Distribuzione delle 178 stazioni analizzate nei gruppi omogenei individuati .
Per la stima della funzione di crescita in ciascuna sotto‐regione si sono considerate le distribuzioni elencate nella precedente sezione III. La Figura 3.31 riporta i valori regionali di L‐skewness ed L‐kurtosis a confronto con i valori teorici per le principali distribuzioni a tre parametri, di cui nel seguito si riportano la funzione dei quantili x(G) o la funzione di distribuzione G(x) qualora la funzione dei quantili non abbia forma analitica esplicita.  Generalized Logistic (GLO): k x(G) =  +  [1 ‐ { (1‐G)/G } ] / k (3.79)  Generalized Extreme Value (GEV): k x(G) =  +  {1 ‐ ( ‐log G) } / k (3.80)  Generalized Normal o Log‐normal (GNO): 3.40
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare G(x) = Φ ( ‐1[log (x‐) ‐  ]) (3.81) ove Φ denota, come d’uso, la funzione di ripartizione della distribuzione Gaussiana standard;  Pearson type III (PE3): G(x) = Λ [(x‐ + 2 / γ)/ | γ / 2 | , 4/ γ2) se γ > 0 2
G(x) = 1‐Λ[‐(x‐ + 2 / γ)/ | γ / 2 | , 4/ γ ) se γ < 0 (3.82) ‐1 x ‐1 ‐t
dove G(x,  ) = [Γ()]  t e dt . 0
0.25
GLO
GEV
GNO
PE3
L kurtosis
0.225
IONIO
0.2
CENTRO- I.
0.175
TIRRENO
0.15
CENTRO
0.125
0.15
0.2
L skewness
0.25
0.3
Figura 3.31 – L moments medi per i dati delle 4 sotto‐regioni della Calabria, con la relazione tra L skewness e L kurtosis per le distribuzioni più comuni. Per ciascuna sotto‐regione, le diagnostiche sull’ adattamento del modello ai dati per ciascuna delle precedenti distribuzioni sono riportate in Tabella 3.IX, che riporta anche il risultato relativo alla distribuzione di Pareto generalizzata: Generalized Pareto (GPA): x(G) =  +  {1 ‐ (1‐G)k } / k . (3.83) Tabella 3.IX – Misura di buon adattamento, sulla base su 1000 simulazioni. I valori in grassetto denotano le distribuzioni accettabili. GEV GNO PE3
GPA Z GLO Tirreno 2.31 ‐ 3.18
‐ 3.13
‐ 4.05
‐ 14.68 Centro 4.90 ‐ 0.40
‐ 0.80
‐2.23
‐11.92 Centro/Ionio 2.40 ‐1.21
‐2.03
‐3.77
‐9.54 Ionio 1.58 ‐2.02
‐3.73
‐6.83
‐11.05 Dai risultati del test di adattamento risulta evidente che solo nel caso del Tirreno, nessuna delle distribuzioni a tre parametri risulta accettabilmente adeguata (cioè con |Z|<1.64), come prospettato dalla Figura 3.31 che mostra come in questo caso i valori regionali di L‐skewness e L‐kurtosis formino un punto lontano dagli andamenti teorici 3.41
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare validi per le distribuzioni considerate. I dati di questa sotto‐regione, pertanto, sono stati fittati con le distribuzioni kappa e Wakeby a 4 e 5 parametri rispettivamente, di cui si riporta nel seguito la funzione dei quantili:
 Kappa x(G) =  +  [1 – { (1‐Gh) / h }k / k (3.84) ‐   Wakeby(WAK) x(G) =  +  {1 ‐ (1‐G) } /  ‐ γ {1 ‐ (1‐G) } / . (3.85) Di seguito viene riportato il dettaglio delle analisi svolte in ciascuna sotto‐regione, riportando le stazioni discordanti ed i parametri stimati per ciascuna funzione di crescita regionale. 3.42
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare  IONIO Le stazioni discordanti sono la 1760 (Botricello) e la 2140 (Mammola). La curva di crescita stimata, logistica generalizzata (GLO) con parametri:  = 0.9000860,  = 0.2250508 e k = ‐0.2505281 è rappresentata in Figura 3.33. IONIO
0.4
0.35
2140
GLO
L kurtosis
0.3
0.25
0.2
0.15
1760
0
0.1
0.2
L skewness
0.3
0.4
Figura 3.32 – Grafico di dispersione degli momenti di L‐skewness ed L‐kurtosis a confronto con l’andamento teorico per la distribuzione fittata. In rosso, i momenti medi regionali, in blu le stazioni discordanti Figura 3.33 – Curva di crescita stimata per la sotto‐regione Ionio 3.43
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare  CENTRO – IONIO Le stazioni discordanti sono la 1140 (Tarsia) e la 2540 (Santa Cristina d’Aspromonte). La curva di crescita stimata, degli eventi estremi generalizzata (GEV) con parametri:  = 0.80958081,  = 0.30621745 e k = ‐0.04331539 è rappresentata in Figura 3.35. CENTRO - IONIO
0.4
0.35
2540
GEV
L kurtosis
0.3
0.25
0.2
1140
0.15
0
0.1
0.2
0.3
0.4
L skewness
0.5
Figura 3.34 – Grafico di dispersione degli momenti di L‐skewness ed L‐kurtosis a confronto con l’andamento teorico per la distribuzione fittata. In rosso, i momenti medi regionali, in blu le stazioni discordanti. Figura 3.35 – Curva di crescita stimata per la sotto‐regione Centro‐Ionio 3.44
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare  CENTRO La sola stazione discordante è la 1150 (Santa Sofia d’Epiro). Le curve di crescita stimata per la distribuzione degli eventi estremi generalizzata (GEV) con parametri:  = 0.86086948,  = 0.25076947 e k = 0.02312788 e per la distribuzione lognormale generalizzata (GNO) con parametri:  = 0.9526347,  = 0.2891507 e k = ‐0.3193355 sono rappresentate in Figura 3.37. La sovrapposizione tra le due funzioni mostra come queste siano equivalenti ai fini del calcolo dei quantili regionali. Si è qui adottata la distribuzione GEV. CENTRO
0.4
0.35
1150
GEV
L kurtosis
0.3
0.25
GNO
0.2
0.15
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
L skewness
Figura 3.36 – Grafico di dispersione degli momenti di L‐skewness ed L‐kurtosis a confronto con l’andamento teorico per le due distribuzioni che superano il test di buon adattamento. In rosso, i momenti medi regionali, in blu le stazioni discordanti. Figura 3.37 – Curve di crescita GEV e GNO stimate per la sotto‐regione Centro‐Ionio. 3.45
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare  TIRRENO La sola stazione discordante è la 2860, San Tommaso. In seguito ai risultati riportati in Tabella 3.IX del test di buon adattamento, si sono considerate distribuzioni con un maggior numero di parametri: la kappa e la Wakeby. I parametri ottenuti sono, per la kappa: = 0.92917565,  = 0.16891867, k = ‐ 0.02766895 e h = ‐0.35760337; per la distribuzione Wakeby:  = 0.54381800, =1.74957955, =6.76904463, γ= 0.25267517 e  = ‐0.09391147. La Figura 3.38 mostra la relazione teorica tra L‐skewness ed L‐kurtosis per la distribuzione kappa in relazione con gli L‐momenti regionali. 0.26
KAPPA
GLO
GEV
GNO
PE3
0.24
L kurtosis
0.22
0.2
0.18
0.16
TIRRENO
0.14
0.12
0.15
0.2
L skewness
0.25
0.3
Figura 3.38 – L moments medi per la sotto‐regione Tirrenica (punto in rosso) con relazione tra L skewness e L kurtosis per la distribuzione di frequenza regionale (GLO). I punti in blu indicano i siti discordanti. La Figura 3.39 confronta le due nuove distribuzioni stimate: vista la sostanziale equivalenza delle curve di crescita delle distribuzioni kappa e Wakeby per tempi di ritorno stimabili, si è deciso di usare come curva di crescita regionale quella definita dalla distribuzione kappa a 4 parametri. Figura 3.39 – Curve di crescita delle distribuzioni kappa e Wakeby stimate per la sotto‐regione Tirreno: sulla usuale scala temporale (a sinistra) e sulla scala temporale dei quantili stimabili a sito (a destra). 3.46
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare La Figura 3.40 riporta le quattro curve di crescita stimate, mentre la Tabella 3.X i quantili regionali corrispondenti ai principali tempi di ritorno. La Figura 3.41 riporta, per ciascuna sotto‐regione omogenea, il grafico della dispersione dei valori di L‐CV attorno al valore stimato teorico, in funzione della dimensione campionaria. Si vede come ci sia una sostanziale assenza di andamenti particolari nei valori. Figura 3.40 – Curve di crescita regionali per le quattro sotto‐regioni omogenee Ionio, Centro‐Ionio, Centro and Tirreno. Tabella 3.X ‐ Valori della curva di crescita stimata in ciascuna sotto‐regione, per i principali tempi di ritorno. F indica la probabilità di non superamento, e T ( = 1/(1‐F)) il corrispondente tempo di ritorno. F (%)
T (anni) IONIO
CENTRO IONIO
CENTRO
TIRRENO 5
1 0.43
0.48
0.58
0.65 10
1.1 0.52
0.56
0.65
0.72 20
1.25 0.64
0.66
0.74
0.80 30
1.43 0.73
0.75
0.81
0.86 40
1.67 0.81
0.84
0.88
0.91 50
2 0.90
0.92
0.95
0.97 60
2.5 1.00
1.02
1.03
1.03 70
3.3 1.11
1.13
1.12
1.09 80
5 1.27
1.28
1.23
1.18 90
10 1.56
1.53
1.41
1.32 95
20 1.88
1.78
1.58
1.45 98
50 2.38
2.11
1.80
1.62 99
100 2.84
2.37
1.95
1.76 3.47
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA CENTRO - IONIO
IONIO
0.32
0.28
0.3
0.26
0.28
L CV
L CV
0.24
0.26
0.24
0.22
0.2
0.22
0.18
0.2
0.16
0.18
30
40
50
SAMPLE SIZE
60
70
40
0.17
0.19
0.16
0.18
0.15
0.17
70
0.14
0.16
0.13
0.15
0.12
0.14
0.13
30
60
TIRRENO
0.2
L CV
L CV
CENTRO
50
SAMPLE SIZE
0.11
40
50
SAMPLE SIZE
60
70
40
50
SAMPLESIZE
60
Figura 3.41 – Dispersione dei valori per sito di L‐CV attorno al valore stimato (o teorico), in funzione della dimensione campionaria del sito. 3.48
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica 70
POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XI – Valori dell’indice FF per le stazioni esaminate SIMI 850 860 880 890 900 920 930 940 950 970 990 1000 1010 1030 1040 1050 1060 1080 1100 1110 1120 1130 1140 1150 1160 1170 1180 1190 1200 1220 1230 1240 1250 1260 1280 1290 1300 1310 1320 1330 1370 1380 1390 1410 1440 1460 1470 1530 1550 1560 1570 1580 1590 1600 1610 1620 1630 1640 1650 Sotto‐regione IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO IONIO CENTRO‐IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO FF 121.2 100.9 127.4 87.9 151.1 95.6 76.6 112.4 158.8 99.6 126 233.4 141.1 137.3 192.5 143.2 216 238.4 147.6 166 142.2 126 117.5 149.4 115.5 164.6 115.5 125.4 243.3 104.5 251.4 205.2 256.7 193.1 96.5 91.5 164.4 87.9 164.5 169.8 221.1 194.8 148.2 155.9 186.7 137.7 191.8 233.8 238.1 246.2 205 215.5 146.6 164 156.3 176.7 166.2 187.9 147 SIMI 1680 1690 1700 1710 1720 1730 1740 1750 1760 1780 1790 1800 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2010 2020 2040 2060 2070 2080 2090 2100 2120 2130 2140 2150 2160 2170 2190 2200 2210 2220 2230 2260 2270 2290 2300 2310 2320 2330 2340 2350 2360 2370 2380 2390 Sotto‐regione CENTRO‐IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO‐IONIO IONIO IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO‐IONIO CENTRO IONIO CENTRO CENTRO IONIO CENTRO IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO CENTRO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO CENTRO‐IONIO IONIO IONIO IONIO CENTRO‐IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO IONIO FF 136 136.6 144.1 171.2 128 212.1 149.6 168.5 112.1 175.3 215.6 131.1 170 197 179.9 149.9 136.9 199.3 182.1 184.2 220 223.8 158.6 258 163.4 270 219.7 295.8 227.9 136.6 227.7 179.8 150.9 243.8 240.7 174.3 133.5 211.2 264.5 159.7 131.1 199.7 222.2 167.2 149.1 272 211 187.6 179.3 137.8 119 154.1 104.6 192.9 106.7 166.4 105.9 148.6 88.8 SIMI 2400 2450 2460 2490 2520 2530 2540 2560 2570 2580 2600 2610 2620 2640 2660 2670 2680 2690 2720 2750 2760 2770 2780 2790 2800 2810 2820 2830 2840 2850 2860 2870 2890 2900 2910 2930 2935 2940 2950 2960 2970 2990 3000 3020 3030 3040 3050 3060 3080 3090 3100 3110 3150 3160 3170 3180 3190 3200 3210 Sotto‐regione IONIO TIRRENO TIRRENO CENTRO TIRRENO TIRRENO CENTRO‐IONIO CENTRO TIRRENO CENTRO‐IONIO CENTRO TIRRENO TIRRENO TIRRENO CENTRO CENTRO TIRRENO TIRRENO CENTRO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO CENTRO‐IONIO CENTRO CENTRO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO CENTRO CENTRO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO TIRRENO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO CENTRO TIRRENO CENTRO 3.49
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica FF 121.5 91.8 160.7 156.9 131.1 136.1 249.4 180.3 190.1 166.9 208.2 160.6 129.7 129.7 138.9 151.4 144.1 147.5 160.1 131 120.2 100 141.3 112.7 128.7 111.6 185 183.1 119.2 115.6 209.6 192.4 181.2 172.9 175.5 165.7 157.8 154 180.9 129.6 112.4 194.6 165.5 165.6 159.8 125.9 141.2 144.1 164.7 130 133.1 131.5 191.4 208.5 233.4 236.5 173.8 142.2 254.5 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 3.7.4 – Delimitazione zone omogenee per l’indice FF L’analisi di frequenza regionale ha portato alla classificazione delle 172 stazioni analizzate in quattro zone omogenee: tirrenica, centrale, centro‐ionica, ionica. Sulla base di tali risultati è stata effettuata la delimitazione delle quattro zone; come primo passo sono stato tracciati i poligoni di Thiessen per la rete di stazioni di misura classificate nelle quattro zone, al fine di determinare l’area di influenza di ciascuna stazione (Figura 3.42). Dall’unione dei poligoni afferenti alle stazioni classificate nella stessa zona sono state quindi individuate, all’interno del territorio regionale, quattro zone omogenee (Figura 3.43). Figura 3.42 – Stazioni classificate e poligoni di Thiessen 3.50
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.43 – Delimitazione zone omogenee sulla base dei poligoni di Thiessen Le zone seguono, con approssimazione talvolta buona e talaltra minore, la morfologia del territorio regionale, pur manifestando una certa spigolosità certamente legata al criterio usato nella delimitazione. In virtù di ciò, successivamente è stata effettuata una riperimetrazione delle zone omogenee in base alla morfologia del territorio 3.51
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA ed in particolare tenendo conto, salvo laddove impraticabile, dell’andamento delle linee spartiacque e quindi dell’integrità dei bacini idrografici. Secondo quest’ultima riperimetrazione, riportata in Figura 3.44, la zona tirrenica comprende i versanti esposti ad occidente della catena costiera sino allo spartiacque (già ben delineati seguendo i poligoni di Thiessen), la piana di Lamezia con gran parte del bacino dell’Amato, il massiccio del Monte Poro, la zona valliva del bacino del Mesima e la quasi totalità della piana di Gioia Tauro, oltre che i bacini di alcune fiumare sfocianti nei pressi di Reggio Calabria. La zona centrale comprende la parte occidentale calabrese del massiccio del Pollino con la parte calabrese del bacino del Lao, la vallata del Crati ed i versanti ad est e ad ovest di essa, la parte montana dei bacini dei fiumi Savuto, Corace, Amato, Mesima ed Ancinale, oltre che i bacini delle fiumare che sfociano tra Scilla e Gallico Marina. La zona centro‐ionica comprende la parte terminale del bacino del Crati, la quasi totalità del bacino del Neto e dell’altopiano Silano, l’intera fascia costiera orientale dalla foce dell’Esaro di Crotone a quella del Crati, la parte montana dei fiumi Alli, Simeri e Crocchio, a nord, e del Petrace, a sud, oltre che una piccola zona del versante orientale delle Serre. Infine la zona ionica comprende la parte più a nord‐est della penisola calabrese, delimitata a sud dal bacino del torrente Raganello, la quasi totalità del bacino del Tacina e parte del bacino del Neto, le parti terminali dei bacini dei fiumi sfocianti nel golfo di Squillace e tutti i bacini del versante orientale delle Serre e dell’Aspromonte. 3.52
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.44 ‐ Delimitazione zone omogenee in base alla morfologia del territorio 3.53
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA All’interno delle zone omogenee così delimitate sono state adottate le seguenti distribuzioni di probabilità:  Zona tirrenica: distribuzione Kappa a 4 parametri 1/h
1/k

k x  ξ   

F x   1  h 1 
 
α  


 = 0.92917565;  = 0.16891867; k = – 0.02766895; h= – 0.35760337  Zona centrale: distribuzione GEV (caso particolare della distribuzione Kappa per h → 0 ) 1/k
 
x  μ  
F x   exp   1  k
  per k  0
σ

 

x

μ




F x   exp  exp 
per k  0

σ



 = 0.86086948;  = 0.25076947; k = 0.02312788  Zona centro‐ionica: distribuzione GEV (caso particolare della distribuzione Kappa per h → 0 ) 1/k
 
x  μ  
F x   exp   1  k
  per k  0
σ

 


 x  μ 
F x   exp  exp 
per k  0 
σ 


 = 0.80958081;  = 0.30621745; k = – 0.04331539  Zona ionica: distribuzione GLO (caso particolare della distribuzione Kappa per h = –1 ) 1
F x  
per k  0
1 / k
x  μ

1  1  k

σ 

1
F x  
per k  0
 x  μ
1  exp 

σ 

 = 0.9000860;  = 0.2250508; k = – 0.2505281 (3.86) (3.87) (3.88)
(3.89)
3.54
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 3.7.5 – Analisi statistico‐probabilistica puntuale Al fine di infittire la maglia di punti da utilizzare nella realizzazione della mappa ad isovalori dell’indice FF è stata condotta un’analisi statistico‐probabilistica puntuale su alcune serie di dati di stazioni escluse dall’analisi di frequenza regionale che ha portato all’individuazione di 4 zone omogenee al cui interno valgono 4 distribuzioni di probabilità dell’indice FF. Nell’analisi di frequenza regionale sono stati utilizzati i dati di 172 stazioni con almeno 30 anni di osservazione. I dati delle 17 stazioni scartate (perché discordanti sulla base del test di Hosking e Wallis (1990), o perché classificate in modo anomalo, o non classificabili, rispetto alle zone individuate, o infine perché discordanti con le distribuzioni di probabilità adottate a scala regionale) sono stati successivamente analizzati in maniera puntuale al fine di: (i) individuare delle distribuzioni di probabilità adattabili ad essi e (ii) utilizzarli nella realizzazione delle mappe ad isovalori dell’indice FF. A tali dati ne sono stati aggiunti altri relativi a 23 stazioni con numerosità di osservazioni compresa tra 20 e 30 anni. L’analisi puntuale è stata condotta testando l’adattamento di numerose distribuzioni a ciascuna delle 40 serie di dati e verificandone la bontà di adattamento mediante il test di Kolmogorov e Smirnov. Sono state così individuate le distribuzioni che maggiormente si adattano a ciascuna serie di dati. Per comodità è stata considerata una sola forma di distribuzione relativamente ad ognuna delle 4 zone, scegliendo quella che più frequentemente si è meglio adattata ai dati delle stazioni interne alle zone. È stata quindi scelta una sola forma di distribuzione per zona ma comunque con parametri diversi per ciascuna serie di dati. In particolare, in virtù di tale analisi, le distribuzioni considerate per via del migliore adattamento alle serie di dati analizzate sono:  per le stazioni interne alla zona tirrenica la distribuzione GEV;  per le stazioni interne alla zona centrale la distribuzione GEV;  per le stazioni interne alla zona centro‐ionica la distribuzione di Burr;  per le stazioni interne alla zona ionica la distribuzione Log‐Logistic. A completamento dell’analisi puntuale è stato effettuato un raffronto tra i valori ottenuti dalle distribuzioni scelte in tale analisi e quelli raggiunti invece nell’analisi regionale. Confrontando i valori relativi ad un tempo di ritorno di 50 anni ottenuti dalle due analisi, è stato evidenziato che per i dati di 12 delle 40 stazioni si è avuto uno scarto inferiore al 5%. In virtù di ciò è stato ritenuto opportuno utilizzare per tali dati le leggi di distribuzione individuate a scala regionale, relative alle 4 zone omogenee delineate, non avendo variazioni significative nelle stime ottenute. Distribuzioni utilizzate  Generalized Extreme Value (GEV). Funzione di probabilità cumulata: 3.55
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 
F x   exp  1  kz 1 / k
F x   exp exp z 

per k  0
per k  0
(3.90) xμ
. σ
Parametri: k: parametro di forma; : parametro di scala ( > 0); : parametro di posizione.  Generalized Logistic (GLO) Funzione di probabilità cumulata: 1
F x  
per k  0
1  1  kz 1 / k
(3.91) 1
F x  
per k  0
1  exp z 
dove z 
xμ
. σ
Parametri: k: parametro di forma; : parametro di scala ( > 0); : parametro di posizione.  Burr a tre parametri Funzione di probabilità cumulata: dove z 
k
  x  γ α 
(3.92) F x   1  1  
    β  
Parametri: k: parametro di forma (k > 0); : parametro di forma ( > 0); : parametro di scala ( > 0); : parametro di posizione ( ≡ 0 per la distribuzione a tre parametri).  Log‐Logistic Funzione di probabilità cumulata: 1
  β α 
F x   1  
    x  γ  
(3.93) Parametri: : parametro di forma ( > 0); : parametro di scala ( > 0); : parametro di posizione.  Kappa Funzione di probabilità cumulata: 1/k

k x  ξ   

F x   1  h 1 
 
α  


1/h
(3.94) Parametri: k: parametro di forma; h: parametro di forma; : parametro di posizione; : parametro di scala ( > 0). 3.56
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XII – Parametri della distribuzione GEV derivati dall’analisi puntuale per le 5 stazioni interne alla zona Tirrenica SIMI Stazione k
  2420 Armo 0.3219 32.4740 128.3800 2730 Mileto ‐0.4241 38.6850 116.0200 2740 Rosarno ‐0.1491 22.2940 112.5400 3010 Martirano Lombardo
0.0819 51.8390 176.8200 3124 Verbicaro Scalo
‐0.0279 34.8780 120.9000 Tabella 3.XIII – Parametri della distribuzione GEV derivati dall’analisi puntuale per le 8 stazioni interne alla zona Centrale SIMI Stazione k
  980 Piane Crati ‐0.0428 32.357
133.58
984 Serra Pedace
‐0.0086 25.402
127.16
1150 Santa Sofia d’Epiro
0.1659 33.977
123.19
2480 Gallico Marina
0.099
26.815
96.355
2500 Villa San Giovanni
‐0.2912 24.255
90.551
2510 Scilla ‐0.3499 32.221
96.546
2650 Pizzoni ‐0.1018 27.836
143.08
3195 Praia d'Aieta
0.0744 59.106
186.23
Tabella 3.XIV – Parametri della distribuzione di Burr derivati dall’analisi puntuale per le 9 stazioni interne alla zona Centro‐Ionica SIMI Stazione k
  1400 Pietrapaola 0.6703 5.2625
149.51 1430 Scala Coeli 67.014 3.2765
845.88 1450 Umbriatico 2.6241 4.5402
259.75 1480 Quaresima 2.3884 5.3535
260.8 1500 Nocelle 1.6403 4.3385
201.4 1510 Sculca 0.82
9.1591
185.23 1520 Monteoliveto 0.295
11.881
145.94 1540 Berberano 61.774 2.6928
1057.3 2540 Santa Cristina d’Aspromonte 0.2951 7.8958
150.11 Tabella 3.XV – Parametri della distribuzione Log‐Logistic derivati dall’analisi puntuale per le 6 stazioni interne alla zona Ionica SIMI Stazione    960
Civita 13.938 242.1
‐137.26
1724 Cotronei 1.9025 103.72
89.715
2110 San Nicola di Caulonia 2.2204 90.861
102.16
2140 Mammola 4.295
153.11
40.887
2180 Canolo Nuovo
2.6099 101.62
135.11
2250 Santuario di Polsi
2.7677 239.06
98.873
3.57
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XVI – Valori dell’indice FF, per vari tempi di ritorno, per le stazioni analizzate SIMI Stazione 2420 2730 2740 3010 3124 980 984 1150 2480 2500 2510 2650 3195 1400 1430 1450 1480 1500 1510 1520 1540 2540 960 1724 2110 2140 2180 2250 Zona Armo Mileto Rosarno Martirano Lombardo Verbicaro Scalo Piane Crati Serra Pedace Santa Sofia d’Epiro Gallico Marina Villa S. Giovanni Scilla Pizzoni Praia d’Aieta Pietrapaola Scala Coeli Umbriatico Quaresima Nocelle Sculca Monteoliveto Berberano Santa Cristina d’Aspromonte Civita Cotronei San Nicola di Caulonia Mammola Canolo Nuovo Santuario di Polsi T T T
T
T
C C
C
C
C
C
C
C
C‐I C‐I C‐I C‐I C‐I C‐I C‐I C‐I C‐I I I
I
I
I
I
FF medio 162.09 126.40 122.51 211.28 140.09 150.94 141.61 149.40 114.73 98.98 106.57 156.58 225.02 188.66 210.84 202.80 215.19 180.75 196.89 195.67 203.40 249.36 106.25 243.60 219.33 211.19 261.93 390.13 FF T=2anni 141.02 129.15 120.49 196.11 133.61 145.35 136.45 136.03 106.36 98.98 107.63 153.09 208.19 167.40 209.93 199.58 212.81 173.67 191.07 176.35 199.97 199.57 104.84 193.44 193.02 193.99 236.73 337.93 FF T=5anni 191.00 158.95 142.50 259.55 172.13 180.59 165.02 181.05 139.72 120.03 134.15 181.80 280.02 231.73 272.04 250.39 258.90 226.59 225.74 230.90 274.18 299.33 130.16 304.67 271.80 252.32 307.96 493.37 FF T=10anni 235.67 172.11 155.16 304.91 196.97 203.00 183.77 215.87 163.95 130.59 146.73 199.06 331.03 285.40 303.94 279.94 285.47 260.83 249.99 281.47 313.84 403.24 146.18 418.91 346.58 296.26 370.94 627.67 FF T=20anni 289.96 181.35 166.04 351.13 220.31 223.83 201.65 253.61 188.95 138.77 156.06 214.43 382.7 348.77 329.89 306.88 309.60 294.65 275.24 343.02 346.78 542.97 161.79 577.28 444.36 344.78 449.12 791.57 3.58
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica FF T=50anni
381.77 189.80 178.49 415.14 249.84 249.85 224.63 309.65 224.07 147.10 165.12 232.72 453.84 452.96 358.63 341.00 340.13 341.29 311.55 445.5 383.98 804.56 182.82 891.95 626.47 419.78 586.53 1074.3 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 3.8 – Analisi ed interpolazione spaziale degli indici R ed FF GABRIELE BUTTAFUOCO, CON LA COLLABORAZIONE DI MASSIMO CONFORTI E FABIO SCARCIGLIA 3.8.1 – Introduzione Nell’ambito dell’analisi dell’aggressività della pioggia dell’intero territorio calabrese svolta dal CNR‐IMATI e dal CNR‐IRPI sono stati calcolati due indici per quantificare l’azione della pioggia nel processo dell’erosione idrica del suolo. I due indici sono l’R nella forma (RZeT_F04)e l’ FF (Ferro et al., 1991). Entrambi gli indici sono stati calcolati per le piogge medie annue e per quelle con i seguenti tempi di ritorno: 2, 5, 10, 20 e 50 anni. Entrambi gli indici sono stati calcolati puntualmente, in corrispondenza delle stazioni pluviografiche per le quali la serie storica di registrazione era superiore a 30 anni (Figura 3.45). La base di dati è costituita dalle seguenti 12 variabili:  R = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua;  RT 2 = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 2 anni;  RT 5 = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 5 anni;  RT 10 = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 10 anni;  RT 20 = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 20 anni;  RT 50 = indice R calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 50 anni;  FF = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua;  FFT 2 = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 2 anni;  FFT 5 = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 5 anni;  FFT 10 = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 10 anni;  FFT 20 = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 20 anni;  FFT 50 = indice FF calcolato sulla base della pioggia media annua con tempo di ritorno pari a 50 anni. 3.59
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.45 – Ubicazione delle stazioni pluviografiche utilizzate Scopo dell’analisi è la quantificazione della struttura spaziale dei due indici di aggressività della pioggia e la ricostruzione della loro variabilità spaziale attraverso i metodi della geostatistica. 3.8.2 – Metodologia utilizzata L’aggressività della pioggia varia in maniera più o meno continua nello spazio geografico e ciascun indice di aggressività utilizzato, può essere trattato come una variabile regionalizzata (Matheron, 1971). La maggior parte della geostatistica è basata sul concetto di funzione casuale (Z(x), secondo il quale l’insieme dei valori non misurati è trattato come un insieme di variabili casuali dipendenti spazialmente. L’insieme dei valori misurati z(x nei diversi punti x (x è il vettore delle coordinate e  = 1, ..., N, i punti di campionamento) è noto come variabile regionalizzata ed è interpretato come una particolare realizzazione di una variabile casuale Z(x). In letteratura è possibile reperire lavori di approfondimento sull’argomento (Journel e Huijbregts, 1978; Goovaerts, 1997; Chilès e Delfiner, 1999; Webster e Oliver, 2007; Wackernagel, 2003). Un importante strumento della geostatistica è il semivariogramma sperimentale (ormai comunemente chiamato variogramma), che è una misura quantitativa delle 3.60
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA variabili regionalizzate z(x). Il variogramma sperimentale (h) è una funzione di coppie di valori di dati [z(xα ), z(xα  h)] separati da un vettore distanza h (lag) ed è definito come: 1 N ( h)
(3.95) z(x α )  z(x α  h)2 
2N(h) α 1
dove N(h) è il numero di coppie di dati per una data classe di distanza e direzione. Poiché nella successiva fase d’interpolazione è necessario conoscere il valore di semivarianza per qualunque distanza h, al variogramma sperimentale è adattato un modello teorico. Inoltre, i modelli teorici di variogramma utilizzabili devono soddisfare la condizione fondamentale che nessuna combinazione lineare delle variabili possa presentare varianza negativa. Funzioni di questo tipo sono dette “condizionalmente semidefinite negative”. Il variogramma teorico, oltre al tipo di modello matematico, richiede due parametri: il range ed il sill. Il range è la distanza entro la quale le coppie di valori di aggressività della pioggia sono spazialmente correlate, mentre il sill è il valore di semivarianza corrispondente al range. L’adattamento ottimale è scelto sulla base della cross‐validation che verifica la riproducibilità dei dati utilizzando il modello teorico adattato. La cross‐validation consiste nel rimuovere temporaneamente un campione alla volta e stimarlo (mediante il kriging ordinario in questo caso) utilizzando i restanti campioni. La differenza tra il valore stimato e quello misurato è chiamato errore sperimentale di stima e deve essere il più possibile vicino a zero: 1 N
Errore medio di stima =  Z * ( x α )  Z ( x α ) (3.96) N α 1
γ(h) 


dove N è il numero di campioni, Z * (x α ) è il valore stimato nel punto , mentre Z(xα ) è il valore misurato nello stesso punto  Una seconda misura utilizzabile per valutare la bontà del modello è la varianza dell’errore standardizzato: 2
1 N  Z * (x α )  Z (x α ) 
Varianza dell’errore standardizzato =  
 N α 1 
σ

(3.97) dove i simboli hanno il significato della formula precedente, mentre è la varianza di kriging (definita più avanti). La varianza dell’errore standardizzato dovrebbe essere il più possibile vicino a 1. Dopo l’adattamento del modello teorico di variogramma a quello sperimentale è possibile stimare i valori di precipitazione nei punti privi di misura utilizzando il kriging. Esso presuppone la stazionarietà nei dati e permette di ottenere stime ottimali e non distorte della variabile regionalizzata nei punti non campionati, utilizzando l’informazione derivante dal variogramma e l’insieme dei dati sperimentali. Il kriging ordinario (OK) (Goovaerts, 1997) è lo stimatore più comune e assume che la media non sia nota e calcola i valori nei punti non campionati z(x 0 ) come una combinazione lineare delle osservazioni vicine z(xα ) : n( x )
z *OK x 0    λ OK
z x α  α
α 1
3.61
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica (3.98) POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA dove  sono i pesi di kriging; n(x) il numero di dati vicini al punto da stimare x0 e implicati nella stima. I pesi del kriging ordinario sono scelti in modo da minimizzare la varianza o {
}
errore di stima σE2 = Var Z * (x) ‐ Z (x) (Goovaerts, 1997) con la condizione di mancanza di *
distorsione di stima E[ z (x 0 ) ‐ z(x 0 )] . I pesi di kriging sono ottenuti risolvendo un sistema di equazioni lineari noto come sistema di kriging:  n(x) OK
 λ β (x) γ(x α  x β ) ‐ μOK ( x)  γ (x α  x) α  1,...., n(x)
 1

(3.99) 
 n(x)
 λ OK
(x)  1
 β 1 β
dove γ (x α  x β ) è la semivarianza tra i dati e γ(xα  x 0 ) è la semivarianza tra i dati e i punti privi di misura. La mancanza di distorsione è assicurata dalla condizione che la somma dei pesi  sia pari a 1. Questa condizione richiede l’introduzione del moltiplicatore di Lagrange μOK (x) . Una proprietà molto utile del kriging è che per ogni valore stimato è calcolato anche un termine di errore (varianza della stima), fornendo pertanto una misura dell’affidabilità dell’interpolazione: n( x)
σ 2OK (x)   λ OK (x α )γ(x α  x) ‐ μOK (x) (3.100) α 1
Attraverso la metodologia esposta, gli indici di aggressività della pioggia sono state interpolate per il territorio calabrese secondo una griglia regolare di passo pari a 250 m. 3.8.3 – Risultati Le principali statistiche degli indici R e FF sono riportati nelle Tabelle 3.XVII e 3.XVIII. Tabella 3.XVII – Principali statistiche dell’indice R (MJ mm ha‐1 h‐1) per i valori medi e per i seguenti tempi di ritorno: 2, 5, 10, 20 e 50 anni minimo media mediana massimo dev. stand. asimmetria curtosi R RT 2 RT 5 RT 10 RT 20 RT 50 1541.79 4009.27 3818.70 8094.82 1318.01 0.62 ‐0.07 1354.82
3674.01
3521.79
7113.16
1200.09
0.58
‐0.15
2067.25
5241.92
4953.74
10853.61
1772.78
0.66
‐0.05
2660.66
6419.34
6063.41
13969.18
2239.70
0.71
0.12
3038.20
7670.25
7305.23
17563.01
2788.35
0.76
0.37
3480.91 9526.87 8953.53 23456.71 3712.55 0.87 0.79 3.62
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XVIII – Principali statistiche dell’indice FF (mm) per i valori medi e per i seguenti tempi di ritorno: 2, 5, 10, 20 e 50 anni. minimo media mediana massimo dev. stand. asimmetria curtosi FF FFT 2 76.58 68.92
165.54 154.17
160.37 150.14
295.84 266.26
44.34 41.09
‐0.23 ‐0.27
0.49 0.44
FFT 5 FFT 10 FFT 20 FFT 50 97.26
205.87
198.26
375.72
56.69
‐0.24
0.52
119.46
242.72
233.77
461.51
68.89
‐0.13
0.57
133.11
280.41
272.10
556.18
82.87
0.04
0.61
148.71 334.15 321.17 704.10 105.73 0.32 0.69 La mappa variografica non ha evidenziato alcuna anisotropia fino alla distanza massima utilizzata nel calcolo per nessuno degli indici esaminati, per cui per ciascuna variabile è stato adattato un modello isotropico costituito da 2 strutture di base: l’effetto nugget e un modello K‐Bessel (Figura 3.46). L’effetto nugget è una discontinuità all’origine del variogramma ed è dovuta agli errori di misura ed alla variabilità ad una scala più piccola della distanza minima di campionamento (Journel e Huijbregts, 1978). Il modello K‐Bessel (Matern o Whittle variogram) ha la seguente espressione analitica: α


h
 


a
h
γ(h)  C 1  α1  K α   α  0 
(3.101)
 2 α 
 a 




dove: C è il sill; a il range;  è un parametro di smoothing; (.) è la funzione gamma, mentre K ‐α (.) è la funzione modificata di Bessel di secondo genere di ordine ‐. (Bleines et al., 2008; Chilès e Delfiner, 1999). 3.63
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.46 – Variogrammi sperimentali e modelli adattati al fattore R ed all’indice FF calcolati per la pioggia media annua e per la pioggia annuale con diverso tempo di ritorno (2, 5, 10, 20 e 50 anni). I punti • corrispondono ai punti sperimentali di semivarianza (h). 3.64
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA I parametri dei modelli teorici adattati ai valori sperimentali di semivarianza sono riportati nelle Tabelle 3.XIX e 3.XX. Tabella 3.XIX – Parametri dei modelli teorici di variogramma adattati ai valori di semivarianza sperimentale. Parametro
Sill
Variabile Modello Range (m) di smoothing [(MJ mm ha‐1 h‐1 )2] Nugget ‐ 171200 R K‐Bessel 10084 1 1867000 RT 2 RT 5 RT 10 RT 20 RT 50 Nugget ‐ 78830 K‐Bessel 9475 1 1552000 Nugget ‐ 184100 K‐Bessel 9881 1 3562000 Nugget ‐ 267600 K‐Bessel 10491 1 5943000 Nugget ‐ 510800 K‐Bessel 11913 1 9835000 Nugget ‐ 510800 K‐Bessel 10897 1 16940000 Tabella 3.XX – Parametri dei modelli teorici di variogramma adattati ai valori di semivarianza sperimentale. Variabile Modello Range Parametro
Sill
(m) di smoothing [mm2] Nugget
‐
200.1
FF K‐Bessel 10287 1
2095.0
Nugget
‐
K‐Bessel
10084
Nugget
‐
K‐Bessel
10084
Nugget
‐
K‐Bessel
11100
FFT 20 Nugget ‐ FFT 50 Nugget FFT 2 FFT 5 FFT 10 137.3
1
1776.0
137.3
1
368.0
440.9
1
5420
471.6 K‐Bessel 11100 1
‐ 8086 440.9 K‐Bessel 11913 1
14360 I risultati della cross validation sono risultati abbastanza soddisfacenti e tutte le variabili sono state successivamente interpolate mediante il kriging ordinario. Le Figure 3.47 e 3.48 riportano i risultati dell’interpolazione spaziale. 3.65
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.47 – Mappe del fattore R calcolato per la pioggia media annua e per la pioggia annuale con diverso tempo di ritorno (2, 5, 10, 20 e 50 anni). 3.66
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.48 – Mappe dell’indice FF calcolate per la pioggia media annua e per la pioggia annuale con diverso tempo di ritorno (2, 5, 10, 20 e 50 anni). 3.67
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 3.9 – Indagine storica OLGA PETRUCCI,ORESTE TERRANOVA, (CON LA COLLABORAZIONE DI A. AURORA PASQUA E STEFANO LUIGI GARIANO) 3.9.1 – Indagine storica sui fenomeni erosivi innescati da piogge con elevato Indice di aggressività È stata condotta una ricerca storica, nel periodo 1950 – 2008, volta all’individuazione dei valori massimi dell’indice di aggressività della pioggia a scala annuale, mensile e giornaliera e della loro relativa localizzazione. Per quanto riguarda la scala annuale il valore massimo assoluto è stato registrato nel 2000: 22932.32 MJ/ha∙mm/h nella stazione di Ardore Superiore (RC). A seguire sono stati osservati, in ordine decrescente per i valori di Ra, il 1996, con il valore 21733 MJ/ha∙mm/h nella stazione di Santa Cristina d’Aspromonte (RC), e quindi gli anni 1997, 2004, 1993, 2003, 1957, 1972, 1951. In particolare negli anni 2000 e 1996 sono stati registrati valori elevati di Ra in numerose stazioni, concentrate per lo più nella zona appenninica delle Serre e dell’Aspromonte. Figura 3.49 – Localizzazione valori massimi erosivi annuali (MJ/ha∙mm/h) per l’anno 2000 (a sinistra) e 1996 (a destra) A scala mensile i valori massimi dell’indice di aggressività della pioggia sono relativi ai mesi di, in ordine decrescente rispetto agli Rm massimi, ottobre, settembre e novembre. I mesi più erosivi in assoluto sono stati ottobre 1951 con un valore massimo registrato dalla stazione di Santa Cristina d’Aspromonte, seguito dal settembre 2000 (caratterizzato 3.68
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA dal noto evento alluvionale di Soverato), e da novembre 1958 e ottobre 1996 (relativo al noto evento alluvionale di Crotone). Tabella 3.XXI – Mesi in cui sono stati registrati i massimi valori del fattore R settembre ottobre novembre gennaio dicembre
2000
1955
1997
1937
1951
1976
1953
2005
1985
1996
1971
1957
1969
1963
2003
1966
1958
1957
1993
1976
1959
2004
1996
1972
Figura 3.50 – Localizzazione valori massimi erosivi mensili per ottobre 1951 (a sinistra) e settembre 2000 (a destra) Per quanto riguarda la scala temporale giornaliera i valori massimi registrati sono stati organizzati in “eventi” individuati considerando i valori di pioggia ed aggressività registrati in stazioni appartenenti ad un’area della regione investita, in un periodo di alcuni giorni, dallo stesso evento meteorico. 3.69
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22/10/1976
16/11/1987
13/11/1959 – 14/11/1951
03/10/1996 – 05/10/1996
29/09/2000 – 30/09/2000
22/10/1953 – 23/10/1953
01/10/1971 – 04/10/1971
08/09/2000 – 10/09/2000
01/11/1964
22/09/1965 – 24/09/1965
26/10/1973 – 27/10/10973
24/10/1964
12/09/1986
09/03/1985
22/10/2005
17/10/1970 – 18/10/1970
01/01/1973 – 03/01/1973
25/11/1993 – 26/11/1993
03/07/2006
27/09/1983 – 28/09/1983
12/11/2004 – 13/11/2004
22/10/1994 – 23/10/1994
Anche in questo caso l’evento più erosivo è quello del 1951 (dal 16 al 18 ottobre, nelle diverse stazioni) e le aree investite sono quella ionica meridionale delle Serre e quella aspro montana. 3.70
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.51 – Localizzazione dell’evento con il valore massimo dell’indice di aggressività a scala giornaliera (16,17,18 ottobre 1951) 3.71
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Sulla base dei valori massimi dell’indice R individuati, sono stati elaborati i dati storici relativi alle epoche e ai siti cui essi sono associati, al fine di individuare i casi in cui al valore elevato di R corrispondeva la segnalazione di qualche tipo di fenomeno di dissesto sul territorio. I dati storici sono stati in parte estratti dalla banca dati ASICal (Aree Storicamente Inondate in Calabria) e in parte provengono dall’Archivio Storico dell’IRPI di Cosenza. È stato ritenuto opportuno includere anche i casi in cui non è stato individuato un esplicito riferimento a processi erosivi che spesso si verificano simultaneamente ad altri tipi di dissesti idrogeologici ma hanno minore impatto sulle tipologie di fonti di informazione consultate. Nell’ambito degli eventi alluvionali che colpiscono il territorio, infatti, può accadere che alcune fonti di informazione (quotidiani nazionali e regionali) si soffermino con maggiore enfasi su fenomeni responsabili di danni di immediata gravità, come frane ed esondazioni fluviali, sebbene simultaneamente si verifichino anche fenomeni erosivi, i cui effetti sono molto insidiosi risultando evidenti in tempi lunghi. I dati vengono presentati in tre tabelle che riportano le stazioni pluviometriche in cui l’indice di aggressività della pioggia ha rappresentato i valori massimi registrati nel periodo di osservazione, e la relativa data in cui ciò si è verificato. Per ogni pluviometro e relativa data, sono riportate le segnalazioni di fenomeni di dissesto idrogeologico verificatesi nel comune in cui il pluviometro è localizzato. Tali segnalazioni sono state suddivise per categorie di fenomeni: Erosione (E), Frane (F), Allagamenti (A), Altri fenomeni (Al), quali esondazioni fluviali e mareggiate. Si noti che, della serie dei massimi di R, sono stati riportati soltanto quelli per cui sia stata riscontrata una attivazione di fenomeni di dissesto coeva o al massimo limitata in un range di 4 giorni. Nelle tabelle dei massimi annuali i dati sono stati ordinati per anno, in quelli dei massimi mensili per mese e in quelle dei massimi giornalieri per anno, mese e giorno. Nelle tabelle dei massimi giornalieri, per alcune stazioni sono riportate segnalazioni di dissesti identificate solo in base ad anno e mese. In questi casi non vi è la certezza che la segnalazione possa essere attribuita al giorno evidenziato dall’analisi delle piogge, ma non può neppure essere escluso che le due date coincidano. 3.72
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXIII – Massimi annuali A 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 A 1957 1957 A 1972 1972 1972 1972 A 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 1996 A 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 A 2003 A 2004 M Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Mar M Nov Nov M Dic Dic Dic Dic M Ott Gen Ott Ott Gen Gen Ott Gen Gen Ott Gen Ott Ott Ott M Gen Gen Set Set Ott Set Gen Set Set Set Gen Nov Gen Set Ott Set M Dic M Nov G 18 18 18 15 20 18 27 17 19 G 20 18 G 20 22 G 5 25 8 4 31 27 4 7 31 4 27 4 25 8 G 14 16 8 8 12 16 10 11 12 16 14 10 4 8 G 13 G 12 Pluviometro Antonimina Badolato Chiaravalle Centrale Cittanova Fabrizia Platì S. Cristina D'aspromonte S. Luca S. Sostene Lago Pluviometro Platì S. Sostene Pluviometro Cotronei Guardavalle S. Luca Serra S. Bruno Pluviometro Chiaravalle Centrale Mammola Mongiana Nocera Tirinese Oppido Mamertina Platì Platì Reggio Calabria S. Cristina d'Aspromonte S. Cristina d’Aspromonte S. Luca S. Luca S. Martino Di Finita S. Sostene Pluviometro Antonimina Antonimina Antonimina Ardore Ardore Caulonia Gioiosa Jonica Gioiosa Jonica Mammola Melito Porto Salvo S. Luca S. Luca Siderno Siderno Siderno Stilo Pluviometro S. Cristina d’Aspromonte Pluviometro S. Cristina d’Aspromonte E F x x A Al x x x x x x x E E E F x x F x x x x F x x x x A A A x x x x x Al x x Al Al x x x x x ### x x x ## x x x x ####
x ####
x x x E F A x x x x x x x x x x x x Al x x x x x E E x x x x x x x x x F x F x x x x x x A x Al A x Al 3.73
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXIV – Massimi mensili A 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 M Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set G 8 10 8 10 12 12 8 11 12 12 10 Pluviometro Antonimina Gioiosa Jonica Ardore Canolo Caulonia Cropalati Stilo Mammola Melito Porto Salvo Roccella Jonica Siderno E F A Al
x
x x x x x x x x x
x x x x
x
x x x
x x x x x x x x x x x A 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1951 1953 1953 1953 1953 1953 1953 M Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott G 7 8 8 15 16 17 17 17 18 18 18 18 18 18 18 19 19 19 19 20 20 20 24 24 25 27 7 21 21 22 22 22 Pluviometro E Oppido Mamertina Bovalino Soverato Cittanova Stilo Nardodipace Polistena S. Luca Antonimina Badolato Bova Caulonia Chiaravalle Centrale Gioiosa Jonica Platì Africo Montebello Ionico Roccella Jonica S. Sostene Bova Marina Canolo Fabrizia Bagaladi Cardeto S. Lorenzo S. Cristina d’Aspromonte Mammola Reggio Calabria Badolato Crotone Bagaladi Bovalino Caulonia F A Al
x
x
x x x x x x x x x x
x
x x
x
x
x
x
x x x
x x
x x
x x
x
x
x x x
x x
x x x x x
x x x x x A 1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1953
1957
1957
1966
1969
1969
1971
1985
1996
1996
1996
1996
1996
1996
1996
A 1957
1957
2004
2004
1957
1959
2004
1958
M Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott M Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
G 22
22
22
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26
26
26
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27
27
29
6 27
9 18
18
2 30
4 4 4 4 4 8 8 G 19
20
13
12
18
24
12
29
Pluviometro Cittanova Mammola Montebello Ionico Polistena S. Sostene Serra S. Bruno Soverato Melito Porto Salvo Strongoli Brancaleone Cutro S. Luca Siderno Roccella Jonica S. Agata Del Bianco S. Lorenzo Platì Crucoli Isola Capo Rizzuto Motta S. Giovanni Soverato Acri Platì Ciro' Marina Crucoli Condofuri Cutro Nocera Tirinese Platì Reggio Calabria S. Cristina d’Aspromonte S. Luca Crotone Mongiana Pluviometro Badolato Chiaravalle Centrale Decollatura Parenti S. Sostene S. Sostene S. Cristina d’Aspromonte S. Luca E F A Al
x x x x x x x x x
x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x
x x x x x x x x x x x x x x x x x E F A Al
x x x x x x x x x x
x x x x
x x x
x A M G Pluviometro 1972 Dic 20 Guardavalle E F A Al
x 1972 Dic 22 Stilo A M G x Pluviometro E F A Al
1996 Gen 31 S. Cristina D'aspromonte x 3.74
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica x POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXV – Massimi giornalieri Anno 1950
Data Dissesti Data Max R
M
G M G
Gen
25 Gen 25
Gen
25 Gen 25
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
17 18 18 18 18 18 20 18 19 17 20 18 16 19 20 18 19 17 16 8 7 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott 17
18
18
18
18
18
18
18
18
18
17
18
18
16
18
18
18
18
18
16
6
6
22
22
23
22
22
22
22
22
23
22
23
23
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
22
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Nov
22 22 26 22 23 22 22 26 26 22 22 26 22 24 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Dic
13 Dic 13
Ott
Ott
Ott
14 14 Ott Ott Ott 14
14
14
18 22 22 22 21 26 Pluviometro E F A Badolato
S. Lorenzo Bellizzi
Anno 1951
S. Luca
Platì
Chiaravalle Centrale
Badolato
S. Sostene
Mammola
Antonimina
Fabrizia
Gioiosa Jonica
Africo
Polistena
Canolo
Bova
Cittanova
Montebello Ionico
Bova Marina
Caulonia
Roccella Jonica
Nardodipace
Stilo
Soverato
Oppido Mamertina
Anno 1953
Badolato
Bovalino
Brancaleone
Motta S. Giovanni
Cariati
Caulonia
Cittanova
Bagaladi
Crotone
Crucoli
Cutro
Isola Capo Rizzuto
Mammola
Melito Porto Salvo
Montebello Ionico
Polistena
Rocca Di Neto
S. Luca
S. Sostene
Serra S. Bruno
Siderno
Soverato
Strongoli
Anno 1954
Palmi
Anno 1955
Cariati
Cropalati
Pietrapaola
X
X
AL X X X X
X
X
X
X X X
X
X
X
X
X X
X
X
X X
X
X
X
X
X
X
X X X X X
X
X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Anno 1957
Data Dissesti Data Max R
M
G M G
6 Ott 7
Ott
Ott
31 Ott 31
6 Ott 7
Ott
Pluviometro Chiaravalle Centrale
Crosia
Cutro
E F A AL X
X X X X
X
X
X
X
3.75
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
6 9 30 7 28 27 6 20 20 18 21 20 18 18 18 21 20 18 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Nov Nov Nov Nov 7
7
31
7
31
31
7
20
20
20
21
Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov 20
20
21
20
22
20
21
21
20
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
24 13 22 Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov 26
13
25
25
25
24
25
24
25
Set
21 Set 21
Nov
9 Nov 9
Nov
Nov
Nov
Nov
1 1 2 1 Nov Nov Nov Nov 1
1
1
1
Set
Set
Set
Set
Set
Set
23 23 23 24 23 23 Set Set Set Set Set Set 22
23
23
22
22
24
Ott
Ott
Ott
Ott
10 9 5 9 Ott Ott Ott Ott 8
8
6
8
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
18 18 13 13 18 18 Ott Ott Ott Ott Ott Ott 17
17
14
13
17
13
22 20 24 25 25 Data Dissesti Data Max R
M
G M G
Ott
17 Ott 17
Ott
3 Ott 3
Decollatura
Ioppolo
Pietrapaola
Rocca Di Neto
Rossano
Acri
Soverato
Badolato
Botricello
Crotone
Cotronei
Chiaravalle Centrale
Cutro
Isola Capo Rizzuto
Petilia Policastro
S. Nicola Dell'alto
Caulonia
S. Sostene
Sersale
S. Giovanni In Fiore
Strongoli
Anno 1959
Crotone
Cittanova
Montegiordano
Nocara
Pietrapaola
S. Sostene
S. Luca
Strongoli
Trenta
Anno 1960
Bova Marina
Anno 1962
Belvedere Di Spinello
Anno 1964
Cittanova
Crosia
Rossano
S. Giovanni In Fiore
Anno 1965
Casabona
Cassano Allo Jonio
Corigliano Calabro
Rossano
Serra S. Bruno
Trebisacce
Anno 1966
Martirano Lombardo
Platì
Roccella Jonica
Trebisacce
Anno 1969
Cariati
Ciro' Marina
Cropalati
Crosia
Crucoli
Pietrapaola
Anno 1970
Pluviometro Rossano
Anno 1971
Ardore
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X X X X X
X
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X
X
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X X X X
X X X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X X
X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X
X
X
X
X
X
X
X X X X
X X
X
X X X X X X X X E F A X
X
AL X
X 3.76
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
2 3 4 2 2 2 3 3 2 3 3 4 1 3 1 3 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott 2
3
4
3
2
2
3
2
2
3
3
4
1
3
2
2
Gen
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
Dic
17 26 26 Gen Dic Dic Dic Dic Dic Dic Dic Dic Dic Dic 19
22
24
22
22
22
24
22
24
23
22
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
2 3 2 5 3 2 3 7 2 5 Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Gen Ott Ott Ott Ott Ott Ott 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
26
26
26
26
26
26
22 26 26 20 26 22 2 3 3 3 3 3 3 5 2 26 26 26 26 26 26 Data Dissesti Data Max R
M
G M G
Ott
14 Ott 14
Reggio Calabria
Bova Marina
Bova
Brancaleone
Canolo
Caulonia
S. Lorenzo
Mammola
Melito Porto Salvo
Molochio
Montebello Ionico
Roccaforte Del Greco
Rossano
Condofuri
S. Giovanni In Fiore
Siderno
Anno 1972
Crotone
Antonimina
Bovalino
Cotronei
Stilo
Monterosso Calabro
Palermiti
Guardavalle
Platì
S. Luca
Serra S. Bruno
Anno 1973
Albi
Borgia
Caraffa Di Catanzaro
Carlopoli
Cotronei
Catanzaro
Fabrizia
Fabrizia
Giffone
Marcellinara
Marcellinara
Taverna
Palermiti
Petilia Policastro
Platì
S. Giovanni In Fiore
S. Luca
Savelli
Serra S. Bruno
Sersale
Antonimina
Cittanova
Cropalati
Longobucco
Petilia Policastro
Rossano
Anno 1974
Pluviometro X
X
X
X
X
X X X X X X
X
X X
X
X
X X X
X
X
X
X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X
X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X X
X X X X
X X X
X
X
X
X
X E F A AL Girifalco
X
X
X
X
X
3.77
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Anno 1975
Data Dissesti Data Max R
M
G M G
Feb
18 Feb 18
Feb
18 Feb 18
Feb
18 Feb 18
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
26 26 26 25 26 26 26 26 5 5 20 12 6 20 5 20 5 12 12 20 5 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov Nov 25
22
27
26
26
22
22
27
6
6
19
12
6
19
6
19
6
12
12
18
6
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
Ott
18 18 18 20 18 18 18 Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott 21
21
21
8
21
21
21
Ott
31 Nov 4
Ott
29 Ott 29
Ott
Ott
30 30 Ott Ott 30
30
Ott
Ott
Ott
Ott
30 31 30 30 Ott Ott Ott Ott 30
30
30
30
Nov
Nov
16 16 Nov Nov 16
16
Mar
Mar
Mar
Nov
Nov
7 8 8 15 15 Mar Mar Mar Nov Nov 6
6
6
15
15
Gen
Dic
Dic
3 27 26 Gen Dic Dic 1
26
26
Pluviometro E F A AL Rossano
Cariati
Scala Coeli
Anno 1976
Reggio Calabria
Caulonia
Fabrizia
Gioiosa Jonica
Nardodipace
Placanica
Siderno
Soverato
Albidona
Amendolara
Reggio Calabria
Caulonia
Crosia
Montebello Ionico
Montegiordano
Motta S. Giovanni
Nocara
Riace
Roccella Jonica
Sellia Marina
Trebisacce
Anno 1978
Badolato
Canolo
Catanzaro
Crotone
Maida
S. Sostene
Tiriolo
Anno 1979
S. Giovanni In Fiore
Anno 1982
Soverato
X
X
X
X
X X X
X
X
X
X Anno 1985
Botricello
Cutro
Anno 1986
Crotone
Crotone
Longobucco
Platì
Anno 1987
Borgia
Catanzaro
Anno 1988
Ardore
Gimigliano
S. Luca
Scilla
Sinopoli
Anno 1990
Siderno
Albidona
Catanzaro
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X
X
X X X X
X X X
X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X
X
X
X
X
X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X X
X 3.78
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Anno 1994
Data Dissesti Data Max R
M
G M G
Ott
21 Ott 21
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
Gen
31 4 4 4 5 5 3 8 4 5 4 8 4 4 4 4 4 8 4 4 8 Gen Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott Ott 30
4
4
4
5
4
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8 8 10 10 10 9 12 10 12 10 11 9 10 11 12 12 12 12 10 10 10 10 9 Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set Set 10
9
10
10
9
9
9
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9
10
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9
9
9
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10
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10
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8
9
Ott
Nov
Dic
16 26 13 Ott Nov Dic 14
26
11
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
Nov
14 12 12 12 12 12 Nov Nov Nov Nov Nov Nov 13
12
12
12
12
12
Lug
Lug
4 4 Lug Lug 3
3
Pluviometro E F A Catanzaro
Anno 1996
S. Cristina D'aspromonte
Ardore
Reggio Calabria
Motta S. Giovanni
Cotronei
Chiaravalle Centrale
Cittanova
Curinga
S. Stefano In Aspromonte
Marcellinara
Melito Porto Salvo
Mongiana
Montebello Ionico
Nocera Tirinese
Platì
Condofuri
S. Luca
S. Sostene
S. Cristina D'aspromonte
Lametia Terme
Cutro
Anno 2000
Antonimina
Ardore
Borgia
Canolo
Cariati
Cassano Allo Jonio
Caulonia
Ciro' Marina
Cropalati
Crosia
Crotone
Stilo
Gioiosa Jonica
Mammola
Montegiordano
Petilia Policastro
Roccella Jonica
Scala Coeli
Siderno
Soverato
Staletti'
Strongoli
Trebisacce
Anno 2003
Crotone
Catanzaro
S. Cristina D'aspromonte
Anno 2004
Ciro' Marina
Decollatura
Parenti
Rogliano
S. Cristina D'aspromonte
Tiriolo
Anno 2006
Pizzoni
Vibo Valentia
X
X
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AL X
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X X X X X X X X X X
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X X X X X
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X X X
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X
X
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X X X
X
X X
X
X X 3.79
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 3.9.2 – Indagine sui fenomeni di dissesto e di erosione registrati nei comuni interni ai bacini oggetto delle sperimentazioni in situ Raccolta dati Al fine di analizzare la risposta delle aree sulle quali è stata effettuata la sperimentazione in situ a periodi caratterizzati da valori elevati dell’indice di aggressività della pioggia a scala annuale e mensile, è stata effettuata una indagine storica mirata. Innanzi tutto sono stati individuati i comuni ricadenti totalmente o parzialmente all’interno dei bacini idrografici in cui la sperimentazione è stata condotta: su questi bacini è stata effettuata una indagine storica volta a recuperare tutte le segnalazioni di dissesti occorsi nel periodo 1921‐2008 negli anni e nei mesi in cui le attività del Lotto hanno individuato valori particolarmente elevati dell’Indice di aggressività delle piogge. Si tratta di 41 comuni, di cui 2 in provincia di Cosenza, 25 in provincia di Catanzaro, 1 in provincia di Reggio Calabria, 8 in provincia di Crotone e 5 in provincia di Vibo Valentia, così come di seguito specificato:  provincia di Cosenza: Bianchi, Panettieri;  provincia di Catanzaro: Albi, Belcastro, Borgia, Caraffa di Catanzaro, Carlopoli, Catanzaro, Cicala Fossato Serralta, Gimigliano, Magisano, Marcedusa, Marcellinara, Pentone, Petronà, S. Floro, Sellia, Sellia Marina, Settingiano, Simeri Crichi, Sorbo S. Basile, Soveria Mannelli, Soveria Simeri, Taverna, Tiriolo, Zagarise;  provincia di Reggio Calabria: Caulonia;  provincia di Crotone: Crotone, Cotronei, Cutro, Isola Capo Rizzuto, Mesoraca, Petilia Policasto, Roccabernarda, S. Mauro Marchesato;  provincia di Vibo Valentia: Arena, Fabrizia, Mongiana, Nardodipace, Serra S. Bruno; In base alle indicazioni ottenute dall’analisi dell’indice di aggressività delle piogge a scala annuale e mensile, sono state effettuate indagini storiche sui fenomeni di dissesto registrati nei suddetti comuni negli 8 anni riportati in Tabella 3.XXVI e nei 24 mesi riportati in Tabella 3.XXVII. Tabella 3.XXVI – Anni in cui è stata effettuata l’analisi storica 1) 1951
5) 1997
2) 1957
6) 2000
3) 1972
7) 2003
4) 1993
8) 2004
Tabella 3.XXVII – Mesi in cui è stata effettuata l’analisi storica 1) Set. 1937 17) Gen. 1996
9) Ott. 1963
2) Ott. 1951 18) Ott. 1996 10) Ott. 1966 3) Ott. 1953 19) Set. 1997 11) Ott. 1969 4) Set. 1955 20) Nov. 1993 12) Ott. 1971 5) Ott. 1957 21) Set. 2000 13) Dic. 1972 6) Nov. 1957 22) Ott. 2003 14) Ott. 1976 15) Nov. 1976 7) Nov. 1958 23) Nov. 2004 16) Ott. 1985 8) Nov. 1959 24) Ott. 2005 3.80
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA I risultati dell’indagine sono contenuti in due gruppi di schede. Il primo blocco, preceduto da una tabella di sintesi dei dati e da una rappresentazione dei dati sotto forma di diagrammi, contiene le segnalazioni di dissesti (D) e fenomeni erosivi (E) registrate durante gli anni in cui i valori di aggressività della pioggia risultavano particolarmente elevati. Il secondo blocco di schede, sempre preceduto dalla tabella riassuntiva e dai diagrammi esplicativi, riguarda invece le segnalazioni registrate nei mesi di interesse. Mediante l’indagine storica effettuata sono stati reperiti dati di fenomeni di dissesti e/o di erosione in almeno uno dei comuni indagati per tutti gli anni indagati. A scala mensile, al contrario, non in tutti i mesi segnalati sono state reperite segnalazioni riguardati la zona di esame. In particolare, non è stata trovata alcuna segnalazione relativa ai seguenti mesi: settembre 1937, settembre 1955, ottobre 1963, novembre 1993, settembre 1997. Occorre notare che per tali mesi, non sono state reperite segnalazioni nei 41 comuni analizzati, ma sono disponibili dati di dissesti registrati in altri settori calabresi. Analisi dei dati annuali Le segnalazioni di dissesti e fenomeni erosivi riferiti agli anni di interesse e riportati nel relativo quadro riassuntivo mostrano le seguenti caratteristiche: a) per ognuno degli anni segnalati sono state reperite segnalazioni di dissesti generici; b) gli anni caratterizzati dal minor numero di segnalazioni (uno per ognuno) sono rispettivamente il 1993 ed il 1997; c) gli anni caratterizzati dal maggior numero di segnalazioni di dissesti sono il 1972 ed il 2004 (35 segnalazioni in entrambi i casi). Tuttavia occorre tenere presente la maggiore disponibilità di fonti di informazione che caratterizza le epoche più recenti rispetto al passato. d) il numero più elevato di segnalazioni di fenomeni erosivi si riscontra nel 1972 (8 casi), seguito da 1957 e 2003 (5 casi per entrambi gli anni). e) gli anni per i quali non è stata reperita alcuna segnalazione di fenomeni erosivi sono: 1951, 1993 e 1997. f) dei 41 comuni analizzati, per 25 (pari al 61% del campione), non sono state reperite segnalazioni di fenomeni erosivi, mentre per 16 (pari al 39%) uno o più dati sono disponibili (Istogramma). g) i comuni caratterizzati dal maggior numero di dati di fenomeni erosivi sono Crotone e Catanzaro, rispettivamente con 4 e 3 casi rispettivamente. 3.81
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXVIII – Quadro riassuntivo dei dissesti in base alle segnalazioni dei dati annuali di aggressività della pioggia (D = dissesti, E = erosione) 1951 Totali Albi Arena Belcastro Bianchi Borgia Caraffa di Catanzaro Carlopoli Catanzaro Caulonia Cicala Cotronei Crotone Cutro Fabrizia Fossato Serralta Gimigliano Isola Capo Rizzuto Magisano Marcedusa Marcellinara Mesoraca Mongiana Nardodipace Panettieri Pentone Petilia Policastro Petronà Roccabernarda S. Mauro Marches. S. Floro Sellia Sellia Marina Serra S. Bruno Settingiano Simeri Crichi Sorbo S. Basile Soveria Mannelli Soveria Simeri Taverna Tiriolo Zagarise D 11 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 E 1957 1972 1993 1997 D D E D D 5 35
1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 27 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 E E 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 E 2000 2003 2004 E D D E D E 24 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 15
0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 5 35 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 4 149 3 3 2 2 5 3 2 8 6 4 4 6 4 4 4 4 4 3 5 3 5 2 5 1 4 5 3 3 2 5 2 4 4 2 4 2 3 3 3 4 4 23 0 0 0 1 0 2 0 3 1 1 0 4 1 0 0 2 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 D E 1 1 1 1 3.82
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica Totale POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.52 – Numero di segnalazioni di FENOMENI EROSIVI per comune ricavato dalle serie annuali dei dissesti Figura 3.53 – Numero di segnalazioni di FENOMENI EROSIVI per comune nel corso degli anni di interesse 3.83
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXIX – Eventi anno 1951. Records totali: 11. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Albi 2 Catanzaro 3 Caulonia 4 Crotone Danni alluvionali Edifici Danni alluvionali, frana, piena, Edifici, strade, reti di servizio mareggiata Edifici, ferrovia, opere idrauliche e Frana, piena di sostegno, vittime Danni alluvionali Strade, reti di servizio 5 Fabrizia Danni alluvionali 6 Fossato Serralta Danni alluvionali Edifici 7 Magisano Danni alluvionali Edifici 8 Nardodipace Frana, danni alluvionali Edifici, strade 9 Pentone Frana Strade 10 Sellia Frana, danni alluvionali Edifici, strade 11 Simeri Crichi Frana Strade Edifici, agricoltura Tabella 3.XXX – Eventi anno 1957. Records totali: 27. Casi di erosione: 5. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Albi Danni alluvionali Edifici 2 Arena Frana Agricoltura 3 Belcastro Danni alluvionali Edifici 4 Borgia 5 Catanzaro 6 Caulonia Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, agricoltura Edifici, strade, ferrovia, agricoltura, Frana, danni alluvionali, piena opere idrauliche e di sostegno Frana, danni alluvionali, Ferrovia, strade, reti di servizio erosione meteorica 7 Cotronei 8 Crotone 9 Cutro Danni alluvionali 10 Fossato Serralta Edifici Edifici, strade, ferrovia, reti di Frana, danni alluvionali, piena, servizio, agricoltura, attività erosione meteorica produttive, opere idrauliche e di sostegno Edifici, strade, ferrovia, reti di Frana, danni alluvionali, piena, servizio, agricoltura, attività erosione meteorica produttive, zootecnia, opere idrauliche e di sostegno Danni alluvionali Edifici 11 Gimigliano Danni alluvionali 13 Marcedusa Imprecisati Edifici, strade, ferrovia, reti di Frana, danni alluvionali, piena, servizio, agricoltura, attività erosione meteorica produttive, opere idrauliche e di sostegno, vittima Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade 14 Mesoraca Frana, piena 15 Nardodipace Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, reti di servizio 16 Pentone Danni alluvionali 12 Isola Capo Rizzuto 17 Petilia Policastro Agricoltura Edifici Edifici, strade, agricoltura, opere Frana, danni alluvionali, piena idrauliche e di sostegno 3.84
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 19 Roccabernarda Edifici, agricoltura, opere idrauliche e di sostegno Frana, danni alluvionali, piena Edifici, agricoltura 20 S. Floro Danni alluvionali 18 Petrona' Danni alluvionali Edifici 21 S. Mauro Marchesato Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, agricoltura 22 Sellia Marina Frana Edifici 23 Simeri Crichi Opere idrauliche e di sostegno 25 Soveria Simeri Danni alluvionali Danni alluvionali, erosione meteorica Danni alluvionali 26 Tiriolo Danni alluvionali Edifici 27 Zagarise Danni alluvionali Agricoltura 24 Soveria Mannelli Strade Edifici, agricoltura Tabella 3.XXXI – Eventi anno 1972. Records totali: 35. Casi di erosione: 8. N. Comune Tipo di fenomeno 1 Albi Frana, danni alluvionali 2 Belcastro Frana, danni alluvionali, piena 3 Borgia Frana, danni alluvionali, piena 5 Caraffa Di Catanzaro Carlopoli Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Frana, danni alluvionali 6 Catanzaro Edifici, ferrovia, strade, attività Frana, danni alluvionali, piena, produttive, agricoltura, reti di servizio, mareggiata, erosione meteorica opere idrauliche e di sostegno 7 Caulonia Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, reti di servizio, agricoltura, opere idrauliche e di sostegno 8 Cicala Frana, danni alluvionali Edifici, opere idrauliche e di sostegno, reti di servizio 9 Cotronei Frana 4 Elementi danneggiati Edifici, attività produttive, agricoltura, strade Edifici, strade, reti di servizio, zootecnia, agricoltura, attività produttive, opere idrauliche e di sostegno, edifici Edifici, strade, attività produttive, agricoltura, reti di servizio, zootecnia Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio Edifici 10 Crotone Frana, piena, mareggiata, erosione meteorica 11 Cutro Piena Strade, reti di servizio Edifici, attività produttive, strade, ferrovia, opere idrauliche e di sostegno Strade 12 Fabrizia Frana Edifici 13 Fossato Serralta Frana, danni alluvionali Edifici, reti di servizio 14 Gimigliano Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, attività produttive, agricoltura 15 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali, piena Imprecisati 16 Magisano Frana, danni alluvionali 17 Marcedusa Edifici, strade, reti di servizio Edifici, strade, agricoltura, attività Frana, piena, erosione meteorica
produttive 3.85
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 18 Marcellinara Frana, erosione meteorica Edifici, strade, ferrovia 19 Mesoraca Frana, piena Edifici, strade 20 Nardodipace 22 Petilia Policastro Frana, piena Edifici, opere idrauliche e di sostegno Frana, danni alluvionali, erosione Edifici, strade, reti di servizio meteorica Danni alluvionali Edifici 23 Petrona' Frana, danni alluvionali Edifici, strade 24 S. Floro Frana, danni alluvionali 25 Sellia Frana, danni alluvionali, piena Edifici, agricoltura Edifici, strade, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno 26 Sellia Marina Frana, danni alluvionali, piena, Edifici, strade, attività produttive, reti erosione meteorica, mareggiata di servizio, agricoltura, zootecnia 27 Serra S. Bruno Frana, danni alluvionali, piena 28 Settingiano Frana Edifici, strade, reti di servizi, opere idrauliche e di sostegno Strade, ferrovia 29 Simeri Crichi Piena Strade 30 Sorbo S. Basile Frana, danni alluvionali 31 Soveria Mannelli Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade Edifici, strade, agricoltura, attività produttive, opere idrauliche e di sostegno 32 Soveria Simeri Frana, danni alluvionali, piena Edifici, attività produttive, agricoltura, opere idrauliche e di sostegno 33 Taverna Frana, danni alluvionali Edifici, strade 34 Tiriolo Frana, danni alluvionali Edifici, strade, reti di servizio 35 Zagarise Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade 21 Pentone Tabella 3.XXXII – Eventi anno 1993. Records totali: 1. Casi di erosione: 0. N. Comune 1 Catanzaro Tipo di fenomeno Elementi danneggiati Frana Edifici, opere idrauliche e di sostegno Tabella 3.XXXIII – Eventi anno 1997. Records totali: 1. Casi di erosione: 0. N. Comune 1 Catanzaro Tipo di fenomeno Elementi danneggiati Frana Strade Tabella 3.XXXIV – Eventi anno 2000. Records totali 24. Casi di erosione 1. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Strade 2 Borgia Danni alluvionali Imprecisati 3 Caraffa Di Catanzaro Danni alluvionali Imprecisati 4 Catanzaro Frana, mareggiata Strade, ferrovia, attività produttive 5 Caulonia Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno 6 Cicala Danni alluvionali Imprecisati 3.86
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 7 Cotronei 8 Crotone 9 Cutro Edifici, strade, reti di servizi, opere idrauliche e di sostegno Frana, danni alluvionali, piena, Strade, ferrovia, opere idrauliche e di erosione meteorica, mareggiata sostegno, attività produttive Frana, danni alluvionali Danni alluvionali, piena Imprecisati 10 Fabrizia Danni alluvionali Imprecisati 11 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Imprecisati 12 Marcedusa Danni alluvionali Imprecisati 13 Mesoraca Frana Strade, opere idrauliche e di sostegno
14 Mongiana Danni alluvionali Imprecisati 15 Nardodipace Danni alluvionali Imprecisati 16 Petilia Policastro Frana, piena, mareggiata Strade 17 Petrona' Danni alluvionali Imprecisati 18 Roccabernarda Danni alluvionali Imprecisati 19 S. Floro Frana, danni alluvionali Strade, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno 20 S. Mauro Marchesato Danni alluvionali Imprecisati 21 Sellia Marina Danni alluvionali Imprecisati 22 Serra S. Bruno Frana Strade 23 Soveria Simeri Danni alluvionali Imprecisati 24 Zagarise Danni alluvionali Imprecisati Tabella 3.XXXV – Eventi anno 2003. Records totali: 15. Casi di erosione: 5. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Bianchi Frana, erosione meteorica Edifici, strade 2 Borgia Frana Strade 3 Catanzaro Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, Frana, danni alluvionali, attività produttive, opere idrauliche e di erosione meteorica, mareggiata
sostegno 4 Caulonia 5 Cicala 6 Crotone 7 Edifici, strade, reti di servizio, attività produttive Gimigliano Frana, danni alluvionali, piena, mareggiata Danni alluvionali, erosione meteorica Frana, danni alluvionali, erosione meteorica, piena Frana 8 Marcedusa Frana, piena Strade 9 Marcellinara Frana, danni alluvionali, piena Strade Frana, danni alluvionali, piena Strade, attività produttive, zootecnia 10 Mesoraca Strade Edifici, strade, attività produttive Strade, ferrovia 11 Petilia Policastro Frana, erosione meteorica Strade 12 S. Floro Frana Strade 13 Serra S. Bruno Frana Strade 14 Taverna Piena Strade, opere idrauliche e di sostegno 15 Tiriolo Danni alluvionali Edifici 3.87
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXXVI – Eventi anno 2004. Records totali: 35. Casi di erosione: 4. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Imprecisati 2 Bianchi Danni alluvionali Imprecisati 3 Borgia Imprecisati 7 Piena Frana, danni alluvionali, Caraffa Di Catanzaro erosione meteorica Carlopoli Danni alluvionali Frana, danni alluvionali, Catanzaro erosione meteorica, piena Caulonia Danni alluvionali 8 Cicala Danni alluvionali Imprecisati 9 Cotronei Danni alluvionali Imprecisati 10 Crotone Danni alluvionali Edifici, strade 11 Cutro Danni alluvionali Imprecisati 12 Fabrizia Danni alluvionali Imprecisati 13 Fossato Serralta Danni alluvionali Imprecisati 14 Gimigliano Danni alluvionali, erosione meteorica, piena Edicici, strade, opere idrauliche e di sostegno 15 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Imprecisati 16 Magisano Danni alluvionali Imprecisati 17 Marcedusa Danni alluvionali Imprecisati 18 Marcellinara Danni alluvionali Imprecisati 19 Mesoraca Frana Strade 20 Mongiana Danni alluvionali Imprecisati 21 Nardodipace Danni alluvionali Strade 22 Panettieri Danni alluvionali Imprecisati 23 Pentone Danni alluvionali Imprecisati 24 Petilia Policastro Danni alluvionali Imprecisati 25 Roccabernarda Danni alluvionali Imprecisati 26 S. Floro Danni alluvionali Imprecisati 27 Sellia Marina Danni alluvionali Imprecisati 28 Serra S. Bruno Danni alluvionali 29 Settingiano Frana, piena 30 Simeri Crichi Danni alluvionali Imprecisati Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, attività produttive Imprecisati 31 Sorbo S. Basile Danni alluvionali Imprecisati 32 Soveria Mannelli Danni alluvionali Imprecisati 33 Taverna Frana Strade 34 Tiriolo Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Edifici, strade, reti di servizio, attività produttive, agricoltura, zootecnia 35 Zagarise Danni alluvionali Imprecisati 4 5 6 Edifici, strade Imprecisati Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio Attività produttive 3.88
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Analisi dei dati mensili Le segnalazioni di dissesti e fenomeni erosivi riferiti ai mesi di interesse e riportati nel relativo quadro riassuntivo mostrano le seguenti caratteristiche: a) per 19 dei 24 mesi segnalati sono state reperite segnalazioni di dissesti generici; b) i mesi caratterizzati dal minor numero di segnalazioni (uno per ognuno) sono rispettivamente novembre 1958, ottobre 1966 e ottobre 2005; c) i mesi caratterizzati dal maggior numero di segnalazioni di dissesti sono dicembre 1972 (34 dati) e novembre 2004 (31 dati). d) il numero più elevato di segnalazioni di fenomeni erosivi si riscontra nel novembre 1957 e nel novembre 1976 (6 casi per entrambi i mesi). e) i comuni caratterizzati dal maggior numero di dati di fenomeni erosivi sono Crotone e Cutro, rispettivamente con 6 e 4 casi rispettivamente. 3.89
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXXVII – Quadro riassuntivo dei dissesti in base alle segnalazioni dei dati mensili di aggressività della pioggia (D = dissesti; E = erosione). [1] Ott. 51 Ott. 53 Ott. 57 Nov. 57 Nov. 58 Nov. 59 Ott. 66 Ott. 69 D E D E D E D E D E D E D E D E Totali Albi Arena Belcastro Bianchi Borgia Caraffa di Catanzaro Carlopoli Catanzaro Caulonia Cicala Cotronei Crotone Cutro Fabrizia Fossato Serralta Gimigliano Isola Capo Rizzuto Magisano Marcedusa Marcellinara Mesoraca Mongiana Nardodipace Panettieri Pentone Petilia Policastro Petronà Roccabernarda S. Mauro Marchesato S. Floro Sellia Sellia Marina Serra S. Bruno Settingiano Simeri Crichi Sorbo S. Basile Soveria Mannelli Soveria Simeri Taverna Tiriolo Zagarise 9 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 4 1 1 1 1 27 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 6 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.90
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXXVIII – Quadro riassuntivo dei dissesti in base alle segnalazioni dei dati mensili di aggressività della pioggia (D = dissesti; E = erosione). [2] Ott. 71 Dic. 72 Ott.76 Nov. 76 Ott. 85 Gen. 96 Ott. 96 D E D E D E D E D E D E D E Totali Albi Arena Belcastro Bianchi Borgia Caraffa di Catanzaro Carlopoli Catanzaro Caulonia Cicala Cotronei Crotone Cutro Fabrizia Fossato Serralta Gimigliano Isola Capo Rizzuto Magisano Marcedusa Marcellinara Mesoraca Mongiana Nardodipace Panettieri Pentone Petilia Policastro Petronà Roccabernarda S. Mauro Marchesato S. Floro Sellia Sellia Marina Serra S. Bruno Settingiano Simeri Crichi Sorbo S. Basile Soveria Mannelli Soveria Simeri Taverna Tiriolo Zagarise 3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 34 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 7 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 12 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 6 1 1 1 1 1 1 4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 1 19 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 4 1 1 1 1 3.91
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XXXIX – Quadro riassuntivo dei dissesti in base alle segnalazioni dei dati mensili di aggressività della pioggia (D = dissesti; E = erosione). [3] Set. 2000
D E Totali Albi Arena Belcastro Bianchi Borgia Caraffa di Catanzaro Carlopoli Catanzaro Caulonia Cicala Cotronei Crotone Cutro Fabrizia Fossato Serralta Gimigliano Isola Capo Rizzuto Magisano Marcedusa Marcellinara Mesoraca Mongiana Nardodipace Panettieri Pentone Petilia Policastro Petronà Roccabernarda S. Mauro Marchesato S. Floro Sellia Sellia Marina Serra S. Bruno Settingiano Simeri Crichi Sorbo S. Basile Soveria Mannelli Soveria Simeri Taverna Tiriolo Zagarise 23 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 3 1 1 1 Ott. 2003 Nov. 2004
D E D E 6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 1 31 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 3 1 1 1 Ott. 2005 D E 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TOTALE D E 157 2 4 3 1 3 3 1 8 12 3 4 10 12 5 3 4 9 2 4 2 5 2 6 2 1 5 2 2 3 3 4 5 4 3 5 1 3 2 1 1 2 3.92
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica 31 0 0 0 1 2 2 0 1 6 4 0 3 0 1 1 0 0 2 0 1 2 0 0 1 0 1 POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Figura 3.54 – Numero di segnalazioni di fenomeni erosivi per comune ricavato dalle serie mensili dei dissesti Figura 3.55 – Numero di segnalazioni di fenomeni erosivi per comune nel corso dei mesi di interesse 3.93
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.XL – Eventi ottobre 1951. Records totali: 9. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Albi Danni alluvionali Edifici 2 Catanzaro 3 Caulonia 4 Fabrizia Frana, danni alluvionali Edifici, strade, reti di servizio Edifici, strade, opere idrauliche Frana, piena e di sostegno, vittime Danni alluvionali Edifici 5 Fossato Serralta 6 Nardodipace 7 Pentone Danni alluvionali Edifici Fran, danni alluvionali, Edifici, strade piena
Frana Strade 8 Sellia Frana Strade 9 Simeri Crichi Frana Strade Tabella 3.XLI – Eventi ottobre 1953. Records totali: 10. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Bianchi Danni alluvionali Edifici 2 Caulonia Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, ferrovia 3 Cicala Piena Agricoltura 4 Crotone Danni alluvionali, piena Strade 5 Cutro Piena Imprecisati 6 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali, piena Edifici, ferrovia 7 Mesoraca Frana Imprecisati 8 Nardodipace Danni alluvionali Edifici 9 Panettieri Danni alluvionali Edifici Piena Strade 10 Serra S. Bruno Tabella 3.XLII – Eventi ottobre 1957. Records totali: 6. Casi di erosione: 4. N. Comune Isola Capo Rizzuto 4 Marcedusa Tipo di fenomeno Danni alluvionali, piena, erosione meteorica Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Frana, danni alluvionali, piena Elementi danneggiati Strade, ferrovia, opere idrauliche e di sostegno Edifici, strade, ferrovia, opere idrauliche e di sostegno, zootecnia Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, vittime Edifici, strade, agricoltura 5 Simeri Crichi Frana Opere idrauliche e di sostegno 1 Crotone 2 Cutro 3 6 Soveria Mannelli Erosione meteorica Strade Tabella 3.XLIII – Eventi novembre 1957. Records totali: 27. Casi di erosione: 6. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Albi Danni alluvionali Edifici 2 Arena Danni alluvionali Agricoltura 3 Belcastro Danni alluvionali Edifici, agricoltura 3.94
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 4 Borgia Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica 5 Catanzaro Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica 6 Caulonia Frana, erosione meteorica 7 Cotronei Danni alluvionali 8 Crotone Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica 9 Cutro Danni alluvionali, piena, erosione meteorica Edifici Edifici, strade, reti di servizio, attività produttive, agricoltura, vittime Edifici, strade, agricoltura, zootecnia, vittime 10 Fossato Serralta Danni alluvionali Edifici 11 Gimigliano Danni alluvionali Imprecisati 12 Isola Capo Rizzuto Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, agricoltura 13 Marcedusa Piena Strade 14 Mesoraca Frana, piena Strade, agricoltura 15 Nardodipace Danni alluvionali, piena Edifici, strade, reti di servizio 16 Pentone Danni alluvionali Edifici 18 Petrona' Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Danni alluvionali 19 Roccabernarda Frana, danni alluvionali, piena 20 S. Floro Danni alluvionali Edifici, strade, agricoltura, opere idrauliche e di sostegno Edifici, agricoltura Edifici, strade, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura Edifici 17 Petilia Policastro Edifici, strade, agricoltura Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura Strade, ferrovia, reti di servizio 21 S. Mauro Marchesato Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, agricoltura 22 Sellia Marina Danni alluvionali Edifici 23 Simeri Crichi Danni alluvionali Imprecisati 24 Soveria Mannelli Danni alluvionali Imprecisati 25 Soveria Simeri Danni alluvionali Edifici, agricoltura 26 Tiriolo Danni alluvionali Edifici 27 Zagarise Danni alluvionali Agricoltura Tabella 3.XLIV – Eventi novembre 1958. Records totali: 1. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1
Cutro Frana Imprecisati Tabella 3.XLV – Eventi novembre 1959. Records totali: 8. Casi di erosione: 1. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Strade 2 Borgia Danni alluvionali Edifici 3 Catanzaro Danni alluvionali, mareggiata Edifici, ferrovia 4 Caulonia Frana, danni alluvionali Imprecisati 3.95
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 6 Cutro Danni alluvionali, piena, erosione meteorica Danni alluvionali 7 Panettieri Danni alluvionali, piena 5 Crotone 8 Soveria Mannelli Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, attività produttive Edifici, agricoltura Attività produttive Ferrovia Tabella 3.XLVI – Eventi ottobre 1966. Records totali: 1. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Caulonia Piena Edifici, strade, reti di servizio, agricoltura Tabella 3.XLVII – Eventi ottobre 1969. Records totali: 3. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Caulonia Danni alluvionali Strade 2 Crotone Mareggiata Edifici, attività produttive 3 Cutro Frana, danni alluvionali, piena Edifici, attività produttive Tabella 3.XLVIII – Eventi ottobre 1971. Records totali: 3. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Caulonia Frana Strade 2 Cotronei Frana Reti di servizio 3 Fossato Serralta Frana Strade Tabella 3.XLIX – Eventi dicembre 1972. Records totali: 34. Casi di erosione: 3. N. Comune Tipo di fenomeno 1 Albi Frana, danni alluvionali 2 Belcastro Frana, danni alluvionali, piena 3 Borgia Frana, danni alluvionali, piena 4 Caraffa Di Catanzaro Frana, danni alluvionali, piena 5 Carlopoli Frana, danni alluvionali 6 Catanzaro Frana, danni alluvionali, piena, mareggiata, erosione meteorica 7 Caulonia Frana, danni alluvionali, piena 8 Cicala Frana, danni alluvionali 9 Cotronei Frana 10 Crotone Frana, piena, mareggiata 11 Cutro Piena Elementi danneggiati Edifici, strade, attività produttive, agricoltura Edifici, strade, attività produttive, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura, zootecnia Edifici, strade, reti di servizio, attività produttive, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura, zootecnia Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, agricoltura Edifici, strade Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno, attività produttive, agricoltura Edifici, strade, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura Edifici, opere idrauliche e di sostegno, reti di servizio Strade, reti di servizio Strade, opere idrauliche e di sostegno, attività produttive, agricoltura Strade 3.96
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 12 Fabrizia Frana Edifici 13 Fossato Serralta Frana Edifici, reti di servizio 14 Gimigliano Edifici, strade, ferrovia, opere Frana, danni alluvionali, piena idrauliche e di sostegno, reti di servizio, agricoltura 15 Isola Capo Rizzuto Piena Imprecisati 16 Magisano Frana, danni alluvionali Edifici, strade, reti di servizio 17 Marcedusa Frana, danni alluvionali, piena 19 Mesoraca Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Frana, piena 20 Nardodipace Frana, piena 21 Petilia Policastro Danni alluvionali Edifici, strade, attività produttive, agricoltura Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio Edifici, strade Edifici, strade, opere idrauliche e di sostegno Edifici 22 Petrona' Frana, danni alluvionali Edifici, strade 23 S. Floro Frana, danni alluvionali 24 Sellia Frana, danni alluvionali, piena 25 Sellia Marina Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica 26 Serra S. Bruno Frana, danni alluvionali, piena 27 Settingiano Frana, danni alluvionali, piena 28 Simeri Crichi Piena Edifici, strade, agricoltura Edifici, strade, opere idrauliche e di sostegno, agricoltura Edifici, strade, reti di servizio, opere idrauliche e di sostegno, attività produttive, agricoltura, zootecnia Edifici, strade, opere idrauliche e di sostegno, reti di servizio Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio Strade 29 Sorbo S. Basile Frana, danni alluvionali 18 Marcellinara 32 Taverna Edifici, strade Edifici, strade, reti di servizio, opere Frana, danni alluvionali, piena idrauliche e di sostegno, attività produttive, agricoltura Edifici, strade, opere idrauliche e di Frana, danni alluvionali, piena sostegno, attività produttive, agricoltura Frana, danni alluvionali Edifici, strade 33 Tiriolo Frana, danni alluvionali 34 Zagarise Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade 30 Soveria Mannelli 31 Soveria Simeri Edifici, strade, reti di servizio Tabella 3.L – Eventi ottobre 1976. Records totali: 7. Casi di erosione: 1. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Catanzaro Danni alluvionali, mareggiata Edifici 2 Caulonia Frana Strade 3 Fabrizia Frana Strade 4 Gimigliano Danni alluvionali, erosione meteorica Edifici, strade, reti di servizio 5 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Edifici 6 Nardodipace Frana Edifici, strade 7 Sellia Marina Danni alluvionali Attività produttive 3.97
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.LI – Eventi novembre 1976. Records totali: 12. Casi di erosione: 6. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Imprecisati 2 Caraffa Di Catanzaro Piena Frana, danni alluvionali, erosione 3 Catanzaro meteorica, mareggiata Frana, danni alluvionali, piena, 4 Caulonia erosione meteorica Frana, danni alluvionali, piena, 5 Crotone erosione meteorica Danni alluvionali, erosione 6 Cutro meteorica Strade Edifici, strade, ferrovia, agricoltura Edifici, strade, ferrovia, agricoltura Edifici, strade, attività produttive Imprecisati 7 Gimigliano Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Edifici, strade, reti di servizio 8 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Edifici 9 Marcedusa Frana, danni alluvionali Strade, reti di servizi 10 Sellia Marina Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Edifici, strade, agricoltura, zootecnia 11 Serra S. Bruno Danni alluvionali Imprecisati 12 Settingiano Frana, piena Strade Tabella 3.LII – Eventi ottobre 1985. Records totali: 4. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Caulonia Danni alluvionali Edifici, strade, agricoltura 2 Cutro Frana Ferrovia 3 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Edifici 4 Simeri Crichi Ferrovia Frana Tabella 3.LIII – Eventi gennaio 1996. Records totali: 10. Casi di erosione: 3. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Catanzaro Frana Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Strade 2 Caulonia Edifici, strade 3 Cotronei Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, reti di servizio, agricoltura, attività produttive, zootecnia 4 Crotone Danni alluvionali, piena, erosione meteorica Strade, reti di servizio 5 Cutro Frana, danni alluvionali 6 Gimigliano 8 Roccabernarda Frana Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Piena 9 S. Mauro Marchesato Frana Strade, agricoltura 10 Sellia Frana Strade 7 Petilia Policastro Edifici, strade, agricoltura, attività produttive, zootecnia Strade, agricoltura Strade, reti di servizio, agricoltura
Imprecisati 3.98
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Tabella 3.LIV – Eventi ottobre 1996. Records totali: 19. Casi di erosione: 4. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Frana, danni alluvionali Imprecisati 2 Catanzaro Frana, danni alluvionali, piena Edifici, strade, attività produttive Frana, danni alluvionali, erosione Strade, attività produttive meteorica
Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, Piena agricoltura, attività produttive, feriti, vittime Danni alluvionali, piena, erosione Edifici, strade, ferrovia, reti di servizio, meteorica attività produttive Frana Strade 3 Cotronei 4 Crotone 5 Cutro 6 Fabrizia 7 Isola Capo Rizzuto Frana, danni alluvionali, erosione Edifici, strade, reti di servizio, opere meteorica idrauliche e di sostegno 8 Magisano Frana 9 Marcellinara 11 Mongiana Danni alluvional Imprecisati Frana, danni alluvionali, erosione Edifici, strade, reti di servizio meteorica Frana Strade 12 Nardodipace Frana Strade 13 Petilia Policastro Frana Strade 14 S. Floro Frana Strade Frana Strade 16 Sellia Danni alluvionali Strade 17 Sellia Marina Frana Strade 18 Settingiano Frana Imprecisati 19 Simeri Crichi Piena Opere idrauliche e di sostegno 10 Mesoraca 15 S. Mauro Marchesato Strade Tabella 3.LV – Eventi settembre 2000. Records totali: 23. Casi di erosione: 3. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Imprecisati 2 Borgia Danni alluvionali Imprecisati 3 Caraffa Di Catanzaro Danni alluvionali Imprecisati 4 Catanzaro Mareggiata 8 Cutro Attività produttive Edifici, strade, opere idrauliche e Frana, piena, mareggiata di sostegno, reti di servizio Danni alluvionali Imprecisati Frana, danni alluvionali, piena, Strade, ferrovia, opere idrauliche mareggiata, erosione meteorica e di sostegno, attività produttive Danni alluvionali Imprecisati 9 Fabrizia Danni alluvionali Imprecisati 10 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Imprecisati 11 Marcedusa Danni alluvionali Imprecisati 12 Mesoraca Frana Strade 5 Caulonia 6 Cicala 7 Crotone 3.99
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 13 Mongiana Danni alluvionali Imprecisati 14 Nardodipace Imprecisati Strade 16 Petrona' Danni alluvionali Frana, piena, mareggiata, erosione meteorica Danni alluvionali 17 Roccabernarda Danni alluvionali Imprecisati 15 Petilia Policastro Imprecisati Frana, danni alluvionali, erosione Strade, reti di servizio, opere meteorica idrauliche e di sostegno 19 S. Mauro Marchesato Danni alluvionali Imprecisati 18 S. Floro 20 Sellia Marina Danni alluvionali Imprecisati 21 Serra S. Bruno Frana Strade 22 Soveria Simeri Danni alluvionali Imprecisati 23 Zagarise Danni alluvionali Imprecisati Tabella 3.LVI – Eventi ottobre 2003. Records totali: 6. Casi di erosione: 4. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Petilia Policastro Erosione meteorica Strade 2 Belcastro Danni alluvionali Agricoltura Frana, danni alluvionali, piena, erosione Edifici, strade, attività produttive
meteorica
Erosione meteorica Strade 3 Crotone 4 Cutro 5 Isola Capo Rizzuto Erosione meteorica Strade 6 Mesoraca Attività produttive, zootecnia Frana, danni alluvionali, piena Tabella 3.LVII – Eventi novembre 2004. Records totali: 31. Casi di erosione: 3. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Arena Danni alluvionali Imprecisati 2 Bianchi Danni alluvionali Imprecisati 3 Borgia Piena Strade 4 Caraffa Di Catanzaro Frana, danni alluvionali, erosione meteorica Edifici, strade 5 Carlopoli Danni alluvionali Imprecisati 6 Catanzaro Danni alluvionali Imprecisati 7 Caulonia Danni alluvionali Imprecisati 8 Cicala Danni alluvionali Imprecisati 9 Cotronei Danni alluvionali Imprecisati 10 Crotone Danni alluvionali Imprecisati 11 Cutro Danni alluvionali Imprecisati 12 Fabrizia Danni alluvionali Imprecisati 13 Fossato Serralta Imprecisati Edifici, strade, agricoltura 15 Isola Capo Rizzuto Danni alluvionali Frana, danni alluvionali, piena, erosione meteorica Danni alluvionali 16 Magisano Danni alluvionali Imprecisati 14 Gimigliano Imprecisati 3.100
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA 17 Marcellinara Danni alluvionali Imprecisati 18 Mesoraca Danni alluvionali Imprecisati 19 Mongiana Danni alluvionali Imprecisati 20 Panettieri Danni alluvionali Imprecisati 21 Pentone Danni alluvionali Imprecisati 22 Petilia Policastro Danni alluvionali Imprecisati 23 Roccabernarda Danni alluvionali Imprecisati 24 S. Floro Danni alluvionali Imprecisati 25 Serra S. Bruno Danni alluvionali Imprecisati 26 Settingiano Frana, piena Edifici, strade, reti di servizio 27 Simeri Crichi Danni alluvionali Imprecisati 28 Sorbo S. Basile Danni alluvionali Imprecisati 29 Soveria Mannelli Danni alluvionali 30 Tiriolo Frana, danni alluvionali, erosione meteorica 31 Zagarise Danni alluvionali Imprecisati Edifici, strade, reti di servizio, opere idrauliche e di servizio, attività produttive, agricoltura, zootecnia Imprecisati Tabella 3.LVIII – Eventi ottobre 2005. Records totali: 1. Casi di erosione: 0. N. Comune Tipo di fenomeno Elementi danneggiati 1 Belcastro Danni alluvionali Agricoltura 3.101
A cura di Oreste Terranova. Consiglio Nazionale delle Ricerche. Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica POR Calabria 2000‐2006. Lotto progettuale n.2. Pericolosità legata ai fenomeni di intensa erosione idrica areale e lineare RELAZIONE INTERMEDIA Bibliografia AGASSI M. (1996), Soil Erosion, Conservation, and Rehabilitation. Marcel Dekker Inc., New York, USA. ANGIMA S.D., STOTT D.E., O’NEILL M.K., ONG C.K., WEESIES G.A. (2003), “Soil erosion prediction using RUSLE for central Kenyan highland conditions” in Agriculture, Ecosystems and Environment 97 (pp. 295–308). ARONICA G., FERRO V. (1997), “Rainfall erosivity over the Calabrian region”, in Hydrological Sciences, 42 (pp. 35‐48). ARNOLDUS H.M.J. (1977), “Methodology used to determine the maximum potential average annual soil loss due to sheet and rill erosion in Morocco”, FAO Soils Bulletin 34 (pp. 39–51). ARNOULDUS H. M. J. (1980), “An approximation of the rainfall factor in the Universal Soil Loss Equation” in Assessment of Erosion, eds M. De Boodt e D. Gabriels. Wiley, UK. ARSSA–CNR‐IRPI (2005), Carta del rischio di erosione attuale e potenziale della Regione Calabria. ARSSA ‐ Agenzia Regionale per lo Sviluppo e per i Servizi in Agricoltura, Report, p. 107 (http://151.99.144.4/regcal/arssa/carte/condizionalita/report.pdf). BAGARELLO V., D’ASARO F. (1994), “Estimating single storm erosion index”, Trans. ASAE, 37(3) (pp. 785‐791). BONACCI O. (1989), “Relationship between rainfall and hydrological analysis–representativeness and errors”, in Sevruk B. (ed.) Proc. WMO/IAHS/ETH Workshop, St. Moritz, Switzerland. 3–7 Dec. 1989. Swiss Federal Institute of Technology, Zurich. BROWN L.C., FOSTER G.R. (1987), “Storm erosivity using idealized intensity distributions”, Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 30 (pp. 379‐386). CAPOLONGO D., DIODATO N., MANNAERTS C.M., PICCARRETA M., STROBL R.O. (2008), “Analyzing temporal changes in climate erosivity using a simplified rainfall erosivity model in Basilicate, Southern Italy” in Journal of hydrology, 356 (2008)1‐2 (pp. 119‐130). CERRO C., J. BECK B. CODINA, J. LORENTE (1998), “Modeling rain erosivity using disdrometric techniques”, Soil Sci. Soc. Amer. J., 62, (pp. 731–735). COLOSIMO C., COPERTINO V.A. (1984), Analisi dei profili di pioggia in un piccolo bacino urbano, Atti del seminario su deflussi urbani, Cosenza (pp. 25‐32). COLOSIMO C., MENDICINO G., TERRANOVA O. (1996), An analysis of rainfall profiles of an experimental basin (Turbolo creek basin ‐ Italy), VI Congreso nacional y Conferencia internacional de Geologia ambiental y ordenacion del territorio, 22‐25 de Abril de 1996, Granada (Espana). CORNELIS W.M., OLTENFREITER G., GABRIELS D., HARTMANN R. (2004a), “Splash‐saltation of sand due to wind‐driven rain: vertical deposition flux and sediment transport rate”, Soil Science Society of America Journal 68, (pp. 32–40). CORNELIS, W.M., OLTENFREITER, G., GABRIELS, D., HARTMANN, R. (2004b), “Splash‐saltation of sand due to wind‐driven rain: horizontal flux and sediment transport rate”, Soil Science Society of America Journal 68, (pp. 41–46). COUTINHO M. A., TOMAS P. P. (1995), “Characterization of raindrop size distributions at the Vale Formoso Experimental Erosion Centre”, Catena n. 25 (pp. 187‐197). D’ASARO F., SANTORO M. (1983), Aggressività della pioggia nello studio dell’erosione idrica del territorio siciliano, Quaderno n. 164 dell’istituto di idraulica dell’università di Palermo. D’ASARO F., DAMIANI P., DI LUCCHIO F. (1993), “La carta delle isoerosive in Basilicata”, Atti del V Convegno Nazionale A.I.G.R., Maratea, Potenza. 3.102
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