Utilizzo di modelli lineari generalizzati nella derivazione di mappe di suscettibilità per il rischio idrogeologico

Abstract

L’analisi statistica basata sulla correlazione tra cause e occorrenze, costituisce uno degli approcci più utilizzati in letteratura scientifica per la valutazione delle aree propense a produrre dissesti idrogeologici. Tra questi, il dissesto da frana rappresenta uno tra i più pericolosi e dannosi eventi naturali che negli ultimi anni hanno particolarmente colpito tutto il territorio nazionale. Il presente lavoro si pone come obiettivo quello di valutare l’efficienza di un modello statistico multivariato per la determinazione di mappe di suscettibilità al rischio idrogeologico, basandosi sulla correlazione tra fattori innescanti e occorrenze. Tra i modelli statistici presenti in letteratura sono stati scelti i modelli lineari generalizzati e in particolare la regressione logistica, idonea per l’elaborazione di una variabile dipendente di tipo dicotomico, quale è l’occorrenza di un dissesto. Il metodo della regressione logistica è un approccio di tipo multivariato che permette di correlare l’occorrenza o non-occorrenza di un evento con variabili che possono essere continue, quali distanza dal reticolo idrografico, piogge intense, precipitazione media annua, pendenza, curvatura, esposizione, indice topografico, distanza dalle faglie e distanza dalla rete viaria, o di tipo categoriale, come la geologia, l’uso del suolo e la pedologia. L’area presa in esame è il bacino del Timeto, localizzato nella parte nord-orientale della Sicilia, di cui si dispone di un dettagliato dataset di frane censite. I fattori individuati dal modello statistico come i più correlati all’innesco delle frane sono pedologia, litologia, uso del suolo, distanza dal reticolo idrografico, curvatura, pendenza, esposizione, distanza dalle faglie, distanza dalle strade e precipitazione. Sulla base di questi fattori più correlati è stata creata la mappa di suscettibilità ricorrendo alle classiche funzioni di map-algebra.