MICROGRAVIMETRIA IN AMBITO URBANO

Lo studio affrontato in questo dottorato di ricerca concerne le tecniche di acquisizione, processing e post-processing di dati microgravimetrici. In particolare, l’interesse della ricerca è rivolto verso gli ambienti urbani, dove la tecnica è frequentemente utilizzata per individuare e caratterizzare cavità antropiche o naturali presenti nel sottosuolo. Per l’interpretazione dei dati, oltre all’utilizzo di metodi già affermati di tipo multiscala, si è anche cercato di impostare un nuovo algoritmo di inversione, che tiene conto di specifiche informazioni a priori sulla forma della sorgente. Il lavoro è stato organizzato sulla base delle conoscenze conseguite grazie allo studio di alcuni lavori fondamentali per lo sviluppo della tecnica microgravimetrica e può essere così schematizzato: - acquisizione, analisi e interpretazione di nuovi dati microgravimetrici misurati nelle aree urbane di Cardito (NA), Lesina Marina (FG) e Napoli (via San Carlo alle Mortelle); - formulazione di un nuovo algoritmo di inversione lineare 3D per l’interpretazione dei dati di campi di potenziale. La scelta di preferire, in ambito urbano, la tecnica di esplorazione microgravimetrica alle altre metodologie geofisiche si basa sui seguenti punti di forza: I) lo studio del campo microgravimetrico trova ampia applicazione nell'individuazione di anomalie di modesta estensione e intensità generate dal contrasto di densità tra le cavità e le rocce circostanti; II) la microgravimetria ben si adatta all’ambiente urbano, laddove le intense fonti di disturbo elettromagnetico e sismico, tipiche di questi ambienti, limitano l’utilizzo degli altri metodi geofisici. Tutte le campagne microgravimetriche effettuate nell’ambito di questa tesi sono caratterizzate da: - uguali procedure di acquisizione e uguale strumentazione: autogravimetro Scintrex CG5 e livello Wild Na2, corredato di micrometro a lamina piano-parallela e stadia graduata su nastro Invar; - elevata precisione sia nelle misure gravimetriche (ripetibilità = 5 µGal) che in quelle topografiche (ordine di precisione = 3 mm); - particolare cura nella rimozione dell’effetto gravimetrico dei numerosi edifici disposti nell’intorno dei luoghi esplorati. Questi effetti sono stati calcolati approssimando l'intero volume dei manufatti più lontani con prismi aventi densità pari al valore della media pesata tra i corpi murari e i vuoti. Gli edifici più vicini sono stati, invece, modellizzati in maggior dettaglio con corpi prismatici rappresentativi delle principali strutture murarie che li costituiscono. Un aspetto innovativo riguarda una parte del processing dei dati, relativamente al calcolo dell’effetto gravimetrico delle masse interposte tra la superficie di misura e il livello di riferimento. Questo calcolo è stato effettuato attraverso un forward modelling, che include informazioni stratigrafiche provenienti da pozzi e la possibilità di variare la densità orizzontalmente. A questo scopo sono stati usati il metodo di Talwani (Talwani, 1959) per l’analisi lungo profilo e il metodo di Parker (Parker, 1972) per il calcolo su aree. Gli obiettivi dei rilievi microgravimetrici effettuati, differenti per ogni indagine, sono di seguito riassunti. Nel caso di Cardito l'indagine, svolta al di sopra di una cavità nota, è stata sviluppata in due fasi: 1) acquisizione di un unico profilo gravimetrico nel mese di Settembre 2009; 2) acquisizione areale di dati microgravimetrici nel mese di Maggio 2010. La prospezione svolta lungo il profilo ha avuto lo scopo di testare l’efficacia delle procedure utilizzate per la residuazione del segnale gravimetrico misurato, verificandone l’efficienza tramite l’interpretazione dei dati con tecniche multiscala. L’esplorazione su area, invece, ha avuto lo scopo di verificare l’andamento delle principali anomalie rilevate lungo il profilo e, in particolare, di un minimo gravimetrico laterale alla cavità nota, probabilmente attribuibile a un vuoto sconosciuto in prossimità della chiesa di San Giuseppe e Santa Eufemia. Nel caso di Lesina Marina l’esplorazione è stata eseguita per individuare presunte cavità non note nella formazione gessosa e nella copertura sabbiosa nel sottosuolo in prossimità del Canale di Acquarotta, dove fenomeni di erosione carsica potrebbero implicare problemi di stabilità per strutture sportive e palazzi a uso civile. Nel caso di San Carlo alle Mortelle l’indagine è stata realizzata successivamente al 23 Settembre 2009, quando l’apertura di tre voragini ha provocato il cedimento di una porzione di via San Carlo alle Mortelle, il crollo parziale del pavimento di fine ‘700 dell’omonima chiesa e il crollo del pavimento di un’abitazione a piano terra. Lo scopo è stato quello di individuare probabili vuoti non noti, rientrando in un discorso più ampio di mitigazione del rischio connesso a sprofondamenti di origine antropica in aree densamente popolate. Nei casi di Cardito e di Lesina Marina, al segnale residuato sono state applicate tecniche di analisi e interpretazione dei dati basate sullo studio multiscala del campo gravitazionale. Sono state, quindi, studiate sezioni verticali del campo, generate mediante continuazione verso l’alto dei dati, ottenendo informazioni sulla posizione e il tipo di sorgente di anomalia presente in profondità. In entrambi i casi le stime di profondità e indice strutturale sono in ottimo accordo con la reale ubicazione e forma delle sorgenti di anomalia. Come precedentemente accennato, parte del lavoro di ricerca è stato dedicato alla formulazione di un algoritmo di inversione lineare 3D per l’interpretazione dei dati di campi di potenziale. Questo algoritmo nasce dalla collaborazione tra il Department of Informatics and Mathematical Modelling della “Technical University of Denmark” e il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Napoli “Federico II”. L’algoritmo pone le sue basi sul metodo proposto da Li e Oldenburg (1996, 1998) che hanno introdotto una funzione peso, W(z), nella formulazione di Tikhonov. A oggi la collaborazione ha prodotto un algoritmo di inversione, le cui caratteristiche principali sono: 1) rapidità con cui è generato il kernel; 2) possibilità di utilizzare differenti metodi di regolarizzazione (TSVD, Tikhonov regularization e CGLS); 3) possibilità di introdurre informazioni a priori sottoforma di smoothing norm e derivative smoothing norm; 4) interazione con il software tramite un’interfaccia grafica di facile gestione. Attraverso tale algoritmo sono stati condotti due tipi di esperimenti: su dati sintetici, per stabilire le capacità di ricostruzione del modello di distribuzione di densità nel sottosuolo; sui dati reali, per confermare i risultati ottenuti con i metodi di interpretazione multiscala e, quindi, validare il corretto funzionamento del software.