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Stromboli, uno studio ricostruisce e spiega i parossismi del vulcano nel 2019

© Foto : Alfio Amantia Stromboli nel 2014
Stromboli nel 2014 - Sputnik Italia, 1920, 09.11.2021
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Gli scienziati dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), hanno messo a punto un nuovo modello che consente di attenzionare nuovi segnali e meccanismi nella fase unrest del vulcano, permettendo di ricostruire i parossismi.
Un team di ricercatori dell'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) ha messo a punto un nuovo modello per rilevare nuovi segnali e meccanismi durante le fasi di irrequietezza del vulcano, il cosiddetto unrest. Il modello è stato utilizzato dagli scienziati per ricostruire i parossismi dello Stromboli nel luglio e agosto 2019.
Lo studio dal titolo The 2019 Eruptive Activity at Stromboli Volcano: A Multidisciplinary Approach to Reveal Hidden Features of the “Unexpected” 3 July Paroxysm, è stato recentemente pubblicato sulla rivista internazionale Remote Sensing di MDPI.
Il lavoro di ricerca analizza a posteriori i segnali che hanno preceduto l'eruzione del 3 luglio 2019 ed è stato condotto da un gruppo di scienziati dell'INGV, in collaborazione con il professor Roberto Scarpa dell’università di Salerno e con il professor Carmelo Ferlito dell’università degli Studi di Catania.

Segnali che precedono l'eruzione

Mario Mattia, ricercatore dell'INGV e primo firmatario della ricerca, ha spiegato che il modello consente di osservare "da un nuovo punto di vista i dati che vengono normalmente acquisiti a Stromboli dalle nostre reti di monitoraggio multiparametriche" e "ricostruire la sequenza della fase di unrest del vulcano che ha preceduto l’evento del 3 luglio 2019".
L'analisi dei dati geodetici, satellitari, delle telecamere, dati termici e di deformazione del suolo acquisiti tramite strumenti ad alta precisione, ha consentito ai ricercatori di scoprire i possibili cambiamenti dello stato del vulcano che precedono il fenomeno eruttivo.
La scoperta è particolarmente importante e significativa in quanto "i parossismi come quello del 3 luglio - prosegue Mattia - sono particolarmente pericolosi poiché producono dei segnali estremamente difficili da interpretare: si pensi, ad esempio, al conteggio del numero delle esplosioni o degli eventi VLP, ovvero eventi sismici a bassa frequenza tipici dei vulcani attivi, che non vanno incontro a un incremento significativo nelle fasi precedenti un parossismo".
I ricercatori si sono concentrati su alcuni specifici parametri, come i segnali ad alta frequenza registrati dai dilatometri, dei sensori posti in foro profondo a circa 200 metri sotto la superficie, che misurano le più piccole variazioni delle deformazioni del suolo.
"Abbiamo notato che questi segnali corrispondevano effettivamente a quelli VLP registrati dai sismografi, tuttavia presentavano una forma d’onda specifica che, prima del 3 luglio, è improvvisamente cambiata”, chiarisce Mattia.

Il modello 'push and go'

L'analisi delle immagini delle telecamere di sorveglianza sullo Stromboli, inoltre, condotta con un algoritmo automatico, ha consentito di notare un incremento nell'intensità e nell'energia delle esplosioni del vulcano già un mese prima dell'episodio parossistico di luglio.
A partire da questi dati, i ricercatori hanno proposto un modello push and go, che prevede la presenza di "due tipologie di magma nel sistema di alimentazione del vulcano: una più profonda, estremamente ricca in gas, e una più superficiale che tende a cristallizzare, diventando impermeabile e formando una sorta di ‘tappo’ nel cratere".
Il parossismo ha origine quando la parte sovrastante non sopporta più la pressione esercitata dal flusso di gas. Nei dati dei dilatometri è stato possibile rintracciare i segnali dell’aumento di viscosità del magma superficiale, che indicano dei cambiamenti nella parte più superficiale del sistema di alimentazione dello Stromboli.

“Riteniamo - conclude Mattia - che questo approccio e questo modello proposto possano essere molto promettenti per il monitoraggio dello Stromboli".

Il modello potrà essere utile in futuro per affinare gli strumenti di previsione e prevenzione della protezione civile.
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