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61
Italian Journal of Engineering Geology and Environment, Special Issue 1 (2011)
© Casa Editrice Università La Sapienza
www.ijege.uniroma1.it
DOI: 10.4408/IJEGE.2011-01.S-05
C
ORRADO
CENCETTI,
P
IERLUIGI
DE ROSA & A
NNALISA
MINELLI
(*)
(*)
Università degli Studi di Perugia - Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale - Via G. Duranti. 93 - 06125 Perugia, Italy
E-mail: corcen@unipg.it
ANALISI DI SENSITIVITÀ SUI PRINCIPALI FATTORI CHE INFLUENZANO
IL FENOMENO DI OCCLUSIONE D’ALVEO PER FRANA
A SENSITIVITY ANALYSIS ON MAIN FACTORS INVOLVED
IN THE LANDSLIDE DAM PHENOMENA
RIASSUNTO
La nota propone un’analisi statistica e di sensitività su alcuni pa-
rametri che svolgono un ruolo di rilievo nel fenomeno delle occlu-
sioni d’alveo per frana (landslide dams), intendendo, per “analisi di
sensitività”, “... lo studio di come l’incertezza di un risultato, derivan-
te da un modello matematico, può essere ripartita, qualitativamente
o quantitativamente, tra le diverse sorgenti di incertezza in input al
modello stesso ...
” (S
ALTELLI
et alii, 2008).
A tal fi ne i parametri di cui sopra sono stati correlati con un indice
che descrive il grado di interazione tra le frane di versante e i sistemi
alveo - pianura alluvionale, proposto da C
ENCETTI
et alii (2001) e che
si basa sulla defi nizione delle caratteristiche geometriche e morfolo-
giche dei due processi interagenti (movimento franoso da una parte e
dinamica dell’alveo dall’altra).
È stato poi impiegato un modello di tipo Cellular Automata (CA-
ESAR - C
OULTHARD
et alii, 2007), che simula l’evoluzione morfo-
logica degli alvei fl uviali conseguente alle modifi che dell’apporto
sedimentario e implementa al suo interno un modello di trasporto
dei sedimenti in grado di riprodurre i cambiamenti morfologici sia a
scala di bacino idrografi co, sia a scala di tratto fl uviale. Di recente il
codice è stato opportunamente modifi cato (D
E
R
OSA
, 2008) per tener
conto dell’eventuale apporto sedimentario in alveo da versante. Gra-
zie a questa modifi ca è possibile modellare il fenomeno conseguente
all’interazione tra le frane di versante e gli alvei fl uviali.
Prendendo poi in considerazione i parametri indicati da C
ASAGLI
& E
RMINI
(1999), si è scelto di concentrare l’analisi sui fattori “volu-
me della frana” (cioè del corpo che costituisce lo sbarramento), “du-
rata del movimento franoso” e “portata liquida” del corso d’acqua
interessato dallo sbarramento stesso. Tramite una serie di simulazioni
effettuate applicando il modello CAESAR, si è ottenuto un campione
signifi cativo di eventi a cui è stata applicata un’analisi di tipo statisti-
co, per valutare la sensitività di ogni singolo parametro rispetto agli
altri; è stato quindi valutato il “peso” che ogni singolo fattore assume
nell’analisi dell’evoluzione del fenomeno delle landslide dams.
Mentre la maggior parte degli studi condotti in letteratura hanno
la precisa fi nalità di prevedere (e quindi, se possibile, di prevenire)
il rischio di crollo dello sbarramento d’alveo formatosi in seguito a
un evento franoso, valutandone la stabilità, il lavoro svolto in questa
ABSTRACT
This paper is about a statistical analysis and sensitivity analysis
on the main factors directly involved in the landslide dam phenom-
ena, meaning, for “sensitivity analysis”, “... the study of how the
variation (uncertainty) in the output of a mathematical model can
be apportioned, qualitatively or quantitatively, to different sources of
variation in the input of the model ...
” (S
ALTELLI
et alii, 2008).
With this aim these parameters have been linked each other
with a dimensionless index which describes the degree of correla-
tion through the landslides and the river-alluvial fl at. This index has
been fi rst purposed by C
ENCETTI
et alii (2001) and it is based on the
defi nition of geometrical and morphological characteristics of the two
interacting processes (landslide and river processes).
The software used to simulate the evolution of the two processes
in time is a Cellular Automata model (CAESAR - C
OULTHARD
et alii,
2007). This model is able to predict the morphological evolution of
the river (at reach or basin scale) resulting from sediment supply vari-
ations and it implements a sediment transport model able to repro-
duce the morphological changes. Recently the code has been updated
(D
E
R
OSA
, 2008) to consider the eventual sediment supply from a
bank (e.g. landslide). Whit this last update it is possible to model the
landslide dam phenomena.
Considering the parameters showed by C
ASAGLI
& E
RMINI
(1999),
let’s choose to analyse the factors: landslide volume, landslide dura-
tion (to evince the velocity parameter) and liquid discharge of the
intercepted river. From the series of simulation done using CAESAR,
a signifi cant events sample has been extracted. This sample has been
processed in statistical mode to calculate the sensitivity of each pa-
rameter on the others; so the weight of each single parameter in land-
slide dam phenomena has been evaluated.
This specifi c paper aims to dispose a method useful to establish
the probability of occurrence of landslide phenomena which can pro-
duce a natural dam accurately examining all the parameters involved
in this process; this way is opposite to the great part of the methods
now present which aim to predict the probability of occurrence of
dam break (evaluating its stability).
So it’s clear that this method works at a prediction level different
from the others.
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ANALISI DI SENSITIVITÀ SUI PRINCIPALI FATTORI CHE INFLUENZANO IL FENOMENO DI OCCLUSIONE D’ALVEO PER FRANA
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C. CENCETTI, P. DE ROSA & A. MINELLI
K
EY
WORDS
: landslide dams, sensitivity analysis, cellular automata models
INTRODUCTION AND AIMS
The landslide dam phenomena is very complex, because there
are a lot of physical-geographical factors involved in. Because of
this, at now there are not numerical models able to quantify the
phenomena. During the time, the attention to these themes is grow-
ing up, but the great part of authors are interested to test the stability
of the dam created by the landslide or the evolution of dam break
(C
OSTA
& S
CHUSTER
, 1988; M
ANDRONE
et alii, 2007). Other authors
are studying the forecasting of the phenomena (C
ASAGLI
& E
RMINI
,
1999; C
ENCETTI
et alii, 2001, 2002, 2006; B
OSCHERINI
et alii, 2009;
M
ARCHESINI
et alii, 2009).
To obtain an exact quantitative analysis of the parameters in-
volved in the probability of occurrence of the landslide dam, in this
paper a cellular automata model (CAESAR) has been used which
simulates the evolution of river morphology reproducing the sedi-
ment transport and sediment supply conditions at reach and basin
scale. This software has been recently modifi ed to consider the ef-
fects of sediment supply by the slopes (D
E
R
OSA
, 2008); so it’s pos-
sible easily to simulate the formation of landslide dams starting from
elevation data (Digital Elevation Models).
The results of these simulations has been analysed in GRASS
GIS, a powerful Open Source Geographical Informative System, to
measure geometrically the occlusion degree of the river. In particu-
lar has been evaluated separately the morphological modifi cations
due to sediment supply coming from the normal transport condi-
tions of the river, and coming from the landslide (which produces
an increasing of the turbulence and erosional power at the boundary
of the landslide body).
Geometrical values of the parameters which describe the land-
slide dam confi guration have been used to evaluate an adimensional
index which describes the interaction landslide-river and assumes a
specifi c value for each simulation (C
ENCETTI
et alii, 2001).
sede può essere utile ad un livello previsionale precedente, poiché
riguarda la pericolosità in sé del fenomeno di sbarramento (cioè la
probabilità di accadimento del fenomeno stesso), tramite l’accurato
esame dei parametri che caratterizzano i movimenti franosi, in rap-
porto ai sistemi fl uviali con cui essi interagiscono.
T
ERMINI
CHIAVE
: occlusioni d’alveo per frana, analisi di sensitività, modelli ad
automazione cellulare
INTRODUZIONE E FINALITÀ DELL’ANALISI
Il fenomeno degli sbarramenti d’alveo per frana è assai com-
plesso, in quanto sono numerosi i fattori fi sico-geografi ci coinvolti.
Per questo motivo, ad oggi, non esistono ancora modelli numerici in
grado di affrontare la problematica in maniera quantitativa. L’atten-
zione verso tale tematica è cresciuta notevolmente nel tempo: diversi
autori si sono interessati al problema, concentrandosi tuttavia, princi-
palmente, sull’analisi di stabilità dello sbarramento e sull’evoluzione
del fenomeno di rottura dello sbarramento stesso (C
OSTA
& S
CHUSTER
,
1988; M
ANDRONE
et alii, 2007). Diversamente, altri autori hanno ri-
volto l’attenzione, anche recentemente, alla previsione di tale evento
(C
ASAGLI
& E
RMINI
, 1999; C
ENCETTI
et alii, 2001, 2002, 2006; B
OSCHE
-
RINI
et alii, 2009; M
ARCHESINI
et alii, 2009).
Per svolgere un’analisi quanto più possibile esatta dei parametri
che infl uenzano la possibilità e la probabilità che si verifi chino oc-
clusioni d’alveo per frana, si è ricorsi all’utilizzo di un software di
tipo Cellular Automata (CAESAR) che simula l’evoluzione morfolo-
gica degli alvei fl uviali, implementando al suo interno un modello di
trasporto dei sedimenti che è in grado di riprodurre le modifi cazioni
morfologiche di un fi ume sia a scala di bacino idrografi co che a sca-
la di tratto fl uviale. Il software è stato approfonditamente studiato e
opportunamente modifi cato (D
E
R
OSA
, 2008) proprio al fi ne di poter
considerare gli apporti sedimentari in alveo provenienti dalle sponde
o, più in generale, dai versanti, in modo da simulare il fenomeno di
formazione delle landslide dams tramite l’utilizzo di un DEM (Digi-
tal Elevation Model).
I risultati delle simulazioni sono quindi stati analizzati in GRASS
GIS, un Sistema Informativo Geografi co Open Source, al fi ne di ri-
cavare con la maggior esattezza possibile i parametri geometrici
dell’occlusione d’alveo, conseguente all’immissione di materiale
dalle sponde.
In particolare, sono state identifi cate e valutate separatamente le
modifi che morfologiche apportate al DEM di partenza sia dal natu-
rale fl usso dell’acqua (normali processi di erosione e sedimentazione
della corrente), sia quelle date dalla presenza di una frana (erosione
provocata da fenomeni di turbolenza della corrente dovuti alla pre-
senza in alveo del corpo di frana stesso).
I valori dei parametri geometrici ricavati dall’analisi GIS sono
quindi stati utilizzati per la determinazione del valore di un “indice di
occlusione d’alveo” che assume un valore univoco per ogni simula-
zione (C
ENCETTI
et alii, 2001).
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A SENSITIVITY ANALYSIS ON MAIN FACTORS INVOLVED IN THE LANDSLIDE DAM PHENOMENA
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Italian Journal of Engineering Geology and Environment, Special Issue 1 (2011)
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DATI DI PARTENZA
Dal momento che l’analisi è volta alla determinazione in via
puramente teorica del peso dei singoli parametri nell’occlusione
d’alveo per frana, il DEM di partenza e le relative frane considerate
sono da collocarsi all’interno di un modello teorico che riproduce
condizioni morfologiche semplifi cate, quindi non necessariamente
rappresentative di un caso realmente esistente. Il DEM, apposita-
mente creato, si estende per un tratto fl uviale della lunghezza di
circa 600 m; la fascia di pertinenza fl uviale esaminata ha dimensioni
di 500 m e l’alveo è rettilineo, simmetrico e di larghezza pari a 30
m, con golene di ampiezza di circa 50 m e sponde con pendenza
pari a 30°.
La pendenza del DEM lungo l’asse dell’alveo è pari al 2% e
i valori geometrici scelti sono stati selezionati al fi ne di rientrare
in un modello fl uviale monocanale a bassa sinuosità (alveo tipo A,
secondo la classifi cazione di Rosgen - R
OSGEN
, 1985, 1994). Per
il materiale costituente il trasporto solido nell’alveo, è stato scelto
un terreno prevalentemente ghiaioso-ciottoloso, con distribuzione
granulometrica (Fig. 1) liberamente tratta dalle ipotesi di lavoro di
W
ONG
& P
ARKER
(2006).
L’entità del trasporto solido della corrente è stata calcolata tra-
mite la formulazione di Meyer-Peter e Muller, modifi cata da W
ONG
& P
ARKER
(2006), a partire dai dati di portata liquida scelti per la
simulazione e dalle caratteristiche geometriche del DEM.
LE SIMULAZIONI - FASE PROGETTUALE
Si è scelto di mantenere costante la composizione granulome-
trica del letto e del materiale trasportato. In relazione al software
utilizzato e agli obiettivi della ricerca, i parametri che invece sono
stati variati per l’analisi di sensitività sono tre: la portata liquida,
il volume di frana e la durata della frana (quindi, indirettamente,
la sua velocità).
In particolare non è stato possibile considerare direttamente
come variabile la velocità del movimento franoso, poiché il sof-
tware usato per la simulazione (CAESAR) non permette di inserire
in input tale parametro; quindi, è stato possibile svolgere solo a po-
steriori uno studio sulla velocità del movimento, ricavata a partire
dalla durata del movimento e dalla lunghezza media del percorso
effettuato dal corpo di frana.
Per ciascun parametro sono stati scelti tre valori di testing signifi -
cativi (Tab. 1) in maniera tale da poter esaminare approfonditamente
sia il funzionamento del modello matematico, sia la risposta del mo-
dello stesso ai dati in input.
Per quanto riguarda la portata liquida (Q), si è innanzi tutto cal-
colata la portata di bankfull a partire dalle caratteristiche geometriche
dell’alveo; quindi, i valori scelti per le simulazioni, oltre al valore
stesso della portata di bankfull, sono pari rispettivamente al 50% e al
10% della portata di bankfull.
Per quanto riguarda il volume della frana simulata (V), sono stati
scelti valori abbastanza diversi, in maniera tale da coprire un range
DATA PREPARATION
Because the analysis is aimed to theoretically fi nd the weight of
each single parameter in landslide dam phenomena, all input data
(e.g. Digital Elevation Model and landslides) have theoretical shapes
but realistic geometry to reproduce simple morphological conditions.
So the DEM created has the following geometry: length of 600
mt; width of 500 mt; the axis of the river is straight, the river has
width of 30 mt and the fl oodplain has width of 50 mt; the banks have
slope of 30 degrees. The slope in longitudinal direction (along the
river axis) is of 2% and all the geometrical values are chosen to ar-
tifi cially reproduce a stream of type A (monocanal, low sinuosity)
according to Rosgen classifi cation (R
OSGEN
, 1985, 1994). The size of
sediments transported in the river is gravelous (Fig. 1) and it has been
chosen following the working hypothesis of W
ONG
& P
ARKER
(2006).
The entity of sediment transport has been calculated using the
Meyer-Peter& Mueller formula modifi ed by W
ONG
& P
ARKER
(2006),
and it has been evaluated starting from the values chosen for the liq-
uid discharge and the geometry of the river.
THE SIMULATIONS - DESIGN
The working hypothesis are that bed and transport are composed
by the same grainsize sediments and the grainsize distribution of the
bed and transported material does not vary during the experiment.
The examined parameters for the analysis are: liquid discharge,
landslide volume and duration of the landslide movement (and, indi-
rectly, velocity of the movement).
In particular it was not possible to consider directly the velocity
of the movement because CAESAR model takes into account only
the duration of the movement but not its velocity, so the analysis on
velocity has been conduced on the results of the simulation and elabo-
Fig. 1 - Curva granulometrica del materiale utilizzato per le simulazioni
- Grain size distribution of the material considered in the simulations
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ANALISI DI SENSITIVITÀ SUI PRINCIPALI FATTORI CHE INFLUENZANO IL FENOMENO DI OCCLUSIONE D’ALVEO PER FRANA
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C. CENCETTI, P. DE ROSA & A. MINELLI
considerato rappresentativo in base alla casistica delle frane in alveo
naturalmente verifi catesi. I valori scelti hanno quindi ordini di gran-
dezza diversi.
Per quanto riguarda la durata della frana (t), si è preferito stu-
diare fenomeni relativamente veloci, in quanto la casistica indagata
induce ad attribuire alla velocità del movimento franoso un ruolo im-
portante nel determinare le occlusioni d’alveo.
Inizialmente sono state eseguite 27 simulazioni per l’analisi di
sensitività, in ognuna delle quali è stato fatto variare un solo para-
metro alla volta. Solo in seguito, in fase di analisi dell’output delle
simulazioni, si è reso necessario effettuare ulteriori 9 simulazioni in
condizioni di assenza di frana. I motivi di tale ulteriore analisi saran-
no successivamente spiegati (cfr. par. “Analisi dei dati”).
LE SIMULAZIONI - FASE ESECUTIVA
Ad una prima fase di progettazione dell’esperimento è seguita
la fase esecutiva, durante la quale sono state materialmente svolte le
simulazioni. In questa fase si è avuto modo di esplorare tutte le fun-
zionalità del software CAESAR e di confi gurare appropriatamente al-
cuni parametri per rendere le simulazioni quanto più possibile veloci
ed effi cienti. Ad esempio, il parametro max erode limit nella cartella
numerical ha il compito di stabilire fi no a quale profondità il substrato
può essere eroso dalla corrente (in pratica defi nisce lo spessore del
materiale asportabile ed è stato posto ragionevolmente pari a 0.2 m).
è comprensibile che questo parametro è soggetto ai vincoli imposti
dalla defi nizione di un altro parametro, quello che indica lo spessore
del layer attivo. Di default è obbligatorio considerare un valore dello
spessore del layer attivo almeno 4 volte maggiore del max erode limit;
si è quindi stabilito di porre lo spessore del layer attivo a 0.8 m per gli
esperimenti in questione.
Per quanto riguarda la portata liquida, si è scelto di utilizzare
un idrogramma di tipo rettangolare (Fig. 2), a portata costante, in
maniera tale da rendere le condizioni sperimentali al contorno molto
semplici; per quanto riguarda infi ne i volumi di frana immessi, que-
sti sono stati inseriti in quattro punti distinti e adiacenti, posti sulla
sommità della sponda in sinistra idrografi ca, localizzati all’incirca a
metà del tratto considerato.
In defi nitiva sono state eseguite 36 simulazioni di analisi, più altre
di calibrazione del modello e dei parametri sopra descritti.
Il modello produce di default 5 fi les di testo in output:
1. il DEM a fi ne simulazione (elev);
ration. The mean velocity of the landslide has been considered.
For each parameter three signifi cant test values has been chosen
(Tab. 1) so that it is possible to examinate the routing and the response
of the mathematical model to a specifi c input.
For the liquid discharge (Q), the bankfull discharge has been cal-
culated (starting from the DEM geometry); so the values considered
are the same bankfull, 50% and 10% of the bankfull discharge.
For the landslide volume (V), some different values have been
chosen so that the experiment could be defi ned valid for all the pos-
sible natural phenomena. Because of this, the chosen values are very
different themselves.
For the landslide duration (t), let’s choose to study rapid phe-
nomena, because the velocity of the movement plays an important
role in the formation of landslide dams.
So the total number of simulations is 27 and in each one the vari-
ability of only one parameter is studied (the others two parameters
have constant values). Only in the analysis phase it was necessary to
execute other 9 simulations “without landslide”. Some more details
are reported in the paragraph “Data Analysis”.
THE SIMULATION - EXECUTION
The second step of the experiment is the execution of the simulation
in CAESAR. In this phase it has been necessary to appropriately confi g-
ure all CAESAR’s variables to obtain maximum speed and performance
from the software. For example, the parameter “max erode limit” estab-
lishes a lower limit for vertical erosion and it is infl uenced by determin-
ing another parameter: the active layer thickness (which must be 4 times
greater than the max erode limit); so it has been chosen the values 0.2 mt
for the max erode limit and 0.8 mt for the active layer thickness.
For the liquid discharge, let’s choose to use a rectangular hy-
drograph (Fig. 2), with a constant value for the discharge so that the
boundary conditions of the experiment are very simple.
For the landslide volume, in CAESAR is possible to insert the
sediment in more than one specifi c pixel. In this case 4 neighbour
Tab. 1 - I valori di testing scelti per i parametri esaminati
- Testing values chosen for the analysed parameters
Fig. 2 - Diagramma rettangolare delle portate utilizzate nella simulazione
- The hydrograph used for the simulations
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A SENSITIVITY ANALYSIS ON MAIN FACTORS INVOLVED IN THE LANDSLIDE DAM PHENOMENA
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Italian Journal of Engineering Geology and Environment, Special Issue 1 (2011)
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2. un DEM che è il risultato della differenza tra quello di partenza e
quello fi nale (elevdiff);
3. la mappa raster del tirante idrico a fi ne simulazione (watedepht);
4. la mappa raster delle dimensioni granulometriche medie dello
strato superfi ciale (d50top);
5. la composizione granulometrica del terreno su 9 strati in profon-
dità rispetto alla superfi cie (solo per le celle su cui sono interve-
nute modifi che): “grain”.
Segue il planning delle simulazioni:
TRATTAMENTO DEI DATI
I dati sono stati trattati mediante il software open source GRASS
GIS, procedendo per steps successivi e basandosi sul sostanziale utiliz-
zo del solo output relativo al DEM in uscita dalla simulazione (elev).
Il parametro che si vuole ottenere da ogni simulazione è G, defi -
nito (C
ENCETTI
et alii, 2001) dalla seguente:
dove, con riferimento alla fi gura 3:

L
è la misura della lunghezza della porzione del corpo di frana che
interseca geometricamente la pianura fl uviale;

D
i
è la larghezza delle golene a fi ne simulazione;
points (pixels) are chosen, placed on top of the left bank, close to the
middle of the studied reach.
The number of the simulations used for the analysis is 36 and
others have been executed for calibration of the model and the pa-
rameters just described.
The output of each simulation is composed by 5 text fi les:
1. the DEM at the end of the simulation (elev);
2. the DEM difference from the initial and fi nal confi guration (elevdiff);
3. the raster map of water level at the end of the simulation (waterdepth);
4. the raster map of the mean grainsize of surface sediments (d50top);
5. the grainsize composition of the terrain with depth on 9 different stra-
ta, only for that cells where modifi cations have occurred (grain).
The planning of the simulations is in the following table:
TREATMENT OF DATA
The data were treated with the open source software GRASS GIS
proceeding by steps and taking for input the only DEM at the end of
the simulation (elev map).
The index parameter used to geometrically describe the degree of
infl uence of the landslide into the river is G, defi ned (C
ENCETTI
et alii,
2001) as it follows:
where, referring to fi gure 3, the parameters involved represent:

L
, the length (along the main expansion direction) of the landslide
body which intersects the fl oodplain;
Le simulazioni evidenziate in grassetto sono quelle in assenza di frana
The bold simulation are executed “without landslide”
G = L - D
i
lW
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C. CENCETTI, P. DE ROSA & A. MINELLI

W
è la larghezza del canale di magra a fi ne simulazione;

G
è il parametro che si è scelto per quantifi care l’occlusione d’alveo per
frana e descrive situazioni diverse a seconda del valore risultante:
1. se
G
≤ 0 la frana non interagisce con l’alveo;
2.
se 0 < G < 1 si ha lo sbarramento parziale dell’alveo;
3. se
G
≥ 1 si ha lo sbarramento totale dell’alveo (formazione
di una landslide dam).
Nel calcolo del parametro G si è quindi proceduto per steps suc-
cessivi:
1. importazione in GRASS della mappa elev in output da ogni si-
mulazione e calcolo della mappa differenza con la mappa uscente
dalla simulazione con stessi valori di Q e t ma in assenza di frana.
Infatti:
Il calcolo è stato svolto tramite operazioni di map algebra ed è
fi nalizzato all’isolamento della sola superfi cie ricoperta dal corpo
di frana. Dal momento che nella simulazione intercorrono almeno
2 processi di sedimentazione dovuti ad agenti diversi (la sedimen-
tazione del materiale trasportato dalla corrente fl uviale e la messa
in posto del corpo di frana), al fi ne di isolare l’area occupata dal
solo corpo di frana non si è potuto utilizzare direttamente l’output
della simulazione elevdiff (dal momento che esso considera con-
giuntamente gli effetti di entrambi i fattori di sedimentazione); è
per questo che, in questa fase, si è optato per eseguire il ciclo di
simulazioni in assenza di frana;
2. dal momento che possono comunque verifi carsi differenze, ben-
ché minime, tra i risultati delle simulazioni con e senza frana
(poiché la presenza della frana infl uenza comunque i processi di
sedimentazione/erosione che avvengono naturalmente nel corso
d’acqua), per “isolare” la superfi cie occupata dalla frana in manie-
ra più precisa, si è deciso di applicare una correzione per difetto
ai valori di sedimentazione calcolati (tolleranza diversa a seconda
dei volumi di frana esaminati). In questo modo, qualora in alveo
sia presente la frana, è possibile distinguerne i contorni in maniera
più netta, poiché si tiene conto degli effetti di sedimentazione nei
pressi dell’accumulo di frana. La tolleranza utilizzata vale:

D
i
, the width of the fl oodplain at the end of the simulation;

W
, the width of the channel at the end of the simulation;

G
, the index that describes different situations for different values it
assumes, in particular:
1. if
G
≤ 0 the landslide does not intersect the river;
2.
if 0 < G < 1 the landslide intersects partially the river;
3. if
G
≥ 1 the landslide intersects totally the river (dam for-
mation).
The following steps are so fi nalized to G calculation:
1. importation in GRASS of the elev map, in output from CAESAR
and calculation of the difference map between this one and the
other one with the same values of Q and t but “without landslide”
using a map algebra procedure:
This specifi c calculation is aimed to isolate the only surface of
the map (DEM) covered by the landslide. Because in the simula-
tion at least two processes occur simultaneously (sedimentation
due to the solid transport and due to the landslide), it was not
possible to use the elevdiff simulation output because this con-
siders like one the effects of these two distinct processes. This is
important to better understand the real infl uence of the landslide
in the observed morphological modifi cation. So it was necessary
to execute the simulation cycle “without landslide”;
2. to consider the effects of the landslide on the erosion/sedimenta-
tion processes and better isolate the real surface occupied by the
landslide, a correction value (in meters) has been applied to the
sedimentation values for different volume values. So, if the lan-
dslide intersects the river, it is possible to distinguish its boundary
clearly because the sedimentation near the landslide body is con-
sidered. Tolerance values are:
a.
for V = 20000 m
3
of the landslide → tolerance = 5 m
b.
for V = 150000 m
3
of the landslide → tolerance = 10 m
c.
for V = 500000 m
3
of the landslide → tolerance = 15 m
Also in this case, operations of map algebra have been used to
Fig. 3 - Identifi cazione dei parametri che concor-
rono alla defi nizione del parametro G (da
C
ENCETTI
et alii, 2001)
- Description of the parameter involved in G
calculation (from C
ENCETTI
et alii, 2001)
r.mapcalc “differenza_sim1 = sim1_elev - sim28_elev”
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a.
per frana con V = 20.000 m
3
→ tolleranza = 5 m
b.
per frana con V = 150.000 m
3
→ tolleranza = 10 m
c.
per frana con V = 500.000 m
3
→ tolleranza = 15 m
ed è stata applicata sempre tramite operazioni di map algebra,
ottenendo il set di mappe “frana”:
3. per ogni frana così defi nita, conoscendo la direzione della corren-
te (che è da Ovest verso Est di default, in CAESAR) e ipotizzando
che il movimento franoso si propaghi da Nord verso Sud, si legge
il limite sud della mappa e, conoscendo la collocazione del limite
superiore della golena, si calcola per ogni frana il parametro L;
4. dal momento che nel calcolo di G si vuole tener conto delle na-
turali modifi che apportate alla morfologia fl uviale dal fl usso idri-
co, al fi ne di estrarre valori quanto più possibile esatti per quanto
riguarda la geometria dell’alveo, per la valutazione dei parametri
W e D
i
sono stati utilizzati gli output delle simulazioni in assenza
di frana. In particolare, posizionandosi su una regione defi nita “di
interesse” centrata sulla frana stessa (zona quadrata di dimensioni
200 x 200m) si è proceduto a isolare l’alveo dalle zone golenali
osservando che queste ultime hanno pendenza praticamente nulla:
5. dalla misurazione del limite Nord della mappa denominata “ma-
gra” e conoscendo la collocazione del limite superiore della gole-
na, si calcola W e si ricava per differenza D
i
;
6. noti L, W e D
i
per ogni simulazione si calcola infi ne il parame-
tro G;
7. i risultati delle elaborazioni sono stati riportati in un foglio di cal-
colo e diagrammati in funzione rispettivamente di ciascuno dei
parametri considerati (portata liquida, volume di frana, durata
temporale del movimento franoso).
ANALISI DEI RISULTATI E CONCLUSIONI
Le tabelle contenenti i risultati ottenuti, con i relativi grafi ci, ri-
portano i valori di G per coppie di parametri: tutti i parametri sono
stati tenuti di volta in volta costanti, mentre sono stati fatti variare i
restanti due parametri, fi no a produrre un set di 3 tabelle e 6 grafi ci per
ogni caso (in totale sono state ottenute 9 tabelle e 18 grafi ci).
Un esempio di output è riportato in Fig. 4.
Nella tabella in Fig. 4, in particolare, sono evidenziati in colore
più chiaro la situazioni in cui la frana non interferisce con l’alveo
(valori nulli o negativi di G); sempre in fi gura 4, nel grafi co a destra si
può osservare come, per il volume di frana minore, G aumenti all’au-
mentare del tempo. In particolare questo si verifi ca a causa dell’effet-
to erosivo dell’acqua sul corpo di frana stesso sull’alveo, effetto che
si accentua all’aumentare del tempo.
In tutte le simulazioni non si è mai raggiunta un’occlusione com-
pleta dell’alveo secondo il parametro G, anche se dalle evidenze spe-
obtain the mapset “lanslide”:
3. for each landslide so defi ned, knowing that the fl ow direction is
W-E (default in CAESAR is west to east, so the DEM is appo-
sitely created), and the major axis of the landslide is N-S, it is
possible to measure the L parameter reading the south limit of the
map and making the difference between it and the north limit of
the fl oodplain (input data);
4. to accurately determining G and accounting the natural modifi -
cations due to the river transport/erosion/sedimentation effects,
in determining W and D
i
the output of the simulations “without
landslide” has been used. To evaluate these parameters it has been
recognised that fl oodplain area has slope near zero, so, defi ning
a square region (200x200 m) centred on the landslide, the W and
Di parameters have been calculated as it follows:
5. measuring the north limit of the output map (“channel_sim1”)
and knowing the north limit of the fl oodplain, it is possible to
calculate W; D
i
is consequently evaluated;
6. now the value of G parameter for the examined simulation is de-
termined;
7. all the results have been registered in a spreadsheet and, for each
parameter considered (liquid discharge, volume of the landslide, to-
tal duration of the landslide movement), some graphics have been
realized to evaluate the variation of the same parameter varying the
others two.
RESULTS AND CONCLUSIONS
The tables obtained by the analysis, report the values of G for
a couple of parameters: all parameters was supposed to be linearly
independent and, in each simulation, one parameter at time was con-
stant. So for each parameter the results are grouped in 3 tables and 6
graphics and totally let’s obtain 9 table and 18 graphics.
An output example is showed in Fig. 4.
The table in Fig. 4, evidences (in fair) the particular situation
where the landslide does not intersect the river (null or negative val-
ues of G). In the right graphic let’s note that the lesser is V, the greater
becomes G in time. This happens because of the erosional effect of
the fl ow on the landslide body. This effect increases in time.
Examining the G parameter values, the complete occlusion of the
river fl ow was never reached but, during the CAESAR simulation
(by screen observation), the fl ow was just interrupted for G assuming
values around 0.8.
r.mapcalc “frana_sim1 = if(differenza_sim1>15;differenza_sim1;null())”
r.slope.aspect sim28_elev slope=sim28_slope
r.mapcalc “magra_sim1 = if(sim28_slope>10;1;null())”
background image
ANALISI DI SENSITIVITÀ SUI PRINCIPALI FATTORI CHE INFLUENZANO IL FENOMENO DI OCCLUSIONE D’ALVEO PER FRANA
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C. CENCETTI, P. DE ROSA & A. MINELLI
rimentali (osservando a schermo la simulazione) il defl usso risultava
già ostacolato per G = 0.833.
Da queste elaborazioni si può osservare che maggiore è la pen-
denza della spezzata descritta, maggiore sarà la correlazione tra il pa-
rametro di volta in volta considerato e il parametro G.
In particolare, analizzando la pendenza delle rette di tendenza,
si nota che, nel caso di V costante, non si può individuare una vera e
propria “tendenza” dei dati e le pendenze delle rette interpolanti sono
molto basse (Fig. 5); invece, nei casi di t e Q costanti, al variare di V
le pendenze risultano elevate (Fig. 6).
In secondo luogo, è stata calcolata la differenza di pendenza tra le
tre rette in ogni grafi co, tenendo presente che, come già detto, mag-
giore è la variabilità della pendenza, maggiore è l’infl uenza su G del
parametro riportato in ascissa. Si è trovata la massima differenza tra le
tendenze per il valore di V = 20.000 m
3
(Fig. 7); ciò signifi ca che i pa-
rametri Q e t infl uenzano l’occlusione d’alveo solo per valori di V bassi.
Infi ne è stata svolta la medesima analisi sulla pendenza delle rette
di tendenza tramite il parametro di sintesi v (velocità media del corpo
di frana), ricavato considerando il rapporto tra la massima distanza
percorsa (L) nel tempo di esaurimento della frana stessa (t).
From these results it is possible to observe that greater the slope
of the lines is, the greater could be the correlation between the con-
sidered parameter and G index.
In particular, analysing the slope of the trend line, it is possible
to evince that for V constant there’s not a real trend of data and the
slope of the interpolating lines is very low (Fig. 5); instead if t and
Q are constant the slope of the lines is high for different values of
V (Fig. 6).
Secondarily, the difference between calculated slopes of each
line in each graphic has been considered. In fact the greater is the
slope variability of these lines, the greater is the infl uence of x axis
parameter on the G value. The maximum difference registered in
slopes is for V=20000 m
3
value (Fig. 7); this means that Q and t
parameters play a signifi cant role in the river occlusion only if V
is low.
At last the same analysis on the slopes of the trend lines has
been executed for the synthesis parameter v (mean velocity of the
landslide movement). The v parameter has been calculated as the
ratio between L parameter (maximum distance of the landslide
from the fl oodplain) and t (total movement duration).
Fig. 4 - Esempio di grafi ci ottenibili dai valori
di G calcolati, per Q costante e pari a
1500 m
3
/s
- Example of graphics and table out-
put: G is calculated for Q=1500 m
3
/s
Fig. 5 - G al variare di Q e t, per V costan-
te e pari a 150000 m
3
-
G values for V constant (150000
m
3
) and varying Q and t
background image
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In particolare, analizzando contemporaneamente i dati di tutti e 27
gli eventi simulati ed evidenziando una retta di interpolazione, ove pos-
sibile, dei punti raggruppati per volume, si ottiene il grafi co in Fig. 8.
In defi nitiva, negli esperimenti che hanno coinvolto ora i para-
metri V, Q e t, ora il parametro di sintesi v, si sono osservate alcune
evidenze sperimentali, di seguito discusse:
1. Tra i tre parametri considerati nel primo ciclo di analisi (Q, t e V),
l’infl uenza maggiore (ottenuta al variare di Q per V = 20.000 m
3
)
nel raggiungimento dell’occlusione d’alveo per frana è esercitata
dal volume del materiale immesso. Ovvero, per volumi di fra-
na elevati tutti gli altri parametri considerati tendono a diventare
The graphic in Fig. 8 is obtained by examining all the results
of the simulated events and tracking the interpolation line of the
points grouped by volume (where it was possible).
In conclusion, the whole analysis suggests some experimental
evidences:
1. For the fi rst cycle of experiments the parameter who plays a
signifi cant role in the landslide dam formation is V; in fact, the
major slope value of the trend line is obtained for constant va-
lue of V = 20.000 m
3
. This means that for great values of V the
other parameters (Q and t) becomes insignifi cant in the river
occlusion process.
Fig. 6 - G al variare di V e t, per Q costanti (da sx: 1500, 750 e 150 m
3
/s) e G al variare di V e Q, per t costanti (da sx: 12, 6 e 3h)
-
G values for Q constant (upper left: 1500, 750 and 150 m
3
/s) and varying V and t; G values for t constant (lower left: 12, 6 and 3 h) and varying V and Q
Fig. 7 - G al variare di V, massima variazione di pen-
denza ottenuta per V = 20.000 m
3
, t = 12h
-
G for different values of V; note the maximum
variation of the slope for V = 20000 m
3
, t = 12h
background image
ANALISI DI SENSITIVITÀ SUI PRINCIPALI FATTORI CHE INFLUENZANO IL FENOMENO DI OCCLUSIONE D’ALVEO PER FRANA
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C. CENCETTI, P. DE ROSA & A. MINELLI
ininfl uenti nel processo di occlusione;
2. Solo se il volume di materiale immesso è basso anche gli altri
parametri (la durata della frana e la portata liquida) iniziano ad
assumere una loro rilevanza;
3. Dall’analisi delle velocità, nel range delle velocità risultanti dalle
simulazioni (v
min
= 4.58 m/h, v
max
= 29.33 m/h), si può dedurre
che esiste una chiara relazione tra G e la velocità del movimento
franoso (v) solo per volumi di frana (V) grandi; in questo caso G
aumenta all’aumentare di v; quando il volume di frana V è pic-
colo non è possibile tracciare una retta di tendenza poiché dalle
simulazioni si ottengono sempre valori piccoli di L (la frana “en-
tra poco” in alveo) mentre la variabile tempo (t) assume gli stessi
valori considerati nelle altre due simulazioni;di conseguenza si
ottengono valori minimi per la velocità;
4. Inoltre, osservando che le rette di interpolazione delle simulazio-
ni per volumi più grandi hanno pendenza simile (Fig. 7), si può
concludere che il valore assunto da V infl uenza poco la relazione
esistente tra G e v. Infatti, per volumi elevati, più aumenta V,
minore è lo scarto quadratico medio della retta di regressione,
mentre la relazione non è così chiara per volumi più piccoli.
È da precisare comunque che è stato possibile svolgere un nume-
ro limitato di simulazioni, poiché la simulazione in CAESAR risulta
piuttosto onerosa in termini di tempo e risorse; inoltre le osservazio-
ni effettuate, sebbene le interpretazioni fornite lascino in alcuni casi
poco adito a dubbi, dipendono in grande misura dai valori scelti dei
parametri esaminati. È quindi auspicabile, a breve termine, l’appro-
fondimento dello studio qui condotto, ad esempio mediante la scelta
di un numero maggiore di valori per ogni parametro investigato.
Inoltre, un numero più consistente di simulazioni consentirebbe
un’analisi statistica robusta dei dati ricavabili, in maniera tale da po-
ter condurre uno studio sulla reale effi cacia e attendibilità del metodo
messo a punto tramite il modello proposto.
2. Only if V is low the two parameters Q and t plays a role in the
occlusion phenomena.
3. For the second cycle of analysis (velocity based), in the range
obtained for the values of v (v
min
= 4.58 m/h, v
max
= 29.33 m/h) it
is possible to evidence a clear trend through G and v values if V
is big; in this case, as it is expected, the greater is v the greater is
G. For lower values of V is not possible to say anything about the
infl uence of v on G because the low value of the landslide volume
implies low values of L parameter so the velocity (for the same
values of time t) is lesser than ever.
4. Examining the same graphic in fi gure 7 and the relation betwe-
en G and v values for big volume values, note that the slope of
the trend lines is similar. So it can be said that, over a certain
limit of V, the volume does not infl uence the relation between v
and G.
At the end is necessary to consider that, in this fi rst analyses,
it was possible to execute only a limited number of simulations
because each simulation in CAESAR is quite heavy for time and
hardware resources; moreover all the results obtained depend
strongly from the values chosen for the parameters considered into
the analyses. So it could be appropriate to enlarge the test identify-
ing new ranges of values to investigate for the same chosen param-
eters. A greater number of simulation could be appropriate to make
strong the statistical sensitivity analysis, so that the model becomes
more trustworthy.
Although all this, the present work even if gives only pre-
liminary results, is quite new because it works at prediction level
(hazard) in the landslide dam phenomena accurately examining the
more important parameters of both interacting systems: landslide
and river.
Fig. 8 - G al variare di v, raggruppati per i diversi
valori assunti da V
-
G for different values of v, grouped by V
background image
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Si sottolinea come il lavoro svolto in questa sede, seppure con
risultati che, per quanto detto, devono essere considerati come preli-
minari, rappresenta un approccio che potrebbe fornire un contributo
alla previsione del fenomeno delle landslide dams, in quanto riguarda
la pericolosità (intesa come probabilità di accadimento) di occlusioni
d’alveo per frana, tramite un’accurata analisi dei parametri che carat-
terizzano i movimenti franosi stessi, in rapporto ai sistemi fl uviali con
cui interagiscono.
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