Il terremoto ad Amatrice

Il 24 agosto 2016 una forte scossa di terremoto di magnitudo 6 colpì l'Italia centrale. Il 30 ottobre, dopo una serie di repliche di minore intensità, ebbe luogo la scossa più forte, di magnitudo 6.5. Prevedere se un terremoto sia seguito o meno da uno più violento, così da gestire nel modo più efficace i soccorsi, ad oggi risulta impossibile. Ora però uno studio pubblicato su Nature sembra aprire nuove strade. Laura Gulia e Stefan Wiemer, scienziati del Servizio sismologico svizzero del Politecnico di Zurigo, hanno esaminato proprio le sequenze sismiche di Norcia-Amatrice e quelle di Kumamoto in Giappone e propongono un nuovo modello di previsione sismica. Ne abbiamo parlato con la coordinatrice della ricerca.

Dottoressa Gulia, partiamo da una premessa: quando si parla di previsione sismica cosa si intende?

Esistono vari tipi di previsione sismica: ad esempio, a seconda dell’intervallo di tempo considerato o al tipo di modello impiegato o, ancora, del tipo di utilizzo si intenda poi fare del valore ottenuto. Personalmente mi occupo di previsione probabilistica, che prende spunto da analisi statistiche dei cataloghi di terremoti ed esprime la probabilità che un terremoto, di una data magnitudo, si verifichi in una determinata area e in un determinato intervallo di tempo.

In un recente articolo pubblicato su Nature lei e il collega Stefan Wiemer proponete un sistema per capire se un terremoto sia preludio di un evento ancora più violento o meno. Ci spiega lo studio?

Gli aftershocks sono le scosse che seguono il terremoto di magnitudo maggiore (il mainshock) di una sequenza sismica. Il loro decadimento nel tempo, in numero e magnitudo, è noto ai sismologi: ci siamo chiesti se ci fossero altre caratteristiche comuni. La nostra ipotesi era che nelle sequenze di aftershocks il “b-value” aumentasse. Il b-value è un parametro della relazione di Gutenberg e Richter, legge fondamentale della sismologia, ed esprime il rapporto tra il numero di terremoti di piccola e grande magnitudo. I test di laboratorio su campioni di roccia ne evidenziano la correlazione inversa con lo stress: all’avvicinarsi della rottura, il b-value dei campioni diminuisce. Misurare quindi le variazioni di questo parametro equivale a misurare, indirettamente, lo stato di stress della crosta terrestre.

In assenza di sequenze sismiche, il b-value è generalmente costante: noi abbiamo dimostrato che, in seguito al mainshock, aumenta tra il 10 ed il 30%, confermando la nostra ipotesi. È questa la scoperta alla base del nostro modello di previsione: se, dopo un evento di magnitudo superiore o uguale a 6, il b-value non aumenta ma addirittura diminuisce, possiamo affermare, con un’accuratezza del 95%, che un terremoto di magnitudo maggiore deve ancora accadere.

Mappandone, poi, le variazioni spaziali, riusciamo a localizzare l’area di nucleazione futura. Il modello è rappresentato da un semaforo, con soglie che definiscono 3 diversi livelli di allerta. Se, dopo un evento di magnitudo superiore o uguale a 6, il b-value aumenta di almeno il 10%, abbiamo un codice verde: l’evento appena accaduto era effettivamente il mainshock. Se, al contrario diminuisce di almeno il 10%, il codice è rosso: il mainshock deve ancora avvenire. Tra i due valori, si ha il codice giallo: non possiamo ancora stabilire se l’evento appena avvenuto sia o no il mainshock.

Si è sempre ritenuto che non sia possibile prevedere i terremoti. Le cose stanno cambiando?

Direi di sì. Per lo meno abbiamo una nuova direzione di studio.

Il modello da voi elaborato potrebbe trovare applicazione nell’immediato futuro e consentire di studiare efficaci strategie di prevenzione?

Il nostro modello rappresenta un importante supporto per la Protezione Civile e per tutte quelle persone che, in seguito a un evento catastrofico, hanno la responsabilità di prendere decisioni per la comunità. Per esempio, sapere se il mainshock sia o no avvenuto permetterebbe di decidere, in maniera più affidabile, se evacuare o no un’area, se iniziare da subito la ricostruzione, se riprendere le normali attività e così via. Come ogni nuova scoperta, è necessario un periodo di test prima che il modello possa essere applicato. Inoltre è necessaria una fitta rete sismica per avere a disposizione dati di elevata qualità (soprattutto in termini di numero, magnitudo di completezza, localizzazione, omogeneizzazione delle magnitudo) e continui. Al momento, ciò è possibile solo in alcune aree della Terra: in Italia, in particolare l'Appennino, in Giappone e in California. Abbiamo avuto modo di testare il modello in luglio, durante la sequenza Californiana di Ridgecrest (un terremoto di magnitudo 6.4 seguito, appena due giorni dopo, da un magnitudo 7.1) con successo: i presupposti sono quindi davvero incoraggianti. Ulteriori test ci permetteranno di perfezionare il nostro modello.

Per definire la pericolosità sismica vengono proposti metodi di tipo probabilistico e deterministico. Cosa pensa delle due metodologie?

I modelli probabilistici esprimono la probabilità di un evento in una determinata area e in un determinato intervallo di tempo. Sono quelli attualmente utilizzati in sismologia. Un modello deterministico rappresenta, invece, il sogno di ogni sismologo: vorrebbe dire essere in grado di stabilire, con precisione, tempo, luogo e magnitudo di un terremoto. Un po’ quello che si fa con le previsioni del tempo. Ancora utopistico, purtroppo. Quello che noi, però, abbiamo fatto con il nostro modello, è un primo passo verso una previsione di tipo deterministico: essere in grado di stabilire se un evento sia o no il mainshock è davvero un notevole passo avanti.