(AGENPARL) – ven 28 febbraio 2025 Campi Flegrei | Il machine learning potenziale alleato per il monitoraggio
sismico e vulcanico
Un’innovativa analisi della sismicità indagata con l’ausilio del machine
learning ne evidenzia le potenzialità per la comprensione e la gestione dei
rischi naturali
È stato appena pubblicato sulla rivista scientifica “Communications Earth
and Environments” di Nature, lo studio Causal processes of shallow and deep
seismicity at Campi Flegrei caldera, condotto da un team di ricercatori
dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV). I risultati
rappresentano la prima applicazione di tecniche di machine learning (ML)
all’analisi della sismicità del sistema vulcanico situato a Nord-ovest
della città di Napoli.
La sismologia negli ultimi decenni ha cominciato a impiegare algoritmi di
intelligenza artificiale, in particolare le cosiddette reti neurali, che
simulano i neuroni del nostro cervello. Se adeguatamente addestrate, esse
permettono di facilitare alcuni compiti del sismologo come il
riconoscimento delle onde sismiche.
“Durante un terremoto, l’energia viene rilasciata attraverso le onde
sismiche P e S (rispettivamente le prime e le seconde ad arrivare alla
stazione sismica). Stimare il loro tempo di arrivo è fondamentale per
capire la distanza della stazione dal terremoto e calcolarne
l’ipocentro”, spiega
Rossella Fonzetti, ricercatrice dell’INGV.
“Poiché molto spesso il segnale registrato dai sismografi è disturbato,
anche un sismologo esperto può avere difficoltà nel loro
riconoscimento”, prosegue
la ricercatrice. “Per questo motivo abbiamo deciso di utilizzare questi
nuovi algoritmi di intelligenza artificiale per estrarre rapidamente i
tempi di arrivo delle onde P e S generate dai terremoti avvenuti tra il
mese di gennaio del 2023 e il mese di giugno del 2024, periodo in cui la
caldera ha vissuto due episodi di incremento della sismicità”.
Lo studio, realizzato grazie ai dati rapidamente disponibili sulla
piattaforma European Integrated Data Archive – EIDA, (l’infrastruttura che
fornisce un accesso rapido ai segnali sismici acquisiti dalle principali
agenzie Europee), si configura come un passo ulteriore verso lo sviluppo di
uno strumento di monitoraggio integrato dell’evoluzione sismica e vulcanica
dei Campi Flegrei.
“Per comprendere al meglio le cause del recente incremento della sismicità
abbiamo rilocalizzato gli eventi sismici utilizzando differenti algoritmi e
confrontato le nuove localizzazioni ipocentrali con modelli di velocità
precedentemente elaborati”, aggiunge Genny Giacomuzzi, ricercatrice
dell’INGV.
Uno dei risultati principali è la significativa correlazione spaziale tra
la distribuzione “ad anello” della sismicità più profonda e un’anomalia di
velocità, evidenziata da precedenti studi, individuata a 5 km e associata a
una zona di accumulo di magma.
Sebbene questo non implichi l’imminenza di un’eruzione vulcanica, tale
correlazione suggerisce una relazione causale tra la risalita di magma e
l’accumulo di stress nella zona sovrastante e conseguente rilascio sismico,
corroborando l’ipotesi che proprio la risalita del magma possa
rappresentare la causa dell’unrest (cioè della instabilità) in corso.
L’analisi della sismicità degli ultimi due anni evidenzia, inoltre,
l’attivazione di due strutture di faglia localizzate ai bordi orientale e
occidentale della caldera. Questo risultato si accorda con le stime fornite
da modelli analogici e numerici i quali suggeriscono che faglie
preesistenti legate alla formazione della caldera si possono attivare
durante successivi episodi di sollevamento e abbassamento del suolo (detti,
rispettivamente, inflazione e deflazione).
“L’elevata qualità del dato ottenuto con il machine-learning può essere
molto utile anche nelle indagini di tomografia sismica per studiare la
struttura di velocità della caldera, aspetto fondamentale per un
monitoraggio in tempo reale dell’evoluzione del fenomeno”, prosegue
Giacomuzzi.
“Il prossimo passo prevede, infatti, l’utilizzo di questo dataset di alta
qualità per effettuare una nuova tomografia 4D della caldera, finalizzata a
individuare eventuali zone in cui i recenti cambiamenti nelle velocità
sismiche possano indicare ulteriori migrazioni di fluidi magmatici o magma”,
conclude Claudio Chiarabba, Direttore del Dipartimento Terremoti dell’INGV.
Link allo studio: https://doi.org/10.1038/s43247-025-02045-2
Link utili: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV)

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*Fig. 1 *Eventi sismici localizzati a profondità maggiore di 3 km,
sovrapposti ai modelli di velocità Vs e Vp/Vs.
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*Fig. 2 *Modello concettuale della struttura della caldera e della
relazione tra sismicità osservata nel 2023-2024 e le principali zone di
accumulo di gas magmatici (in giallo) e di magma (in rosso) individuate
sulla base dei modelli di velocità.
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