Il termine suscettività indica ordinariamente la predisposizione o propensione di un qualsiasi sistema ad assumere una determinata caratteristica.

Quando si parla di carte di suscettività, a proposito dei rischi naturali, si intende offrire gli elementi per comprendere quali porzioni di territorio possano essere più o meno soggette al verificarsi di un determinato fenomeno. Occorre precisare che alcuni sono metodi che operano su caratteristiche intrinseche, generalmente di carattere morfologico o litologico, del territorio: un territorio pianeggiante di fondovalle, ad esempio, sarà generalmente più soggetto ad essere alluvionato rispetto a un versante in forte pendenza. Questo tipo di procedimento è adatto ad analisi speditive di primissima approssimazione o di carattere generale.

Il vero plus dei metodi di suscettività è la caratteristica di poter apprendere e migliorarsi con l’esperienza. Una volta individuati i diversi fattori predisponenti, ovvero di quei fattori che facilitano il verificarsi del fenomeno considerato, si raccolgono i dati relativi agli eventi pregressi. Un algoritmo di intelligenza artificiale o, più semplicemente un metodo statistico, fa il resto, attraverso l’analisi della ricorrenza di un dato evento in corrispondenza di ciascuna associazione dei fattori predisponenti. Il vantaggio di questo metodo è quello che le mappe possono essere rapidamente aggiornate ad ogni nuovo evento sulla base della nuova esperienza, ottenendo una versione sempre più solida e affidabile

Le mappe di suscettività possono essere un modo speditivo per mappare grandi porzioni di territorio, ed uno strumento utile a capire e conoscerlo meglio. Sulle zone transfrontaliere, poi, può essere un modo per produrre cartografia basata sui medesimi criteri per i paesi coinvolti, fornendo agli operatori uno strumento interpretativo comune.

A differenza delle analisi di pericolosità, la suscettività non prevede quindi valutazioni di scenario collegate alla probabilità di accadimento dell’evento temuto ed è quindi utilizzabile per tutti quei fenomeni che per loro natura non sono associabili ad una probabilità (e dunque ad un tempo di ritorno).

Questo però vuol dire anche avere una metodologia di larga scala, che non richieda metodologie sito-specifiche: ci permette di avere una fotografia di tutto il territorio, comprese quelle aree che, pensando ad esempio alle alluvioni, sono escluse dalle mappature tradizionali per questioni di tempi e budget a disposizione. Mappe di suscettività e pericolosità non devono quindi essere viste come strumenti alternativi, ma come due diversi approcci alla conoscenza del rischio sul territorio, da usare in modo sinergico per gestire al meglio le emergenze.

Suscettività da alluvione

La suscettibilità da fenomeno alluvionale ha come finalità quella di collegare la probabilità di accadimento di un evento di natura idraulica ad un determinato numero di fattori predisponenti che ne favoriscano o meno il verificarsi. Ciò permette di definire una probabilità a priori basata su caratteristiche morfologiche del territorio, correlando i dati territoriali, attraverso modelli di inferenza statistica, con gli effetti al suolo degli eventi alluvionali, per fornire un “grado” di propensione al dissesto detto suscettibilità.

Per questo studio si sono scelti fattori coincidenti con due parametri di prossimità dal reticolo idrografico, in forma di distanza orizzontale e verticale, la pendenza come parametro di morfologia locale e l’indice CN per dar conto del comportamento idraulico locale del territorio.

La mappa di propensione all’alluvionamento è organizzata su 4 classi di suscettibilità (1 trascurabile, 2 bassa, 3 media, 4 alta). Ad ogni elemento minimo del territorio (pari alla dimensione del pixel 5x5 del modello digitale del terreno in uso) viene assegnato un corrispettivo livello di suscettività da alluvione sulla base della combinazione di una n-pla di fattori predisponenti, che, confrontati in forma binaria con la presenza di alluvioni storiche, forniscono la base per le elaborazioni statistiche del modello bayesiano Weight of Evidence.

Suscettività da incendi boschivi

La mappatura della suscettività da incendio boschivo nasce con l’obiettivo di identificare la propensione al fuoco delle diverse aree di un territorio in funzione di fattori connessi fisicamente allo sviluppo dell’incendio.

L’analisi prevede l’implementazione di un modello statistico addestrato sulla base delle relazioni esistenti tra i dati storici disponibili e i fattori predisponenti che caratterizzano il territorio per il fenomeno in esame. Questi elementi devono essere in grado di descrivere adeguatamente il contesto di applicazione, rappresentando quegli aspetti che possono facilitare l’innesco e lo sviluppo di un incendio. Le variabili scelte in questo studio sono sia di tipo naturale, come la pendenza, l’esposizione o la copertura del suolo, che antropico, come la vicinanza da sentieri o da centri urbani.

La mappa è definita secondo quattro classi di suscettività (Trascurabile, Bassa, Media, Alta), che rappresentano la predisposizione del territorio agli incendi boschivi durante il periodo estivo e invernale.

Propensione allo scivolamento superficiale

Il prodotto illustra la propensione allo scivolamento superficiale o soil slip dei depositi detritici identificati all’interno del territorio di studio. Applicando la teoria dell’equilibrio del pendio indefinito sotto l’ipotesi di totale assenza di un moto di filtrazione subsuperficiale, si identificano “a priori” i depositi che presentano una naturale propensione al fenomeno in esame.

L’analisi, sviluppata su un modello pixel-based, richiede in ingresso solamente il DTM, il tipo di copertura del suolo e le caratteristiche fisiche e meccaniche dei depositi superficiali. Questi sono quindi classificati in due macrocategorie, a prescindere dal grado di saturazione della coltre detritica: “deposito stabile” qualora la stabilità della coltre allo scivolamento sia valida incondizionatamente e “deposito propenso allo scivolamento superficiale” nel caso in cui l’analisi a priori della stabilità non possa escludere il verificarsi del fenomeno.

L’obiettivo di tale prodotto è quello di attenzionare sulle aree con propensione allo scivolamento che a causa della loro prossimità a insediamenti o vie di comunicazione strategiche risultano essere più critiche a livello transfrontaliero. Il grado di propensione di tali aree al fenomeno può essere poi approfondito localmente con studi di dettaglio alla scala di versante, applicando ad esempio un modello fisicamente basato in grado di accoppiare nel tempo le leggi della stabilità dei pendii a quelle relative ai processi idrologici innescati da un determinato evento intenso di precipitazione.

Suscettività a distacco crolli

La carta di suscettibilità a distacco distingue le aree propense al distacco nell’area di studio del progetto GESTI.S.CO. In Canton Ticino è disponibile dal 2020 uno studio di suscettibilità relativo ai processi di crollo su tutto il territorio cantonale, accessibile solo su specifica richiesta agli uffici cantonali preposti (Ufficio dei pericoli naturali, degli incendi e dei progetti e Ufficio dei corsi d’acqua).

Le analisi condotte su lato italiano di progetto utilizzano la stessa metodologia di suddivisione in classi di suscettibilità a distacco condotta sul territorio elvetico.

Le aree suscettibili a distacco sul territorio italiano corrispondono alle aree soggette a crolli e ribaltamenti diffusi da inventario dei fenomeni franosi in Lombardia GEOIFFI, con stato attivo/riattivato/sospeso. Le classi di suscettività sono definite in base alla pendenza del versante definite come Classe1, Classe2, Classe3, con suscettibilità crescente (distacco più probabile). Le pendenze del versante che definiscono le classi di suscettibilità a distacco derivano da studi sulla pendenza media delle zone di tipo rimobilitazione di blocchi, crolli derivanti dal distacco di blocchi nelle prime pareti rocciose, crolli derivanti dal distacco di blocchi nelle seconde pareti rocciose (definizioni dallo studio di suscettibilità del Canton Ticino), rispettivamente associate alle classi 1,2 e 3 di suscettività.

Suscettività a propagazione crolli

La carta di suscettibilità a propagazione evidenzia le aree esposte alla propagazione di crolli nell’area di studio del progetto GESTI.S.CO. In Canton Ticino è disponibile dal 2020 uno studio di suscettibilità relativo ai processi di crollo su tutto il territorio cantonale, accessibile solo su specifica richiesta agli uffici cantonali (Ufficio dei pericoli naturali, degli incendi e dei progetti e Ufficio dei corsi d’acqua). Le classi di suscettibilità a propagazione sono ottenute da modelli numerici svolti mediante il software Flow-R (da Terranum Sàrl) di modellazione di propagazione basato su un approccio probabilistico, che utilizza una vasta gamma di algoritmi per la diffusione laterale di un movimento di massa accoppiato con diversi modelli di attrito semplici che controllano la distanza di fuga del flusso. Il risultato è il perimetro totale che comprende tutte le possibili propagazioni dei crolli.

Le classi risultanti sono 6 e dipendono dalla classe di suscettibilità a distacco dell’area sorgente, dai parametri di propagazione e velocità limite scelti per ogni simulazione. Le classi sono distinte in Classe 11, Classe 21, Classe 12, Classe 22, Classe 13, Classe 23, Classi 13 e Classe 23, nominate dalla meno suscettibile alla più suscettibile (con estensione da poco probabile alla più probabile).

Suscettività alle alluvioni del territorio di Regione Lombardia - GESTI.S.CO. IV Avviso

Mappatura della suscettività alle alluvioni del territorio di Regione Lombardia, sviluppata all’interno di GESTI.SC.O.-IV Avviso, progetto di capitalizzazione dei prodotti di GESTI.S.CO. Attraverso tecniche di machine learning, si sono create quattro mappature, una per ogni Unità Territoriale Omogenea (UTO) in cui è stato suddiviso il territorio lombardo (“bassa pianura”, “collina”, “collina tabulare” e “montagna”). Per ogni UTO, si sono considerati un set di fattori predisponenti l’alluvionamento, tra cui la quota, la pendenza, l’esposizione, il Sediment Transport Index (STI) il Curve Number (CN), e i geomorfoni. Successivamente, sono state individuate le aree storicamente alluvionate e le aree non alluvionabili per mascheramento inverso delle massime aree potenzialmente inondabili. Una volta estratti i valori dei fattori predisponenti in corrispondenza di tali aree, è stato addestrato un modello data-driven in modo da riconoscere quali fossero i fattori più informativi rispetto alla classificazione binaria implementata. Terminata la fase di training, l’algoritmo è quindi in grado di predire per un generico pixel la sua classe di suscettività all’alluvionamento. La metodologia di Machine-Learning adoperata in questo caso studio è nota in letteratura come ensemble bagged of decision trees. I risultati hanno mostrato come la metodologia adottata, unita ad una scelta efficiente dei fattori predisponenti e ad un’accurata classificazione binaria, consenta di produrre una mappatura di suscettività alluvionale rappresentativa delle caratteristiche idrogeomorfologiche di un territorio, ma soprattutto in cui l’errore di misclassificazione viene minimizzato.