Dottorato in SCIENZE DELLA TERRA

Titolo della tesi: A Framework for Multi-Hazard Assessment of Linear Infrastructure through Multi-Source Data Integration and Assimilation

Negli ultimi decenni, l’aumento della frequenza e dell’intensità di eventi naturai ha esercitato una pressione crescente sui sistemi infrastrutturali a livello globale. Le infrastrutture lineari – quali strade, ponti e gallerie – risultano particolarmente vulnerabili, poiché i rischi geologici possono comprometterne la stabilità strutturale e causare interruzioni di servizio con rilevanti conseguenze socioeconomiche. Affrontare tali sfide richiede non solo una comprensione più approfondita delle interazioni tra i diversi hazard e le reti infrastrutturali, ma anche lo sviluppo di strumenti capaci di supportare decisioni tempestive e informate. In risposta a queste esigenze, si è affermato il concetto di Smart Geotechnical Asset Management (SGAM), che integra le più recenti tecnologie di monitoraggio con sistemi di supporto alle decisioni. Questo approccio combinato permette di sviluppare capacità di early warning e strategie di manutenzione predittiva, migliorando al contempo la sicurezza e la sostenibilità economica della gestione infrastrutturale. Su queste basi, la presente ricerca introduce un workflow innovativo per la valutazione multi-hazard delle infrastrutture lineari, sviluppato nell’ambito del servizio SGAM in collaborazione con NHAZCA, spin-off della Sapienza Università di Roma specializzato nel monitoraggio dei rischi geologici tramite tecniche satellitari. Il progetto, sostenuto dall’Agenzia Spaziale Europea (ESA), definisce una metodologia sistematica per l’integrazione dei dati, la caratterizzazione dei pericoli e l’analisi orientata agli asset. La fase iniziale della ricerca ha riguardato la costruzione e l’ottimizzazione di un geodatabase completo dei dataset rilevanti, con particolare attenzione alla armonizzazione di più inventari di frane in un prodotto unificato. Successivamente, le strategie di valutazione sono state adattate alle specificità dei diversi processi. La suscettibilità da frana è stata integrata con dati interferometrici (Persistent Scatterer) per approssimare livelli di intensità; la subsidenza è stata analizzata combinando interferometria, parametri geologici e topografici; la suscettibilità alla liquefazione è stata stimata attraverso fattori predisponenti geologici e input sismici mediante un indice specifico; infine, in assenza di modellazioni idrauliche di dettaglio, indicatori geomorfologici sono stati impiegati per individuare i settori potenzialmente soggetti ad allagamento. Una delle principali sfide affrontate è stata la necessità di considerare la vulnerabilità peculiare delle infrastrutture lineari. A tal fine sono state sviluppate procedure semplificate ma scalabili per valutare l’impatto potenziale dei processi gravitativi e deformativi, dimostrando come le slope unit costituiscano entità particolarmente efficaci per la mappatura a scala regionale. Il lavoro propone infine una valutazione multi-hazard sintetizzata in un unico layer integrato che, coerentemente con la scala regionale, non modella esplicitamente le interdipendenze tra pericoli, ma offre un quadro omogeneo per analizzarne gli effetti cumulativi. Collegando la caratterizzazione degli hazard con l’integrazione di dati orientati agli asset, la ricerca contribuisce all’avanzamento delle metodologie per la valutazione della resilienza infrastrutturale e fornisce un quadro trasferibile a supporto di una gestione proattiva e basata sul rischio delle reti lineari.