Zonazione costiera finalizzata all`analisi del rischio

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ZONAZIONE COSTIERA FINALIZZATA ALL’ANALISI DEL RISCHIO: IL CASO
DEL LITORALE PONTINO (LAZIO MERIDIONALE)
Luca Parlagreco, Saverio Devoti, Marco Mastracci, Sergio Silenzi
ICRAM - Istituto Centrale per la Ricerca scientifica e tecnologica Applicata al Mare
1 - Premessa
Questa nota riporta una parte del percorso metodologico sviluppato per
il computo del Rischio da sommersione nell’ambito del sottoprogetto
Medplan (INTERREG IIIC, Beachmed-e). La metodologia è stata applicata
al sito pilota Foce Verde-Sabaudia (Lazio meridionale).
L’analisi è stata articolata in tre passaggi principali: 1) suddivisione della
costa in tratti omogenei; 2) formalizzazione della propensione alla sommersione di ogni settore tramite un algoritmo che ne definisce la
Vulnerabilità (Gornitz et al., 1994; Civita, 1994; Civita e De Maio, 1997;
Fontolan et al., 2001; Simeoni et al., 2003); 3) computo del Rischio da
sommersione come risultato dell’interazione tra propensione alla criticità (vulnerabilità) e valenza economica d’ogni settore.
Nel presente lavoro è descritta la metodologia utilizzata per la zonazione
del litorale pontino (punto 1). Il percorso utilizzato si basa sul concetto
della mutua interazione tra la geometria del profilo di spiaggia e le modalità di trasformazione del moto ondoso. A tale scopo, è stata identificata
la variabilità lungo costa del profilo di spiaggia tramite l’analisi dell’andamento di tre parametri morfologici ed una variabile evolutiva: ampiezza della spiaggia, quota del piede duna, ampiezza dei fondali e tasso di
spostamento della linea di riva tra il 1998 e il 2005. Combinando un’analisi fattoriale (Analisi in Componenti Principali) ad una Cluster Analysis,
sono state individuate otto aree contraddistinte da un “comportamento
omogeneo” dei sudetti parametri.
2 - Inquadramento fisico
Il litorale pontino rappresenta un’unità fisiografica limitata dal promontorio di Torre Astura e da Capo Circeo, caratterizzato da una spiaggia sabbiosa lunga circa 30 km e da un cordone dunare ben sviluppato (fig. 1).
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Convegno di Maratea
Figura 1 - Inquadramento territoriale. Da nord a sud i quattro laghi costieri di Fogliano,
Monaci, Caprolace e Sabaudia. Gli otto settori individuati sono limitati dalle linee nere; i
grafici riportano i valori di Hs di largo per eventi con Tr = 50 anni e il confronto tra fetch geografico (grigio scuro) e fetch efficace (grigio chiaro)
Il paraggio risulta regolarmente arcuato, con un’orientazione media passante da E-O a NNO-SSE, ed esposto essenzialmente alle onde provenienti dal II, III e IV quadrante. Il valore massimo del fetch (oltre 500 km)
compete al settore compreso fra 229° N e 187° N.
Le quote della cresta della duna variano da pochi metri a più di 20 metri
in prossimità del promontorio del Circeo; l’ampiezza della spiaggia oscilla intorno al valor medio di 31 metri. La pendenza dei fondali, articolata
dalla presenza di un complesso sistema a due barre, aumenta progressivamente da nord a sud. I dati riportati nell’Atlante delle spiagge italiane
(CNR, 1981) indicano una variazione nord-sud delle pendenze da 0,6% a
circa 1% presso il promontorio del Circeo. La naturale morfologia longitudinale della spiaggia è debolmente influenzata dalla presenza di quattro
moli presso i canali di deflusso dei laghi costieri e da una serie di pennelli
Coste: Prevenire, Programmare, Pianificare
trasversali, ubicati al limite settentrionale dell’area (per un’estensione
complessiva di 2 km di litorale “protetto” su 30 km totali). Anche se le
evidenze morfologiche non sembrano indicare una vergenza ben evidente del drift litoraneo, dati granulometrici e petrografici suggeriscono una
movimentazione netta dei sedimenti verso sud (Gandolfi e Paganelli,
1984).
3 - Materiali e metodi
Il litorale pontino è caratterizzato da un continuum di variabilità della
morfologia della spiaggia. Per tale motivo, si è ritenuta appropriata una
strategia di analisi che utilizzasse il massimo delle informazioni disponibili (alta frequenza dei punti di osservazione lungo costa) per ottenere un
risultato sintetico sull’andamento della variabilità morfologica dell’unità
fisiografica.
Le variabili utilizzate sono (fig. 2): 1) ampiezza della spiaggia (ASE); 2)
quota del piede di duna (HSE); 3) ampiezza dei fondali (ASS); 4) trend
evolutivo della linea di riva tra il 1998 e il 2005 (ESR).
Data l’omogeneità dei caratteri sedimentari del sito e l’insufficienza di
dati disponibili, non sono state prese in considerazione le variabili granulometriche. I valori dei parametri morfologici (ASE, HSE e ASS) sono
stati estratti dalle carte topo-batimetriche del 2003 e del 2007 fornite dal
Centro di Monitoraggio dell’Osservatorio dei Litorali della Regione Lazio.
Dove possibile, le singole osservazioni sono risultate dalla media delle
misure disponibili per ogni variabile. Il parametro ESR è stato ottenuto
dal confronto tra il posizionamento della linea di riva del 1998 (Volo
IT2000) e quella del 2005 (immagine satellitare Quickbird 2005).
Ogni parametro è stato estratto a mezzo di un tool eseguibile in AutoCad
(Bilancio Aree, sviluppato nell’ambito del precedente progetto
BeachMed dall’Università di Firenze). È stata definita una griglia di osservazioni costituita da 550 transetti trasversali alla linea di riva, spaziati
ogni 50 metri lungo costa. La matrice risultante è caratterizzata da circa
3000 dati, il cui valore è espresso in m2/m (ASE, ASS), m slm (HSE) e
m2/m/anno (ESR).
La variabile ASE rappresenta la differenza areale tra linea di riva e limite
interno della spiaggia (piede della duna). Il parametro ASS esprime la
geometria dello shoreface, e rappresenta la differenza areale tra la linea
di riva e l’isobata -7,5 m. La quota del piede della duna (HSE) è stata
ottenuta per ogni transetto di misura dall’interpolazione della maglia di
valori topogarafici 2003 e 2007.
La successiva analisi della variabilità morfologica si è basata sulla combinazione di due tecniche statistiche: Analisi in Componenti Principali e
Cluster Analysis. Con la prima tecnica è stato possibile ridurre il numero
delle variabili originarie in un numero inferiore di nuove variabili (fattori),
capaci di spiegare la massima varianza delle variabili originarie.
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Convegno di Maratea
Figura 2 - Andamento lungo costa delle variabili utilizzate. Le osservazioni (eq. 50 m) sono
numerate in progressione dal limite nord (Foce Verde) fino a Capo Circeo
4 - Risultati
In tabella 1 sono riportate le matrici di correlazione risultanti dall’Analisi
in Componenti Principali.
Correlazione tra variabili originarie
HSE 1
ASE
ASS
ESR
HSE
-0,2
ASE
-0,52
1
ASS
-0,39
0,3
1
Correlazione tra fattori e variabili
originarie
ESR
ASE
0,61
0,42
1
0,92
ESR
HSE
ASS
Factor1 Factor2 Factor3
0,02
0,15
0,83
-0,33
0,16
-0,13
0,934 -0,26
0,2
-0,27
0,94
Tabella 1 - Matrici di correlazione
Il procedimento di Cluster Analysis operato sui nuovi fattori ha permesso
di identificare dei gruppi di osservazioni omogenee (cluster) ovvero, sono
stati individuati dei settori che presentano caratteristiche strutturali simili. In questo procedimento l’omogeneità dei gruppi deve essere interpretata, non tanto in rapporto alle caratteristiche delle singole variabili,
quanto in funzione delle principali interrelazioni esistenti tra le variabili
Coste: Prevenire, Programmare, Pianificare
esaminate. La Cluster Analysis ha fornito una buona rappresentatività a
mezzo di 7 cluster, la cui distribuzione lungo costa ha permesso di individuare otto settori omogenei. In figura 3 si nota come ogni settore omogeneo non è stato definito per l’appartenenza ad un singolo cluster. Per
ogni settore, infatti, la variabilità delle relazioni tra i parametri utilizzati è
stata individuata tramite un raggruppamento di determinati cluster.
Figura 3 - Zonazione del litorale pontino. Le osservazioni (eq. 50 m) sono numerate in progressione dal limite nord (Foce Verde) fino a Capo Circeo
L’estensione dei settori è riportata in tabella 2.
Settori
1
2
3
4
5
6
7
8
Lunghezza (km)
2,0
2,3
2,7
2,9
5,0
3,6
3,0
5,1
Tabella 2 - Estensione lineare lungo costa dei settori riconosciuti
Ogni settore è dunque caratterizzato dalla media dei valori per ogni parametro utilizzato (fig. 4).
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Figura 4 - Andamento delle variabili mediate per ogni settore. I settori sono numerati in progressione dal limite nord (Foce Verde) fino a Capo Circeo
5 - Conclusioni
All’interno di un’unità fisiografica, la variabilità delle condizioni ambientali (tra cui pendenza e morfologia dei fondali, orientazione rispetto i mari
dominanti e pressione antropica) può influenzare il comportamento morfodinamico. Risulta importante, quindi, considerare tale aspetto nei processi di pianificazione costiera. Con tale finalità, l’approccio utilizzato ha
cercato di individuare dei settori costieri caratterizzati da un comportamento morfodinamico omogeneo.
In figura 5 è evidenziato come l’andamento del valore delle variabili si sia
mantenuto simile passando dal dato originale (con frequenza di misura
ogni 50 m lungo costa) al dato sintetico, confermando l’obiettivo principale di sintetizzare il dato originario senza perdere informazioni sulla
varianza totale.
Uno studio ulteriore sulla varianza di un numero maggiore di parametri,
e una frequenza temporale di acquisizione opportuna, potrà aiutare a
comprendere meglio le modalità di variabilità del sistema spiaggia, contribuendo anche a definire quali sono i valori soglia oltre i quali il sistema
subisce una sostanziale variazione.
Coste: Prevenire, Programmare, Pianificare
Figura 5 - Raffronto esemplificativo tra dati originari e dati mediati delle variabili ASS e HSE
per ogni settore. I settori sono numerati in progressione dal limite nord (Foce Verde) fino a
Capo Circeo
Bibliografia
Civita M. (1994) - Le carte della vulnerabilità degli acquiferi all’inquinamento: teoria e pratica, Quaderni di Tecniche di Protezione Ambientale, Ed. Pitagora, Bologna, 7, 1-325.
Civita M., De Maio M. (1997) - SINTACS. Quaderni di Tecniche di
Protezione Ambientale, Ed. Pitagora, Bologna, 60, 1-191.
CNR (1981) - Atlante delle spiagge italiane, Progetto finalizzato “Conservazione del suolo”, sottoprogetto “Dinamica dei litorali”, Consiglio
Nazionale delle Ricerche, S.E.L.CA., Firenze.
Fontolan G., Bezzi A., Pillon S., Racca R. (2001) - Rischio da mareggiata Programma di previsione e prevenzione in materia di Protezione civile, Venezia, 1-89
Gornitz V.M., Daniels R.C., White T.W., Birdwell K.R. (1994) - The development of a coastal risk assessment database: vulnerability to sea-level
rise in the U.S. Southeast, In: (C.W. Finkl Ed.) “Coastal hazards: perception, susceptibility and mitigation”, Journal of Coastal Research,
12, 327-338.
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Gandolfi G., Paganelli L. (1984) - Petrografia delle sabbie del litorale tirrenico fra i Monti dell’Uccellina e Monte Procida, Miner. Petrogr. Acta,
18, 173-191.
Simeoni U., Tessari U., Gabbianelli G., Schiavi C. (2003) - Sea storm risk
assessment in the Ravenna littoral (Adriatic Sea, Northern Italy). In:
Ozhan E. (Ed), “Proceedings of the Sixth International Conference on
the Mediterranean Coastal Environment”, 7-11 October 2003, Ravenna, Italy, 1-3, 2223-2234.