ENEA Roma, 7 maggio 2015 «MODELLO SLIP»prev.enea.it/2015-05-07 Tueor-10-Montrasio L.pdf ·...

Prof. Ing. Lorella Montrasio Enea

ENEAENEAENEAENEA

Roma, 7 maggio 2015Roma, 7 maggio 2015Roma, 7 maggio 2015Roma, 7 maggio 2015

«MODELLO SLIP»«MODELLO SLIP»«MODELLO SLIP»«MODELLO SLIP»

Lorella Montrasio

Prof. Ing. Lorella Montrasio Enea – 7 maggio 2015

Sarno - 1998Langhe Piemontesi - 1994

Appennino Reggiano - 2005

Alta Versilia - 1996

Ceriana - 2000 Scaletta Zanclea - 2009

Casamicciola Terme - 2009 Monzuno - 2010

Uscio - 2010

San Fratello - 2010

Maierato- 2010

Fenomeni franosi superficiali indotti di pioggia SOIL-SLIP

1


Obiettivi degli organismi preposti alla salvaguardia ed alla protezione del territorio

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 390

time (days)

heig

ht of ra

in (m

)

Tempo - ore

Alt

ezza

di

pio

gg

ia PREVISIONI

METEO

INDIVIDUARE

PENDII

POTENZIALMENTE

A RISCHIO

ALLERTA

1


β β β β

Osservazioni sperimentali

I soil-slip sono fenomeni che coinvolgono un sottile strato di coltre superficiale

(max 1.5-2.0 m) TOPSOIL, strato superficiale di terreno che viene normalmente rimosso

nell’ambito della realizzazione di opere geotecniche.

Si presenta ricco di macropori, di fessure e di canalicoli

(generati da cicli di imbibizione ed essiccamento, da radici di piante e da piccoli animali)

Ciò attribuisce al TOPSOIL caratteristiche idrauliche altrettanto eterogenee

1



•Evoluzione

Incipient translational soil slip (Varnes, 1978) Translational soil slide (Varnes, 1978)

Earth-flow (Varnes, 1978) Disintegrating soil slip (Kesseli, 1943)

1



Censimento fenomeni Langhe Piemontesi (1994)

β β β β

terreni limo-argillosiporosità n= 0.48-0.5angolo di resistenza al taglio φφφφ=27-30°

Caratteristiche geometriche

β = 48°d = 20ml = 11.5mhm= 0.98m

Caratteristiche topsoil

1


Sintesi delle osservazioni

• La parziale saturazione gioca un ruolo fondamentale nella stabilità dello strato superficiale potenzialmente a rischio di frana ββββ >> ϕϕϕϕ

• La pioggia è causa scatenante ma non è l’unico fattore che concorre all’innesco

• Le dimensioni in pianta dei soil-slip sono molto maggiori dello spessore del topsoil coinvolto

• L’evoluzione dei fenomeni può essere più o meno catastrofica (spostamenti traslazionali di qualche metro o colate che raggiungono velocità elevate)

• La superficie di scivolamento è piana e collocata all’interno del topsoil(anche nel caso di presenza di substrato roccioso)

1


Fasi dell’innesco

1

THE RAINFALL EVENT STARTS

SMALL AREAS (BUBBLES) OF FULL SATURATION ARISE (chaotically distributed)

JUNCTION OF “BUBBLES”

EXTENSION OF THE SATURATED AREA

Rain quickly infiltrates through

the fissures of the topsoil

If the rain continues to infiltrate

and the bubbles of saturation

increase

triggering of soil slip

8


Quale modellazione?

1

β β β β

Modelli «black box»elaborazione statistica deidati di pioggia

Modelli «fisicamente basati»contemplano l’influenza della geometriae delle caratteristiche del terreno


Modelli «black-box»

1

Aleotti P (2004) A warning system for rainfall-induced shallow failures. Eng Geol 73:247–265

Brunetti M.T., Peruccacci S., Rossi M., Luciani S., Valigi D., Guzzetti F. (2010) Rainfall thresholds for the possible occurrence of landslides in Italy. Natural Hazards and Earth System Sciences, 10, 447–458

Cancelli, A., Nova, R. (1985). Landslide in soil debris cover triggered by rainstorm in Valtellina (Central Alps, Italy). Proc. IVth Inter. Conf. and Field Workshop on Landslides, Tokyo, 1985.

Cannon, S.H., (1988). Regional rainfall-threshold conditions for abundant debrisflow activity. In Ellen, S.D. and

Wieczorek, G.F (Eds) “Landslides, Floods and Marine effects of the storm of 2-5 January 1982 in the San Francisco Bay Region, California”, USGS Professional Paper, 1434, 35-42.

Caine, N., (1980), The rainfall intensity duration control of shallow landslides and debris flow. Geografiska Annaler, 62 (1-2), 659-675.

Ceriani, M., Lauzi, S., Padovan, N. (1994a). Rainfall thresholds triggering debris flow in the alpine area of Lombardia Region, central Alps – Italy. Proc. Man and Mountain, I Conv. Intern. per la Protezione e lo Sviluppo dell’ambiente montano, Ponte di Legno (BS), 123-139, 1994.

Ceriani, M., Lauzi, S., Padovan, N. (1992). Rainfalls and landslides in the alpine area of Lombardia Region, Central Alps, Italy. Proceedings Intrapraevent 1992, Bern, 9-20.

Giannecchini, R. (2006). Relationship between rainfall and shallow landslides in the southern Apuan Alps (Italy). Natural Hazardsand Earth System Sciences , 6, 357-364.

Giannecchini R., Galanti Y., D’Amato Avanzi G. (2012) Critical rainfall thresholds for triggering shallow landslides in the Serchio River Valley (Tuscany, Italy) Natural Hazards and Earth System Sciences, 12: 829–842

Govi, M., Sorzana, P.F. (1980). Landslide susceptibility as a function of critical rainfall amount in Piedmont basin (NorthwesternItaly). Studia Geomorph. Carpatho-Balcanica, 14, 43-61, Krakow.

Govi M., Mortara G., Sorzana P. (1985) Eventi idrologici e frane Geologia Applicata & Idrogeologia, 20(2): 359–375

Guzzetti F., Peruccacci S., Rossi M., Stark C.P. (2007) Rainfall thresholds for the initiation of landslides in central and southernEurope Meteorology and Atmospheric Physics, 98(3-4): 239-267

Guzzetti F., Peruccacci S., Rossi M., Stark C.P. (2008) The rainfall intensity-duration control of shallow landslides and debris flows: an update. Landslides, 5: 3-17.

Keefer, D. K., Wilson, R. C., Mark, R. K., Brabb, E. E., Brown III, W. M., Ellen, S. D., Harp, E. L., Wieczorek, G. F., Alger, C. S., and Zatkin, R. S. (1987). Real-time landslide warning during heavy rainfall, Science, 238, 921-925.

Peruccacci S., Brunetti M.T., Luciani S., Vennari C., Guzzetti F. (2012). Lithological and seasonal control on rainfall thresholds for the possible initiation of landslides in central Italy. Geomorphology, 139-140, 79-90.

Reichenbach P., Cardinali M., De Vita P., Guzzetti F. (1998). Regional hydrological thresholds for landslides and floods in the TiberRiver Basin (central Italy), Environm. Geol., 35(2-3), 146-159.

Prof. Ing. Lorella Montrasio Enea – 7 maggio 2015 1

Modelli «fisicamente basati»

Modellazionemodellazione dell’infiltrazione in regime di parziale saturazione

Soluzione problema al contornomodellazione dell’infiltrazione nelle vie preferenziali e imbibizione «caotica» del terreno

A – Elemento di volume



1

Ahmadi-Adli M, Toker NK, Huvaj N. (2014). Prediction of seepage and slope stability in a flume test

and an experimental field case. Procedia Earth Planet Sci, 9, 189-194.

Airò Farulla C, Rosone M. (2014). Modeling Round Robin test: an uncoupled approach. Procedia Earth

Planet Sci, 9, 195-200.

Hoffmann C, Meler N, Pinyol NM, Alonso EE (2014). Small scale slope failure benchmark test.

Modelling and prediction. Procedia Earth Planet Sci, 9, 201-205.

Reder A, Rianna G, Pagano L. (2014). Prediction of suction evolution of silty pyroclastic covers in

flume tests and field monitoring. Procedia Earth Planet Sci, 9, 214-221.

Villarraga C, Ruiz D, Vaunat J, Casini F. (2014). Modelling landslides induced by rainfall: a coupled

approach. Procedia Earth Planet Sci, 9, 222-228.

A – Elemento di volume



1

Arnone, E., Noto, L. V., Lepore, C, Bras, R. L. (2011) Physically based and distributed approach to analyze

rainfall-triggered landslides at watershed scale, Geomorphology, 133, 3–4, 121–131.

Baum RL, Savage WZ, Godt JW (2008) TRIGRS - A FORTRAN program for transient rainfall infiltration and

grid-based regional slope stability analysis, version 2.0.. U.S. Geological Survey Open-File Report 2008-1159:

75pp..

Iverson RM (2000) Landslide triggering by rain infiltration. Water Resour Res 36(7): 1897-1910.

Lu N, Godt JW (2008) Infinite-slope stability under steady unsaturated seepage conditions. Water Resour Res

44, W11404.

Montgomery DR, Dietrich WE (1994) A physically based model for the topographic control of shallow

landsliding. Water Resour Res 30: 1153–1171. (SHALSTAB)

Pack, R. T., Tarboton, D. G., and Goodwin, C. G. (1999): SINMAP 2.0 – A Stability Index Approach to Terrain

Stability Hazard Mapping, User’s Manual. Produced in ArcView Avenue and C++ for Forest Renewal B.C.

under Research Contract No: PA97537-0RE.

Qiu C, Esaki T, Xie M, Mitani Y, Wang C (2007) Spatio-temporal estimation of shallow landslide hazard

triggered by rainfall using a three-dimensional model. Env Geol 52: 1569-1579.

Simoni S, Zanotti F, Bertoldi G, Rigon R (2008) Modelling the probability of occurrence of shallow landslides

and channelized debris flows using GEOtop-FS. Hydrolog Process 22(4): 532-545.

Wu W, Sidle RC (1995) A distributed slope stability model for steep forested hillslopes. Water Resour Res

31(8): 2097-2110.

B – distribuiti


SLIP

Hypotheses:

Infinite slope

H = depth of fissured soillayer(high “global” permeability)

mH = thickness of the saturated soil layerconsidered positioned at the basis of the slice to simplifythe modelling.It represents in a verysimplified way the complexdistribution of the saturatedareas (bubbles)

''

'''

FsenW

CtgNF tot

S+⋅

+⋅=

β

φ

ψccc tot += ''

F' = seepage force

W' = effective weight

T = shear force

N' = normal effective force

Rainfall

β

HmH

TL

N'

W'

F'

)(*

mfcc ⋅= ψψ

0

5

10

15

20

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

S r

cψ

kP

a]

λψ )1(*

SASc −≈ Apparentcohesion Homogenization

α)1()( mmf −=

Apparent cohesion

limit equilibrium method

homogenized soilstrenght

cψψψψ= = = = c*ψ ψ ψ ψ f(m)

14


SLIP

Hypotheses:

Infinite slope

H = depth of fissured soillayer(high “global” permeability)

mH = thickness of the saturated soil layerconsidered positioned at the basis of the slice to simplifythe modelling.It represents in a verysimplified way the complexdistribution of the saturatedareas (bubbles)

''

'''

FsenW

CtgNF tot

S+⋅

+⋅=

β

φ

ψccc tot += ''

F' = seepage force

W' = effective weight

T = shear force

N' = normal effective force

Rainfall

β

HmH

TL

N'

W'

F'

)(*

mfcc ⋅= ψψ

0

5

10

15

20

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

S r

cψ

kP

a]

λψ )1(*

SASc −≈ Apparentcohesion Homogenization

α)1()( mmf −=

Apparent cohesion

limit equilibrium method

homogenized soilstrenght

cψψψψ= = = = c*ψ ψ ψ ψ f(m)

15


SLIP

* (1 )c AS S λψ ≈ −

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

(1 )mα⋅ −

Thickness of the

saturated layer

decreases in time

due to:

vertical infiltration

downflow

evapotranspiration

0

sin( )

(1 )( )T

r

K t tn S

oii

m t e m

β− −

−=∑

hi

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

H

L

W'

0(1 )

ii

r

hm

nH S=

−

m

c ψψ ψψ(( ((k

Pa)

Evoluzione di m

* (1 )c AS Sλ

ψ ≈ −

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

0

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10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

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m

0

5

10

15

20

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0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

(1 )mα⋅ −

Thickness of the

saturated layer

decreases in time

due to

vertical infiltration

downflow

evapotranspiration

0

sin( )

(1 )( )T

r

K t tn S

oii

m t e m

β− −

−=∑

hi

TIME EVOLUTION OF m

0

5

10

15

20

25

30

35

40

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Cψ

ψ

ψ

ψ

(kP

a)

m

H

L

W'

0(1 )

ii

r

hm

nH S=

−

m

c ψψ ψψ(( ((k

Pa)

17

SAFETY FACTOR

w

ws

nm

CnmF

⋅+Γ

Ω⋅+−⋅+Γ⋅⋅=

'' )]1([tancot φβ

rs SnnG ⋅+−⋅=Γ )1(

)1( rw Snn −⋅=

wh γβ ⋅⋅=Ω

2sin

2

[ ] [ ] LSmSAcLccC rr ⋅−⋅−⋅⋅+=⋅+= λαψ )1()1('''

Where:

Fs depends on m

(1 )r

hm

nH S=

−

Versilia - Toscana

1.0

1996-199819/6/1996

200

18

MODEL PARAMETERS

• Rainfall depth: h

SLOPE GEOMETRY

• Geometrical factors: ββββ H

SOIL PROPERTIES

• State of the soil: Gs n Sr

• Shear strength (saturated conditions): c’ φφφφ’

• Shear strength (unsaturated cond.): A λλλλ

• Simplified modeling (model parameter): αααα

• Drainage capability (“global” discharge): KT

Rainfall data

Geospatial data

• Water unit weight: γγγγw19


MAIN STEPS OF THE RESEARCH (1997-2013)

FIELD OBSERVATION OF SOIL SLIPS

DATA COLLECTION

BACK-ANALYSIS

EXPERIMENTAL ACTIVITY

MATHEMATICAL MODELING

TO DEFINETHE SAFETY FACTOR

IN FUNCTION OF HYDROLOGY

ANDGEOLOGY

LABORATORY TESTS ON SMALL SCALE PHYSICAL MODEL

TERRITORIAL SCALE

Applicated to

lab scale

slope scale

•Local

•Regional

•National

AIM: DEFINE A SIMPLIFIED MODEL APPROPRIATE TO BE EASILY IMPLEMENTED TO TERRITORIAL SCALE

MODEL VALIDATION

SLIP MODEL

1

DERIVATION OF PARAMETERS AT DIFFERENT SCALES

• Slope scale(slope detail)

• Local scale(order of km2)

• Regional scale(DPC warning areas)

• National scale

Experimental laboratorytests

LITHOLOGY

DEM

LAND USE

SOIL MANTLE

Soil parameters

from

Territorialinformation levels

TE

RR

ITO

RIA

L S

CA

LES

from

21


Implementazionein

DEWETRA

Dati Territoriali

MODELLO SLIP

Dati Pluviometrici

Taratura dei parametri

Fattore di sicurezza calcolato per ogni pixel (versante 20 m.)

LITHOLOGY

CORINE MAP (land use)

SOIL MANTLE

DEM

DATA FROM TERRITORY

RAIN

hββββ

SLIPΦΦΦΦ

λλλλA

FS

23


Applicazioni di SLIP

1

• Scala puntuale

• Scala locale

• Scala regionale

• Scala nazionale

• Migliorie alla modellazione

• Confronto con i risultati di altri modelli

Scala puntuale - parametri del terreno ricavati da campioni prelevati in sito

Uno dei soil slip analizzati nell’Appennino Reggiano

Il campionatore utilizzato per il prelievo dei campioni in sito

Fustella utilizzata per il campionamento Le condizioni del manto stradale a valle della frana

L’apparecchio triassiale utilizzato per le prove di laboratorio

25


Dogliani - Langhe Piemontesi

1992-19946/11/1994

2001.0

Paularo - Friuli Venezia Giulia

1993-1996

1.0200

22/6/1996

Varenna - Valtellina

1.0

1995-199727/6/1997

100

Versilia - Toscana

1.0

1996-199819/6/1996

200

26


Sarno - Campania

1.0

19985/5

40

Calabria Ionica

1.0

130

1998-200010/9/2000

Ceriana - Liguria

1.0

1998-2000

100

23/11/2000

Voghera - Oltrepo Pavese

1.0

2000-2002 26/11/2002

100

27


Volpara - App. Modenese

1.0 50

2003-20043/5/2004

Orvieto - Umbria

1.0 120

2004-20065/12/2004

Malpasso - App. Reggiano

2002-200510/4/2005

1.0

70

Ca’ d’Ovio - App. Reggiano

1.0

2002-2005

90

10/4/2005

28

Il range delle classi dipendedalla scala a cui sono stati tarati i parametri di input

Basata sull’indice di instabilità relativo

Indice di instabilità relativo / classi di pericolosità

Rapporto tra numero di pixel

con Fs≤≤≤≤1 e numero di pixel di calcolo

(riferimento areale)

NULLA

ORDINARIA

MODERATA

ELEVATA

INDICE DI INSTABILITÀ RELATIVO

CLASSE DI PERICOLOSITÀ

29

Scala Locale- Broni- parametri di input ricavati da campioni prelevati in sito

19-2-201028-4-2009

Pio

gg

ia G

iorn

alie

ra

(mm

)

% P

ixel

In

stab

ili

Ind

ice

di

insta

bil

ità

re

lati

vo

(%

)

pio

gg

ia g

iorn

ale

ra (

mm

)

individuazione corretta di due eventi di soil slip

assenza di false allerta nell’arco di due anni

il modello di innesco non prevede sempre instabilità in corrispondenza di eventi piovosi di notevole

intensità

2008-2010

Dimensioni areali ~ 3km2

Broni

0 20km

LOMB-E

30

Altre applicazioni di Slip

Isola di Giava

Fs risoluzione 30m

Fs risoluzione al km

Z.Liao- Y.Hong- J.Wang- H.Fukuoka- K.Sassa- D.Karnawati- F.Fathani

(2010) – Prototyping an experimental early warning system for rainfall-

induced landslides in Indonesia using satellite remote sensing and

geospatial datasets. Landslides 7, 317-324

Evento pluviometrico del 26 dicembre 2007

31


Eventi aprile 2013 – Regione Emilia Romagna

1

Provincia di Parma

Circa 100 frane censite

Area di

Studio

Modellazione – Mappe FS

Modellazione – Curve ROC

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