Dottorato di Ricerca in Scienze della Terra – XXX ciclo
RELAZIONE DI FINE TRIENNIODottorando: Tommaso Carlà Tutore: Prof. Nicola Casagli
ANALISI DI SERIE TEMPORALI DI DATI DI MONITORAGGIO DI
VERSANTE PER SCOPI DI ALLERTAMENTO RAPIDO
Time-series analysis of slope monitoring data for early warning purposes
Inquadramento concettuale
La “rottura geo-meccanica”, o collasso improvviso, di un versante (i.e. slope failure) è uno dei maggiori rischi idrogeologici. La rapidità di movimento del materiale mobilizzato è tale da essere associata ad enorme potere distruttivo, lasciando virtualmente nessun margine di tempo per intraprendere procedure di evacuazione o di messa in sicurezza dopo l’iniziazione dell’evento (Figura 1). Molti fattori possono determinare una slope failure; questi possono essere di natura variabile sia nello spazio che nel tempo. Sebbene sia comunemente accettato che lo spostamento superficiale e le sue derivate siano i più affidabili indicatori diretti delle condizioni di stabilità di un pendio, e che il creep terziario sia l’effetto più evidente di un processo di failure progressiva in atto (Picarelli et al., 2008), vari aspetti devono ancora essere studiati e compresi riguardo l’acquisizione ed interpretazione dei dati di monitoraggio in fase di early warning.
Figura 1. Slope failure alla miniera di Bingham Canyon, Utah (USA).
Esistono diverse metodologie che possono essere utilizzate per l’analisi di serie temporali di spostamento. Nello specifico si può fare riferimento a:
• Teoria del creep terziario • Metodi “database review” • Metodi numerici
L’applicabilità e lo sviluppo sia teorico che pratico di tutti questi approcci sono stati il punto focale dei tre anni di ricerca. Ciò è stato in gran parte possibile grazie all’analisi di dettagliati dati di monitoraggio ottenuti da collaborazioni stabilite fra l’Università di Firenze (tramite la spin-off “Geoapp”) e alcune importanti compagnie straniere in ambito minerario. Nel resto della relazione verranno evidenziati, consistentemente con il sottostante elenco numerato, i risultati più rilevanti e innovativi ottenuti da un punto di vista scientifico durante il corso di dottorato, in particolare:
1. la capacità di prevedere e gestire slope failures di natura fragile in ammassi rocciosi di elevata qualità geo-meccanica
2. l’opportunità di utilizzare misure interferometriche da satellite per migliorare la caratterizzazione e la previsione di incipienti slope failures.
3. La definizione preliminare di un nuovo metodo “database review” per l’analisi dei dati di monitoraggio di versante
Attività svolta e principali risultati
1) Mentre le slope failures che sono precedute da prolungati periodi di deformazione progressiva (i.e. comportamento “duttile”) sono relativamente facili da prevedere, in particolari condizioni geologiche esse possono essere invece di natura “fragile”, ovverosia caratterizzate da uno spostamento misurabile del versante instabile prima dell’evento apparentemente limitato o nullo (Eberhardt et al., 2004; Paronuzzi et al., 2016). Failures di trazione o taglio in pendii ripidi e di tipo marcatamente fragile, specialmente se di dimensioni contenute e in ammassi rocciosi compatti (e.g. rocce vulcaniche intrusive o di alto grado metamorfico), avvengono tipicamente in modo inaspettato. È infatti comunemente ritenuto che, essendo anticipate da deformazioni superficiali praticamente istantanee, esse non possono essere efficacemente previste (Rose e Hungr, 2007).
In tale contesto sono state analizzate serie temporali di deformazione superficiale acquisite da sistemi radar interferometrici da terra in una miniera di titanio open-pit scavata in rocce anortositiche di alta qualità geomeccanica. Tali dati includono 9 casi di studio monitorati con una frequenza di acquisizione variabile fra 3 e 20 minuti: 5 casi di failures e 4 casi di pareti rocciose che, nonostante abbiano temporaneamente mostrato intense fasi di spostamento e accelerazione, non hanno tuttavia raggiunto lo stato di collasso e sono ritornate in condizioni di stabilità (definite non-failures).
I dati di monitoraggio hanno evidenziato che i versanti della miniera sono soggetti a incrementi di spostamento estremamente rapidi, della durata anche di pochissime ore. È stato osservato che tali spostamenti sono associabili ad accelerazioni progressive consistenti con fasi di creep terziario (Figura 3); di conseguenza è stato possibile applicare il metodo del reciproco della velocità (INV) per la previsione dell’istante di failure. Da questi risultati ne è conseguito che l’apparente mancanza di precursori a failure di tipo fragile, come descritta da Rose e Hungr (2007), non è in realtà dovuta a un differente comportamento cinematico del pendio, ma piuttosto a una frequenza di acquisizione
delle misure che non è adeguata a catturare in dettaglio la rapida evoluzione degli spostamenti superficiali (sotto forma di curve di creep terziario) nel tempo.
Tuttavia, non necessariamente la manifestazione di una fase di creep terziario porta a una failure. In alcuni casi essa può essere seguita da una decelerazione della velocità di spostamento e dal raggiungimento di una nuova condizione di equilibrio del versante. Alcuni dei casi di non-failures analizzati hanno effettivamente mostrato dei periodi di accelerazione che avrebbero sicuramente portato all’emissione di un allarme secondo il metodo INV. L’analisi dei dati è stata pertanto rivolta anche all’identificazione di parametri o variabili che potessero indicare una caratteristica “firma” delle condizioni di failure.
Figura 2. Serie temporali di spostamento superficiale di 4 casi di failure in una miniera open-pit.
Sulla scia di osservazioni preliminari da parte di Federico et al. (2012), sono stati considerati i valori di velocità e di accelerazione di picco in ognuna delle serie temporali di deformazione. Proiettando tali valori in un grafico velocità vs. accelerazione, è stato notato come i casi di wedge e planar failure siano stati anticipati da tassi di deformazione di picco notevolmente più elevati rispetto a casi analoghi di non-failure. Una separazione tra condizioni di failure e non-failure in Figura 3 si può individuare attorno a valori di 30 mm/h di velocità e 20 mm/h2 di accelerazione. È stato anche rilevato come i due casi di toppling nel database (angolo in basso a sinistra in Figura 3) siano stati caratterizzati da un comportamento deformativo peculiare rispetto a quelli wedge e planar; ciononostante, la toppling failure è stata preceduta da tassi di deformazione maggiori rispetto a quelli di picco della toppling non-failure. Questo ha suggerito la possibile introduzione di un ulteriore livello
di discriminazione (i.e. il meccanismo di movimento) in fase di settaggio di soglie di velocità e/o accelerazione per scopi di allarme.
Molti altri aspetti sono stati affrontati in relazione all’analisi dei suddetti dati di monitoraggio raccolti in una miniera open-pit di titanio, incluse considerazioni sulla meccanica e cinematica dei movimenti di versante, sulla corretta acquisizione ed elaborazione delle misure, e sul settaggio di una scala di allarmi nella miniera stessa. Questi sono stati discussi in una pubblicazione sulla rivista Engineering Geology (cfr. [5] nella lista degli articoli su rivista).
Figura 3. Grafico velocità vs. accelerazione di picco per 9 casi di studio in una miniera open-pit.
2) Un’altra parte della ricerca è stata dedicata alla valutazione dell’interferometria radar satellitare per l’early warning di incipienti slope failures. Quest’ultima tecnica infatti, sebbene garantisca una copertura areale da parte del sensore che non può essere pareggiata da qualunque altro strumento basato a terra, è stata sinora esclusa da un utilizzo operativo in situazioni di emergenza e previsione a causa delle sue prestazioni inferiori in termini di frequenza di acquisizione delle misure. Tuttavia il minor tempo di rivisitazione delle ultime missioni satellitari, insieme ai tempi di processamento delle immagini interferometriche che si sono notevolmente ridotti negli ultimi anni, aprono ora alla possibilità che tale gap possa essere colmato.
Tale argomento è stato affrontato grazie alla disponibilità di dati di monitoraggio acquisiti in una miniera di rame di tipo open-pit, nella quale il 17 Novembre 2016 un’inaspettata slope failure di circa 600 000 m3 ha causato la morte di alcuni operai. L’evento non era stato previsto dato che la frana era per la maggior parte situata al di sopra della cresta della miniera, su una porzione di pendio naturale al di fuori della visibilità del radar da terra preposto al monitoraggio del sito. Per quanto riguarda la piccola parte di failure all’interno del campo di illuminazione del radar, l’interpretazione dei dati prima dell’evento era stata complicata dall’alta quantità di rumore provocato dai lavori di produzione in corso in quella zona.
La Figura 4 mostra le misure di velocità di spostamento superficiale effettuate dalla costellazione Sentinel nei mesi precedenti la failure sull’area della miniera, con una frequenza di rivisitazione pari a 6 giorni. I punti di misura affetti da velocità di spostamento significative si trovano in modo
rimarchevole all’interno dei limiti della failure. La copertura dei dati satellitari è ottima su maggior parte del pendio, compreso al di sopra della cresta della miniera dove nessun dato del radar da terra era disponibile. Di conseguenza, queste informazioni avrebbero permesso un’accurata delimitazione dei confini della frana.
Figura 4. Dati Sentinel acquisiti in orbita ascendente sul sito minerario oggetto di studio. Il poligono rosso indica i limiti della frana del 17 Novembre 2016.
Inoltre, la Figura 5 mostra lo spostamento e la velocità nel tempo della frana, ricavata dalla media di tutti i punti di misura all’interno del poligono rosso in Figura 3. Grazie al ridotto tempo di rivisitazione dei satelliti Sentinel, chiaro creep terziario prima di una slope failure è stato osservato per la prima volta tramite dati radar interferometrici da satellite. L’integrazione dei dati radar da terra e da satellite ha permesso di ottenere una stima del volume della frana, di definire il suo legame con le precipitazioni atmosferiche e di ricostruire geometria e propagazione della superficie di rottura principale. Inoltre, il metodo INV è stato applicato a posteriori con successo a partire dai dati in Figura 5, evidenziando le potenzialità attuali dell’interferometria satellitare per un uso anche in fase di early warning e di previsione.
Questi ed altri aspetti sono stati discussi in un articolo pubblicato sulla rivista Engineering Geology (cfr. [1] nell’elenco degli articoli su rivista).
Figura 5. Spostamento e velocità superficiale prima della failure del 17 Novembre 2016, come misurati dai satelliti Sentinel.
3) I cosiddetti metodi “database-review” si basano sull’analisi esaustiva di una raccolta di dati di monitoraggio relativi a un numero elevato di differenti slope failures, con lo scopo di trovare correlazioni ricorrenti che caratterizzino determinate variabili in stretta prossimità dell’istante di collasso. In altre parole l’obbiettivo è quello di identificare un set di condizioni che devono essere verificate affinchè una failure abbia luogo.
In questo contesto, l’Australian Coal Association Research Program (ACARP) ha fornito un database relativo ai dati di deformazione di 40 slope failures avvenute in alcune miniere di carbone in Australia, offrendo così l’opportunità di determinare un nuovo metodo di slope failure prediction basato su un tipo di approccio di tipo database-review. Ogni failure nel database è caratterizzata da una misura di velocità acquisita pochi minuti prima dell’evento e, in alcuni casi, anche da misure di velocità acquisite 3, 24 e 48 ore prima dell’evento (rispettivamente 𝑣𝑓, 𝑣𝑓−3, 𝑣𝑓−24 e 𝑣𝑓−48). Per ogni caso di studio si è quindi provveduto a calcolare l’accelerazione media del versante durante differenti intervalli temporali prima della failure, come segue:
𝑎3ℎ= (𝑣𝑓− 𝑣𝑓−3) 3 𝑎24ℎ= (𝑣𝑓− 𝑣𝑓−24) 24 𝑎48ℎ= (𝑣𝑓− 𝑣𝑓−48) 48
In seguito sono stati tracciati i grafici 𝑎3ℎvs 𝑎24ℎ, 𝑎3ℎvs 𝑎48ℎ e 𝑎24ℎvs 𝑎48ℎ(Figura 6 e Figura 7).
In tutti i casi, fatto salvo per alcuni sporadici outliers, è stata osservata un’evidente relazione di proporzionalità diretta fra le variabili. Per esempio la Figura 6 indica che, per ogni caso di studio, l’accelerazione media della parete rocciosa durante le ultime 3 ore prima della failure è stata circa sette volte la sua accelerazione media durante le ultime 24 ore prima della failure. Correlazioni di simile natura sono state osservate anche in figura 7 per quanto riguarda i grafici 𝑎3ℎvs 𝑎48ℎ e 𝑎24ℎvs
𝑎48ℎ. In Figura 8 è quindi mostrato un modello concettuale che è stato definito per interpretare questo tipo di informazioni in un contesto di early warning. Si immagini di effettuare il monitoraggio in tempo reale degli spostamenti di un versante e di seguire l’andamento del punto sul grafico relativo alle
caratteristiche della sua accelerazione nel tempo (come in Figura 6 o Figura 7): la retta di regressione dei dati (“failure line”), calibrata precedentemente sulla base dei passati eventi di failure, costituisce lo stato di stabilità critica del versante. Nel caso in cui il punto si avvicini o intersechi la retta di regressione dei dati, allora il collasso della porzione di parete instabile è considerato imminente. Al contrario, una failure non è considerata imminente fintantoché le caratteristiche dell’accelerazione della porzione di parete instabile non si avvicinano a quelle descritte dalla retta di regressione del grafico.
Figura 6. Accelerazione media nelle ultime 3 ore prima della failure vs. accelerazione media nelle ultime 24 ore prima della failure.
Figura 7. (a) Accelerazione media nelle ultime 3 ore prima della failure vs. accelerazione media nelle ultime 48 ore prima della failure e (b) accelerazione media nelle ultime 24 ore prima della failure vs. accelerazione media nelle ultime 48 ore prima della failure.
Figura 8. Modello concettuale per l’interpretazione dei grafici come in Figura 6 e Figura 7.
Periodo di ricerca all’estero
Dal 30 Marzo al 3 Ottobre 2016 è stato svolto un periodo di ricerca presso l’Università dell’Alberta a Edmonton, Canada (Department of Civil Engineering, School of Petroleum and Mining Sciences) sotto la supervisione del Prof. Derek Martin, del Prof. Michael Hendry e del Dr. Renato Macciotta (vedasi attestato in allegato). La ricerca ha riguardato principalmente il monitoraggio e l’analisi delle deformazioni della 10-mile Slide e della Ripley Slide. Una serie di campagne in situ hanno previsto l’addestramento all’utilizzo di sistemi di monitoraggio laser scanner da terra e GPS, con relative tecniche di elaborazione e post-processing dei dati.
Il caso di studio della 10-mile Slide è stato quello di maggior interesse, e i rispettivi risultati hanno portato alla pubblicazione di un articolo sulla rivista Landslides in collaborazione con i partner dell’University of Alberta e della Canadian National Railway. Questa frana di circa 1 milione di metri cubi è infatti attraversata da una linea stradale e da una ferroviaria di primaria importanza (Figura 9). La 10-mile Slide ha subito una fase di accelerazione a partire dall’inizio del 2015, per poi attestarsi su velocità comprese tra 6 e 15 mm/giorno, ponendo seri rischi all’integrità strutturale delle due linee di comunicazione. In particolare, la linea ferroviaria è sorretta alla base da un muro di contenimento, i cui piloni sono stati monitorati tramite stazione totale dal 2011 in poi. I dati di deformazione relativi ad ognuno di questi piloni ha evidenziato che in alcune sezioni il muro di contenimento si è spostato per più di 4 metri; inoltre, lo studio avazato delle componenti di movimento x-y-z di ogni pilone ha dimostrato che la frana costituisce la riattivazione di un antico earth flow e che essa stava attraversando una fase di intensa retrogressione. Il monitoraggio delle deformazioni e la valutazione della probabilità di un collasso strutturale del versante sono continuate durante tutta l’esecuzione dei lavori di stabilizzazione della frana, al termine dei quali si è registrato un notevole rallentamento delle velocità di spostamento e un ritorno a una sostanziale condizione di equilibrio.
In ultima analisi, il periodo di ricerca svolto presso l’University of Alberta ha permesso di migliorare notevolmente l’attitudine alla ricerca, così come la padronanza di aspetti sia teorici che tecnici riguardo il monitoraggio di versanti instabili e la gestione del rischio frana.
Figura 9. 10-mile Slide.
Conclusioni
Il programma di ricerca nei tre anni di dottorato è stato focalizzato sulla raccolta e l’analisi di serie temporali di spostamento superficiale di versanti instabili per migliorare la conoscenza riguardo i precursori di catastrofici eventi di slope failure. Il lavoro si è incentrato attorno allo studio di tre differenti approcci di analisi dati: teoria del creep terziario (e relativo metodo INV); metodi “database review”; metodi numerici. A prescindere dalle differenti caratteristiche dei casi di studio analizzati, è stato osservato che accelerazioni progressive degli spostamenti superficiali anticipano sempre fenomeni di failure geo-meccanica, anche in failure di natura marcatamente fragile.
I risultati hanno evidenziato quanto prevedere le slope failures sia materia complessa e quanto essa sia condizionata da vari fattori, come per esempio la cinematica del movimento, il contesto geologico, le cause scatenanti, il sistema di monitoraggio utilizzato, la frequenza di acquisizione dei dati e la loro elaborazione, ecc. Per questo motivo, tale obbiettivo non dovrebbe mai essere perseguito con un approccio a “scatola nera”, in cui i dati di monitoraggio sono analizzati senza un esperto giudizio critico e senza considerare le proprietà dello scenario oggetto di studio. Al contrario, qualsiasi programma di monitoraggio e sistema di allertamento è efficace soltanto se attentamente calibrato e contestualizzato in base alle proprietà geo-meccaniche e allo stile deformativo del versante.
Grado di soddisfazione del corso
Riferimenti bibliografici
Eberhardt E, Stead D, Coggan JS (2004). Numerical analysis of initiation and progressive failure in natural slopes – the 1991 Randa rockslide. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 41:69–87.
Federico A, Popescu M, Elia G, Fidelibus C, Interno G, Murianni A (2012). Prediction of time to slope failure: a general framework. Environmental Earth Sciences 66(1):245–256.
Picarelli L, Olivares L, Comegna L, Damiano E (2008). Mechanical aspects of flow-like movements in granular and fine grained soils. Rock Mechanics and Rock Engineering 41(1):179–197.
Rose ND, Hungr O (2007). Forecasting potential rock slope failure in open pit mines using the inverse-velocity method. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 44:308–320. Paronuzzi P, Bolla A, Rigo E (2016). Brittle and ductile behavior in deep-seated landslides: learning from the Vajont experience. Rock Mechanics and Rock Engineering 49:2389–2411.
Lista completa di pubblicazioni nei tre anni di dottorato
Articoli su rivista scientifica internazionale
[1] Carlà T, Farina P, Intrieri E, Ketizmen H, Casagli N (2018). Integration of ground-based radar and satellite InSAR data for the analysis of an unexpected slope failure in an open-pit mine. Engineering Geology 235, 39–52.
[2] Carlà T, Macciotta R, Hendry M, Martin D, Edwards T, Evans T, Farina P, Intrieri E, Casagli N (2018). Displacement of a landslide retaining wall and application of an enhanced failure forecasting approach. Landslides 15(3), 489–505.
[3] Carlà T, Intrieri E, Farina P, Casagli N (2017). A new method to identify impending failure in rock slopes. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 93, 76–81.
[4] Carlà T, Intrieri E, Di Traglia F, Nolesini T, Gigli G, Casagli N (2017). Guidelines on the use of inverse velocity method as a tool for setting alarm thresholds and forecasting landslides and structure collapses. Landslides 14(2), 517–534.
[5] Carlà T, Farina P, Intrieri E, Botsialas K, Casagli N (2017). On the monitoring and early warning of brittle slope failures in hard rock masses: Examples from an open-pit mine. Engineering Geology 228, 71–81.
[6] Lombardi L, Nocentini M, Frodella W, Nolesini T, Bardi F, Intrieri E, Carlà T, Solari L, Dotta G, Ferrigno F, Casagli N (2017). The Calatabiano landslide (southern Italy): preliminary GB-InSAR monitoring data and remote 3D mapping. Landslides 14(2), 685–696.
[7] Carlà T, Raspini F, Intrieri E, Casagli N (2016). A simple method to help determine landslide susceptibility from spaceborne InSAR data: the Montescaglioso case study. Environmental Earth Sciences 75(24), 1492.
[8] Carlà T, Intrieri E, Di Traglia F, Casagli N (2016). A statistical-based approach for determining the intensity of unrest phases at Stromboli volcano (Southern Italy) using one-step-ahead forecasts of displacement time series. Natural Hazards 84(1), 669–683.
Atti di convegno internazionale
[1] Carlà T, Intrieri E, Farina P, Casagli N (2017). A new approach to assess the stability of rock slopes and identify impending failure conditions. 4th World Landslide Forum, 29 May–2 June 2017, Ljubljana, Slovenia. In Mikoš M., Arbanas Ž., Yin Y., Sassa K. (eds): Advancing culture of living with landslides, Volume 2, pp. 733–739, Springer International Publishing Switzerland. (in allegato)
[2] Nolesini T, Frodella W, Lombardi L, Nocentini M, Bardi F, Intrieri E, Carlà T, Solari L, Dotta G, Ferrigno F, Casagli N (2017). Remote 3D mapping and GB-InSAR monitoring of the Calatiano landslide (Southern Italy). 4th World Landslide Forum, 29 May–2 June 2017, Ljubljana, Slovenia. In Mikoš M., Arbanas Ž., Yin Y., Sassa K. (eds): Advancing culture of living with landslides, Volume 3, pp. 277-284, Springer International Publishing Switzerland. [3] Macciotta R, Carlà T, Hendry M, Evans T, Edwards T, Farina P, Casagli N (2017). The
10-mile slide and response of a retaining wall to its continuous deformation. 4th World Landslide Forum, 29 May–2 June 2017, Ljubljana, Slovenia. In Mikoš M., Arbanas Ž., Yin Y., Sassa K. (eds): Advancing culture of living with landslides, Volume 3, pp. 553-562, Springer International Publishing Switzerland.
[4] Nolesini T, Frodella W, Bardi F, Intrieri E, Carlà T, Solari L, Dotta G, Ferrigno F, Casagli N (2017). Landslides affecting critical infrastructures: the use of a GB-InSAR based warning system in Calatabiano (Southern Italy). EGU General Assembly 2017, Volume 19, p. 17791. [5] Pazzi V, Di Filippo M, Di Nezza M, Carlà T, Bardi F, Marini F, Fontanelli K, Intrieri E, Fanti R (2017). Single-station seismic noise measures, microgravity, and 3D electrical tomographies to assess the sinkhole susceptibility: the" Il Piano" area (Elba Island-Italy) case study. EGU General Assembly 2017, Volume 19, p. 9034.
Presentazione orale a convegno internazionale
“A new approach to assess the stability of rock slopes and identify impending failure conditions”. 4th World Landslide Forum, 2 Giugno 2017 (cfr. [1] tra gli atti di convegno internazionale).
1° anno
Corso: Methods for landslide risk assessment and mitigation Docente: Prof. Oldrich Hungr
Sede: Università di Firenze Data: 3-5 Novembre 2014 (12 ore)
Corso: Dinamica della risalita magmatica Docente: Prof. Raffaello Cioni
Sede: Università di Firenze Data: 8-9 Aprile 2015 (6 ore)
Corso: Geomorfologia delle aree vulcaniche Presentato da: Prof. Dávid Karátson
Sede: Università di Pisa Data: 17 Aprile 2015 (8 ore)
Corso: GIS Open Source per le applicazioni geologiche e ambientali Docente: Prof. Filippo Catani
Sede: Università di Firenze
Data: 25, 28 Settembre 2015 (16 ore) Corso: Introduzione alla statistica Docente: Dr. Mattia Aleardi Sede: Università di Pisa Data: 6 Ottobre 2015 (7 ore)
Corso: Introduzione all’uso di Matlab Docente: Dr. Andrea Tognarelli Sede: Università di Pisa
Data: 26-29 Ottobre 2015 (18 ore)
Seminario: Reflections on the residual strengh of clays with special reference to bedding- controlled landslides
Presentato da: Prof. Eddie Bromhead Sede: Università di Firenze
Data: 26 Marzo 2015
Seminario: Italy-Korea joint seminar on landslide prediction and early warning Presentato da: Prof. Filippo Catani
Sede: Università di Firenze Data: 20 Aprile 2015
2° anno
Attività di campo: Ground hazard monitoring field training (1) Docente: Dr. Renato Macciotta
Sede: University of Alberta Data: 18-22 Luglio 2016
Attività di campo: Ground hazard monitoring field training (2) Docente: Dr. Renato Macciotta
Sede: University of Alberta Data: 18-22 Settembre 2016
Seminario: The Mount Polley tailings storage facility breach Presentato da: Dr. Norbert Morgenstern
Sede: Geotechnical Society of Edmonton Data: 16 Maggio 2016
3° anno
Corso: Inverse problems and parameter estimation Docente: Prof. Gilberto Saccorotti
Sede: INGV
Data: 17 e 24 Maggio 2017 (8 ore)
Corso: Le carte geotematiche in ambiente GIS Docente: Dr. Daniele Nannini
Sede: Università di Pisa
Data: 18–19 e 24 Luglio 2017 (16 ore)
Corso: Georeferenziazione di documenti cartografici e aerofotografici in ambiente GIS Docente: Prof. Maria Cristina Salvatore
Sede: Università di Pisa Data: 22 Giugno 2017 (8 ore)
Scuola di dottorato: LARAM (Landslide Risk Assessment and Mitigation) Responsabile: Prof. Leonardo Cascini
Sede: Università di Salerno
Data: 4–15 Settembre 2017 (75 ore)
Seminario: Modelling and early warning of landslides, new methods and technologies Presentato da: Prof. Filippo Catani
Sede: Università di Firenze Data: 16 Maggio 2016
Seminario: Safety in geotechnical fieldwork Presentato da: Prof. Eddie Bromhead Sede: Università di Firenze
