Pseudo-prospective earthquakes forecasting experiment based on temporal variation of the b-value of the Gutenberg-Richter law

I terremoti sono fenomeni naturali ancora lontano dall’essere completamente compresi e la loro previsione rappresenta ancora una sfida per gli scienziati. Al momento non è ancora possibile la previsione deterministica del prossimo evento sismico mediante affidabili segnali precursori. I modelli attuali, volti a fornire informazioni sugli eventi futuri, si fondano su criteri previsionali. In questa tesi viene implementata un’ipotesi previsionale basata su allarmi incentrata sulla valutazione della serie temporale del b-value della distribuzione frequenza-magnitudo degli eventi. Il valore di questo parametro è legato alle tensioni differenziali sulla faglia, poiché si osserva che esso diminuisce nelle fasi preparatorie di un forte terremoto e aumenta improvvisamente dopo l’evento. L’ipotesi qui implementata emette allarmi di diversa durata quando il b-value scende al di sotto di una soglia specificata. Lo studio è condotto sulla sismicità italiana dal 1990 al 2022. Il dataset considerato è suddiviso in un periodo di calibrazione o “apprendimento” per la caratterizzazione dell’algoritmo e un successivo periodo di testing per valutare le prestazioni dell’algoritmo su un dataset di eventi successivi e indipendenti, effettuando quindi una valutazione pseudo-prospettica. Lo scopo è ottimizzare l’ipotesi di previsioni effettuata considerando i terremoti di magnitudo momento superiore a 5 per prevenire perdite e danni. I diagrammi di Molchan e la statistica dell’Area Skill score sono gli strumenti utilizzati per valutare la prestazione dell’ipotesi. L’algoritmo di previsione è ottimizzato sulla migliore soglia b e per questo valore è stato effettuato un esperimento di previsione a breve termine usando la stima della durata ottimale dell’allarme temporale.