Independent Component Analysis of GPS time series in the Altotiberina fault region in the Northern Apennines (Italy)

L'analisi delle componenti indipendenti (Independent Component Analysis, ICA) è una tecnica di statistica multivariata che consente di scomporre un segnale complesso in un certo numero di componenti, tra loro statisticamente indipendenti, che rappresentano le principali sorgenti di quel segnale. La tecnica ICA è stata applicata a serie temporali di spostamento GPS relative a 30 stazioni localizzate nell'Alta Valle del Tevere, nell'Appennino settentrionale. In quest'area, una faglia normale a basso angolo di immersione (circa 15°), faglia Altotiberina (Altotiberina fault, ATF), risulta attiva e responsabile di microsismicità (ML< 3), nonostante la teoria di Anderson sulla fagliazione affermi che non dovrebbe esserci scorrimento su faglie normali di questo tipo. L'interesse per l'ATF è inoltre dovuto al suo potenziale sismogenetico: un evento che dovesse attivare l'intera faglia (lunga circa 70 km) avrebbe infatti magnitudo intorno a 7. Per questo motivo la zona è monitorata da reti multiparametriche (sismiche, geodetiche, geochimiche) che registrano dati in maniera continuativa, rendendo possibile l’individuazione anche di piccoli segnali di deformazione transiente. Applicando la ICA alle serie temporali GPS si ottiene una scomposizione del segnale in 4 componenti indipendenti. L’analisi di queste componenti ha portato all’individuazione di correlazioni con serie temporali di piovosità, temperatura e sismicità. Una delle componenti, che presenta un segnale transiente di origine tettonica, è stata poi invertita per determinare la distribuzione dello scorrimento su piani di faglia noti. Il momento sismico associato allo scorrimento sulle faglie risulta maggiore del momento sismico associato ai terremoti registrati nell'area, suggerendo quindi che una parte dello scorrimento sia dovuto a movimenti asismici.