FONTE:https://ingvvulcani.com/
a cura di: Flavio Cannavò, Stefano Branca, Eugenio Privitera, Salvatore Giammanco
(la foto con il titolo è di Vincenzo Greco)
Il 2 giugno 2025 l’Etna ha avuto una nuova eruzione parossistica di grande intensità, iniziata di notte e durata diverse ore. L’attività è partita dal Cratere di Sud-Est, con esplosioni stromboliane di intensità e frequenza crescente che sono evolute in attività di fontana di lava. Successivamente, un collasso parziale del fianco settentrionale del cratere ha prodotto un flusso piroclastico che si è riversato nella Valle del Leone, sollevando una nube di cenere e altro materiale piroclastico visibile in gran parte della Sicilia orientale. Il parossismo era stato preannunciato dal sistema di allerta precoce (early warning) dell’INGV Osservatorio Etneo.
Scopriamo insieme di cosa si tratta.
I sistemi di early warning (EW) o allerta precoce (rapida) sono sistemi che sfruttano la differenza tra la velocità di propagazione del fenomeno fisico e la velocità di trasmissione dei dati. In tal modo si ottiene un «tempo utile» per adottare misure di autoprotezione e misure automatiche per la mitigazione del rischio.
Sull’Etna è stato creato e sviluppato il sistema ETNAS (ETna iNtegrated Alert System) di rilevamento precoce (early detection), finalizzato a riconoscere in anticipo il verificarsi di fontane di lava e di apertura di fratture eruttive laterali.
L’intensa attività dell’Etna e i cospicui flussi di dati di monitoraggio acquisiti ed elaborati, nel tempo hanno permesso lo sviluppo di diversi strumenti di allerta automatica, disponibili in tempo reale, per monitorare i cambiamenti nello stato dell’Etna.
Attualmente le attività di sorveglianza dell’Etna condotte dalla Sala Operativa dell’Osservatorio Etneo dell’INGV si basano su un sistema di monitoraggio multidisciplinare tra i più avanzati al mondo composto da circa 160 stazioni, molte delle quali multiparametriche. La sala operativa dell’INGV-OE gestisce vari sistemi di allerta, a seconda dei parametri monitorati, come mostrato in figura 1.
Secondo l’ONU, attraverso la “Strategia internazionale per la riduzione dei disastri”(ISDR) del 2006, l’allerta precoce è “la diffusione di informazioni tempestive ed efficaci, attraverso istituzioni identificate, che consente alle persone esposte al pericolo di agire per evitare o ridurre il rischio e prepararsi per una risposta efficace“, ed è l’integrazione di quattro elementi principali:
- La conoscenza del rischio e la sua valutazione;
- Il monitoraggio e la previsione dei fenomeni per la stima tempestiva del rischio potenziale;
- La diffusione delle informazioni attraverso sistemi di comunicazione efficaci, sia verso agenzie governative locali e regionali sia verso il pubblico, affinché possano creare consapevolezza ed educazione;
- La risposta del sistema attraverso coordinamento, buon governo e piani d’azione adeguati.
Un sistema di allerta precoce è costituito da una catena di sistemi tecnologici nella quale due ruoli importanti hanno il sistema che riconosce l’evento (early detection) che si basa sulle fondamentali attività di ricerca e il sistema che comunica l’allerta, basato sui piani di protezione civile. Occorre tenere ben presente, tuttavia, che il sistema che effettua l’early detection (rilevamento precoce) è di competenza degli enti di ricerca preposti (Monitoraggio e previsione), che si occupano anche delle ricerche per la caratterizzazione dei rischi e la conoscenza dei fenomeni (Conoscenza del rischio). Di contro, il sistema che si occupa di diramare l’allarme è di competenza della protezione civile (Diffusione delle informazioni), così come l’elaborazione e l’attuazione dei piani di protezione civile (Risposta del sistema).
ETNAS è una piattaforma digitale in grado di aggregare molteplici sottosistemi di allertamento e dati indipendenti, singolarmente basati su modelli e/o dati geofisici e geochimici differenti per fornire il miglior strumento centralizzato possibile di allerta in caso di eruzioni. Il vantaggio di ETNAS è quindi quello di incanalare tutti gli avvisi in un unico contenitore, evitando la frammentazione delle informazioni. Inoltre, è un sistema standardizzato, quindi scalabile ed implementabile all’occorrenza.
Sulla base della frequente attività eruttiva di tipo parossistico dell’Etna, l’INGV-OE possiede una solida base statistica che ha consentito di sviluppare tale sistema. A partire dai dati di monitoraggio si è operato un approccio mediante Machine Learning, con applicazione ai dati di un algoritmo sviluppato tramite un motore a regole ad albero di decisione costruito in modo da ottimizzare le performance previsionali su una base di dati pregressa.
Le informazioni di ingresso di ETNAS possono essere singoli sottosistemi di warning (su diverse tipologie di dati di monitoraggio) che diano valori discreti e finiti in uscita, o dati processati in tempo reale capaci di apportare informazioni sullo stato del vulcano. Il prodotto in uscita di ETNAS è uno stato di warning ricavato dalle informazioni in ingresso. Si definisce successo del warning il caso in cui l’intervallo di tempo di warning interseca almeno un evento target, mentre di contro si definisce falso allarme il caso in cui l’intervallo di tempo di warning non interseca alcun evento target. Infine, si definisce mancato allarme il caso in cui un evento target non interseca alcun intervallo di tempo di warning.
Si è quindi operata una rigida valutazione quantitativa dei risultati di questo approccio, in modo da definire e discriminare la percentuale di successi (True Positive Rate – TPR), che fornisce la probabilità di rilevamento corretto, dalla percentuale di falsi allarmi (False Discovery Rate – FDR), che invece fornisce la probabilità di falsi allarmi. La valutazione prevede anche la definizione del tempo medio di anticipo dell’allerta rispetto all’inizio dell’evento (Ta) per gli eventi target rilevati con successo e della frazione di tempo in allarme (fta) rispetto all’intero periodo di funzionamento. Sulla base di questa valutazione, le regole dell’albero di decisione vengono ricavate in modo tale che le prestazioni dell’allerta aggregata in uscita ottimizzino un obiettivo ben definito.
Per ETNAS sono state attualmente definite due diverse combinazioni di obiettivi, una per ciascuno dei due stati di warning ipotizzati, denominati F1 e F2:
F1: successo completo nel catalogo storico (TPR ≈ 100%), minimo fta, e massimo Ta, indica un warning di primo livello con alta probabilità di accadimento imminente di fontane di lava (più esposto a falsi allarmi);
F2: massima percentuale di successi TPR e minimo numero di falsi allarmi FDR, indica un warning di secondo livello con altissima probabilità di accadimento imminente o in corso di fontane di lava (più esposto a mancati allarmi).
In aggiunta, ETNAS introduce uno stato di warning specifico per fenomeni di intrusione magmatica, etichettato con I (Intrusive), che segnala possibile attività intrusiva e relativa apertura di fessure eruttive. I valori associati a tale allerta sono due:
I0, che indica bassa probabilità di intrusione magmatica;
I1, che segnala alta probabilità di intrusione magmatica.
Questo warning al momento non ha una validità statistica, in quanto è stato testato solo su un caso (eruzione 24 dicembre 2018), per il quale lo stato I1 ha anticipato di 20 minuti l’apertura della frattura eruttiva.
I vantaggi di un approccio tramite il modello di Machine Learning scelto risiedono nel fatto che non è parametrico, che permette la gestione di dati di ogni tipologia possibile, che permette la selezione automatica delle variabili e nel fatto che è veloce.
Le elaborazioni e i risultati del sistema ETNAS sono resi fruibili sia tramite consultazione di un’interfaccia web su sito dedicato e riservato, sia tramite messaggi di allertamento prodotti automaticamente al superamento di soglie predefinite ed inviati al Dipartimento di Protezione Civile.
L’introduzione del sistema di messaggistica automatica ETNAS è finalizzata a rispondere all’esigenza delle strutture territoriali di protezione civile di avere una tempestiva informazione relativamente a fontane di lava ed intrusioni magmatiche. Il passaggio tra stati di warning è comunicato automaticamente attraverso l’invio di email e SMS ad un indirizzario prestabilito del DPC, del DRPC e dei Centri di Competenza.
Pur con le sue limitazioni, le prestazioni del sistema ETNAS sono su livelli molto elevati e ampiamente soddisfacenti. Calcolando infatti i parametri di performance per i warning automatici per il periodo 2011-2022 otteniamo i seguenti valori (Cannavò et al, lavoro in preparazione):
