GNGTS - 27° Convegno Nazionale Trieste 6-8 ottobre 2008 Analisi degli intertempi applicata a vulcani con attività stromboliana E. De Lauro 1, S. De Martino.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Reti sociali Reti sociali.
Advertisements

M. Bottiglieri 1, C. Godano 1 e L. D'Auria 2 1 Dipartimento di Scienze Ambientali, Seconda Università di Napoli, Caserta. 2 Istituto Nazionale di Geofisica.
La Scienza nelle Scuole EEE Extreme Energy Events
(IMAA-CNR), C/da S. Loja, 85050, Tito Scalo (PZ), Italy
Il metodo delle ‘mareggiate triangolari equivalenti’
2. Introduzione alla probabilità
Sismicità e Pericolosità Sismica
Indici di dispersione Quantili: sono misure di posizione non centrale che dividono la serie ordinata di dati in un certo numero di parti di uguale numerosità.
Parametri dinteresse IUT Nice – Côte dAzur Département STID 6 Janvier 2006 Sondages Corso di campionamento.
1 2. Introduzione alla probabilità Definizioni preliminari: Prova: è un esperimento il cui esito è aleatorio Spazio degli eventi elementari : è linsieme.
5) IL CAMPIONE CASUALE SEMPLICE CON RIPETIZIONE
Fisica 1 Termodinamica 4a lezione.
MECCANICA STATISTICA Classica Lezioni di meccanica statistica Lezioni di meccanica statistica
Inferenza Statistica Le componenti teoriche dell’Inferenza Statistica sono: la teoria dei campioni la teoria della probabilità la teoria della stima dei.
Lez. 3 - Gli Indici di VARIABILITA’
I FENOMENI VULCANICI ORIGINE LE FORME DELL’ATTIVITA’VULCANICA
3. Processi Stocastici Un processo stocastico è una funzione del tempo i cui valori x(t) ad ogni istante di tempo t sono v.a. Notazione: X : insieme di.
Cap. 4 Distribuzioni di frequenza, tabelle e grafici Cioè come si sfruttano i dati grezzi, perché è da qui che inizia l’analisi statistica.
I VULCANI Menu principale Dove si trovano i vulcani?
DWHTForlì – 25 Ottobre 2006 I contenuti del Data Warehouse Territoriale: Provincia Forlì-Cesena – Servizio Programmazione, Artigianato, Commercio, Turismo.
On the sources of convergence: A close look at the Spanish regions (Angel de la Fuente) A cura di De Rose Daniela A.A
laboratorio epistemologia Marcello Sala
ALICE-Italia: IL CALCOLO
Commenti, qualche chiarimento, idee e dubbi, e fatti sul PdI di Heisenberg Per poterne discuterne. (sorvolando su alcuni dettagli matematici) Carlo Cosmelli.
Risultati dei test di qualitá effettuati a Napoli sulle prime camere RPC di ATLAS prodotte Massimo Della Pietra Atlas Napoli RPC Group Alviggi M., Caprio.
Gaetano Continillo Dipartimento di Ingegneria, Università del Sannio
Interrigi Denise Sonia
Analisi di rischio di sistemi spazialmente distribuiti
DATA PROCESSING UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA “LA SAPIENZA”
VERIFICA DEI RIFLESSI …Tutto ciò che avreste voluto sapere e non avete mai osato chiedere… M. & D.
Studio di fattibilità per lacquisizione di un rilievo sismico a riflessione in un bacino lignitifero Giorgi M., 1 Petronio L. 1, Bencini R. 2, Vico G.
Caratteristiche della deformazione del suolo nellarea vulcanica Napoletana M. Bottiglieri 1, M. Falanga 2, U. Tammaro 3, P. De Martino 3, F. Obrizzo 3,
27° Convegno Nazionale GNGTS, Trieste, 6-8 ottobre 2008 Relazioni tra cold seeps, Bright Spot e strutture profonde nel Canale di Otranto, Sud Adriatico.
C. De Rose1, A. Gervasi 1, 2, I. Guerra1, M. Mucciarelli 3, F. Tafaro4
27°Convegno Nazionale GNGTS
Esperimentazioni di fisica 3 AA 2010 – 2011 M. De Vincenzi
14 ottobre 2010Il Fenomeno Sonoro1 Acustica Applicata Angelo Farina Dip. di Ingegneria Industriale - Università
Parte I (I Sensori) I sensori di velocità
T. Virgili - La Fisica di ALICE, Cagliari 2008 Tiziano Virgili Università di Salerno and INFN Metodo I : correzione evento per evento Metodo II : deconvoluzione.
I VULCANI CHE COSA SONO? Sono spaccature della crosta terrestre che giungono fino al magma, il nucleo di rocce fuse ad altissima temperatura interno alla.
Fisica laboratoriale Il Pendolo semplice.
La Scienza nelle Scuole EEE Extreme Energy Events Seconda Conferenza dei Progetti del Centro Fermi aprile 2012 Roma.
Applicazioni mediche degli ultrasuoni
Università degli Studi di Bologna – Dottorato di Ricerca in Economia e Statistica Agroalimentare – XVII ciclo Modelli di stima per macro-indicatori dello.
Rischio Stabilire la pericolosità di un'eruzione vulcanica implica prevedere dove e quando avverrà e di che tipo sarà. Per rispondere.
Larghezza equivalente vs T
Scattering in Meccanica Classica
Le rappresentazioni grafiche
Stima della pericolosità sismica
Rivelazione e misura di mesoni 0 con il rivelatore ICARUS T600 A. Menegolli – Collaborazione ICARUS A. Menegolli – Collaborazione ICARUS Università degli.
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
LE ONDE Fenomeni ondulatori Periodo e frequenza
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SALERNO
Le rappresentazioni grafiche
Misura di raggi cosmici
Proprietà generali dei rivelatori

IL CAMPIONE.
“Teoria e metodi della ricerca sociale e organizzativa”
Laboratorio di Processi Stocastici Alberto Sorrentino
I vulcani Un vulcano è una struttura geologica complessa, che si genera all'interno della crosta terrestre per la risalita, in seguito ad attività eruttiva,
FENOMENI OSCILLATORI Prof.ssa Silvia Martini
Caratterizzazione di un particolare tipo di rivelatore a gas: le Micromegas M.Alviggi, 28 ottobre
D. Assante, A. G. Chiariello, M. De Magistris, G. Lupò, G. Miano, C. Petrarca, G. Rubinacci Università degli Studi di Napoli Federico II A. Maffucci, A.
L’analisi di regressione e correlazione Prof. Luigi Piemontese.
Fausto Borgonovi Dal Caos alla Complessità Dipartimento di Matematica e Fisica, Università Cattolica BRESCIA Istituto Nazionale.
Ipotesi operative TeoriaEsperienza diretta e/o personale Quesito Piano esecutivo Scelta popolazione Scelta strumenti Scelta metodi statistici Discussione.
Distribuzioni limite La distribuzione normale Si consideri una variabile casuale rappresentata mediante una combinazione lineare di altre variabili casuali.
Study of coincidences due to 40 K photons between adjacent OMs Paolo Fermani & ROMA group Catania Università di Roma «La Sapienza» – INFN Roma.
Transcript della presentazione:

GNGTS - 27° Convegno Nazionale Trieste 6-8 ottobre 2008 Analisi degli intertempi applicata a vulcani con attività stromboliana E. De Lauro 1, S. De Martino 1, M. Falanga 2, M. Palo 1, J. Ibanez 3, M. Mora 4 1 Dip. Matematica e Informatica, Università di Salerno 2 Dip. Fisica E.R. Caianiello, Università di Salerno 3 Istituto Andaluz de Geofisica, Universidad de Granada 4 Escuela de Geología, Universidad de Costa Rica

Analisi statistica dei tempi di attesa tra eventi esplosivi successivi Stromboli Erebus (Antartide) Arenal (Costa Rica) Si riportano tre casi: I casi analizzati presentano attività prevalente di tipo stromboliano. Nei periodi analizzati lattività vulcanica è non parossistica.

Stromboli 1.Frequenza degli eventi esplosivi: eventi per ora 2.Tremore vulcanico persistente

Eventi discriminati sulla base dei corrispondenti segnali sismici introducendo una soglia in ampiezza

Intertempi - Stromboli Valore medio degli intertempi: minuti Processo di Poisson

Erebus 1.Frequenza delle esplosioni: pochi eventi al giorno 2.Non si registra tremore vulcanico persistente 3.Quasi tutta lattività esplosiva è localizzata al lago di lava

Intertempi - Erebus Valore medio degli intertempi: 5.5 ore

Lesistenza di un processo di Poisson (definito da λ) che regola i tempi di accadimento delle esplosioni di tipo stromboliano può essere considerata una peculiarità di questo tipo di eventi. Nei casi considerati, la fase conclusiva delle esplosioni è prodotta dallo scoppio delle grandi bolle di gas visibili in superficie. Un modello per la formazioni di questi aggregati consente di connettere la scala dei tempi con quella delle lunghezze e stimare la dimensioni delle grandi bolle. Tempo caratteristico proc. Poissonlunghezza caratteristica

Modello di Chandrasekar – Landau per la coalescenza Diffusione particelle gassose Coalescenza a coppie Condizione: esistenza di degassamento

F(L) per Stromboli e Erebus. I picchi indicano le lunghezza macroscopiche caratteristiche (dimensione aggregati)

Arenal - Frequenza delle esplosioni: dellordine di un evento per ora. - Esiste tremore vulcanico armonico quasi continuo - Alcune esplosioni sono accompagnate da tremore armonico

Intertempi - Arenal Tempi eventi definiti da catalogo -Variabilità degli intertempi - Cluster

Arenal (II) Intertempi delle esplosioni senza tremore Intertempi delle esplosioni accompagnate da tremore Entrambe le classi di eventi si addensano agli stessi tempi

Arenal – Intertempi (III) Distribuzione degli intertempi ~ 1 h

Arenal – Cv e AMI Andamento del coefficiente di variabilità in funzione di una soglia superiore della serie degli intertempi Andamento della Mutua Informazione Media (AMI)

Arenal – Densità di eventi Densità degli eventi in funzione del tempo ore - Funzione fortemente oscillante - clusterizzazione - Larghezza dei picchi indica lunghezza cluster (qualche giorno) - Valore dei picchi sempre circa 1 (come valore medio del processo di Poisson) - Possibile esistenza di cluster più piccoli

Arenal – Densità di eventi Densità eventi esplosivi ore Estremo superiore lunghezza cluster 5-25 ore Possibili cluster più piccoli

Prospettive Analisi degli intertempi con soglia in ampiezza Cv in funzione della soglia Analisi multifrattale Data-set più lungo

Conclusioni I processi stocastici con le caratteristiche di un processo di Poisson ben descrivono la ripetitività dei fenomeni esplosivi stromboliani Il processo di Poisson e il modello di coalescenza riproducono fenomenologicamente levoluzione su scala macroscopica di un sistema vulcanico durante lattività stromboliana Meccanismi esplosivi più complessi (Arenal) possono coinvolgere processi fisici che avvengono su scale di tempo (spazio) molteplici (convezione?)

Bibliografia M. Bottiglieri, S. De Martino, M. Falanga, C. Godano and M. Palo: Statistics of inter-time of Strombolian explosion-quakes, Europhys. Lett., 72 (3), pp (2005) DOI: /epl/i Research highlights Nature Physics 1, 134, (01 Dec 2005), doi: /nphys185. E. De Lauro, S. De Martino, M. Falanga, M. Palo: Strombolian explosions at Erebus volcano: analysis and simple modelling, submitted to Journal of Geophysical Research, 2008.