ALBERT

Description: SQLX è un software che si propone come strumento per il controllo di qualità dei segnali sismici registrati in continuo dalle reti di monitoraggio. Attualmente è diventato un prodotto commerciale distribuito esclusivamente da Nanometrics Inc. (www.nanometrics.ca/products/sqlx) e sviluppato e supportato da Boaz Consultancy. SQLX sostituisce la vecchia versione conosciuta con il nome di PQLX. I maggiori utilizzatori del prodotto sono l’USGS-NEIC, l’IRIS-DMC e ORFEUS. La possibilità di verificare velocemente per ogni canale sismico acquisito le ordinate spettrali e la loro variabilità è utile per poter indagare i livelli di disturbo al sito, individuare le cause e le origini dei disturbi e monitorare le prestazioni degli strumenti. Infatti, l’elaborazione sistematica del segnale continuo e la produzione di parametri statistici che ne rappresentino il contenuto nel dominio delle frequenze evidenzia l’emergere delle caratteristiche stazionarie del rumore di fondo naturale presente in ogni sito, sempre presente ovunque si installi una stazione sismica. Il rumore di fondo può essere composto da sorgenti naturali e/o antropiche che si manifestano in differenti bande di frequenza a comporre una generale firma spettrale che è riconoscibile generalmente in tutti i siti di rilevamento. Questa forma dello spettro del rumore di fondo è ben riprodotta e contenuta all’interno di curve di riferimento ottenute dagli estremi di tutti i segnali registrati in siti differenti sul pianeta [Peterson, 1993]. Il rumore di fondo, per la sua natura aleatoria, ha un’ampia variabilità che in gran parte è contenuta all’interno delle curve di riferimento ed in generale si esprime con ben determinate caratteristiche. Ad esempio, se la strumentazione utilizzata lo permette, all’ interno dello spettro del rumore di fondo è sempre riconoscibile un picco spettrale intorno a 0.2 Hz generato dal segnale che si propaga a partire dai fondali marini al di sotto delle tempeste marine; oppure è caratterizzato da una risalita delle ampiezze con l’aumentare della frequenza al di sopra di 1 Hz se il sito è vicino a centri urbani e/o aree industriali. Quindi, risulta importante valutare quanto una stazione sismica sia disturbata rispetto agli obiettivi del monitoraggio sismico, confrontando le ampiezze spettrali dei segnali dei terremoti con quelle delle sorgenti di rumore sismico. Questa valutazione permette di definire quanto una stazione sismica risulta rumorosa e se è in grado di rilevare i segnali di eventi sismici. Inoltre, disponendo della strumentazione adeguata e all’avanguardia, è importante che tale strumentazione stia funzionando correttamente in modo da poterne sfruttare appieno le prestazioni. Individuando le anomalie e la loro periodicità all’interno del rumore di fondo medio di un sito, è possibile ipotizzare ed individuare guasti della strumentazione, malfunzionamenti e/o elementi che indicano possibili miglioramenti nelle configurazioni di installazione degli strumenti. Produrre un’analisi spettrale continua, il calcolo delle statistiche dei livelli di disturbo e l’archiviazione in un Database (DB) su centinaia di canali sismici sono operazioni che richiedono buone risorse di calcolo e strumenti software adeguati per permettere rapide analisi e per gestire la mole di dati prodotta. In questo rapporto è descritto il test di installazione e funzionamento eseguito con licenza di prova per verificare le potenzialità e le nuove opzioni di analisi del programma SQLX. Inoltre vengono mostrati alcuni esempi di consultazione dei risultati per descrivere come sfruttare SQLX per ipotizzare l’origine di alcune anomalie del segnale.

Description: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Centro Nazionale Terremoti

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Description: 1IT. Reti di monitoraggio e Osservazioni

Description: open

Description: Ambient seismic noise is the component of the signal discarded in the procedures for interpreting the waveforms of earthquakes. The Signal / Noise ratio (S / N) is a parameter for assessing the quality of the seismic data in relation to the possibility of detecting the phases of earthquakes useful for their location. The signal is represented by the seismic event, which is a rare transient when seismic sequences are not in progress. Using high-performance seismic equipment, the noise is represented by the ambient seismic noise, which is detected in the form of vibrations imperceptible by humans. In cases where the dynamics of the instrument is restricted and its intrinsic noise is high, the seismic ambient noise cannot be detected, information relating to the medium crossed from the source to measurement point is lost and its variations cannot be revealed. Ambient seismic noise is a stochastic process from which stationary characteristics can be extracted, related to natural or anthropic sources that generally occur at different frequencies. Rapid vibrations with cycles below one second are well documented in the literature and are generally linked to anthropogenic activities, caused by industrial plants, domestic appliances, vehicular traffic and any transfer of energy to the ground that propagates seismic waves (Peterson, 1993; McNamara and Buland, 2004). The restrictive measures issued by the Italian Government in year 2020 due to the contagion from COVID-19 (http://www.governo.it/it/coronavirus-normativa) have significantly reduced the sources of cultural seismic noise that transmit seismic waves into the ground, which are not perceived by people but only detectable by seismic instruments. In Italy, the territory is monitored in real time and continuously by the National Seismic Network (RSN) of the National Institute of Geophysics and Volcanology (INGV Seismological Data Center, 2006). Some works show how it is possible to characterize the variability of seismic noise on the national territory, identifying the origin and nature of seismic waves of background vibrations (Marzorati and Bindi, 2006; Marzorati, 2007; Marzorati and Bindi, 2008; Li et al., 2010 ; Vassallo et al., 2012). This report shows the reduction of the average levels of seismic noise in the frequency range between 2 and 8 Hz, so as to be able to exclude natural sources at lower frequency and to analyze signals that have the ability to propagate at significant distances from the sources, in order to reach seismic stations located in large italian cities or in their surroundings. The seismic data of seismic stations of the RSN were analyzed by extracting the seismic noise values from the web services (INGVWS) of the National Earthquake Observatory (ONT) INGV (http://webservices.ingv.it).

Description: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia

Description: Unpublished

Description: 4T. Sismicità dell'Italia

Description: Da venerdì 4 novembre a domenica 6 novembre 2022, si è tenuta una esercitazione nazionale denominata “Exe Sisma dello Stretto 2022” in un'area del territorio della Regione Calabria e della Regione Sicilia caratterizzata da una elevatissima pericolosità sismica. L’esercitazione è stata indetta e coordinata dal Dipartimento della Protezione Civile e aveva l’obiettivo di verificare la risposta operativa a un evento sismico significativo del Servizio Nazionale della Protezione Civile, di cui anche l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia fa parte. Durante le tre giornate, l’INGV ha avuto modo di testare tutte le procedure che l’Istituto ha codificato a partire da quelle del “Protocollo di Ente per le emergenze sismiche e da maremoto”. Dopo che INGV ha dato l’avvio all’intera esercitazione simulando il terremoto di magnitudo MW 6.2 (ML 6.0) alle ore 09:00 UTC in provincia di Reggio Calabria (5 km a SW dal comune di Laganadi), e ha, quindi, inviato il messaggio per il potenziale maremoto con un livello di allerta arancione; inoltre, il Presidente INGV ha prontamente convocato l’Unità di Crisi e attivato tutti Gruppi Operativi. Questi ultimi, nell’ambito dello scenario esercitativo, hanno verificato che i flussi di comunicazione interna e tutte le attività necessarie in emergenza sismica, presenti nei relativi protocolli operativi, risultassero rispettati. L’obiettivo primario dell’esercitazione è stato quindi quello di validare le attività previste e di aggiornare il personale afferente ai Gruppi Operativi stessi. Tra di essi, SISMIKO, che rappresenta il GO dedicato al coordinamento delle reti sismiche mobili INGV in emergenza, nelle settimane precedenti l’esercitazione ha predisposto tutte le attività che intendeva testare, descrivendole brevemente nel Documento d’impianto INGV e con maggior dettaglio in quello del Gruppo Operativo. A pochi giorni dalla chiusura dell’esercitazione, un terremoto di magnitudo ML 5.7 (MW 5.5) registrato alle ore 06:07 UTC del 09 novembre 2022 ha spostato l’attenzione dalla simulazione alla realtà.

Description: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia

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Description: 4T. Sismicità dell'Italia

Description: 2SR TERREMOTI - Gestione delle emergenze sismiche e da maremoto

Description: 1IT. Reti di monitoraggio e sorveglianza

Description: 4IT. Banche dati

Description: Il 09 novembre 2022 alle ore 06:07 UTC (07:07 ora italiana) un terremoto di magnitudo ML 5.7 (MW 5.5) è stato localizzato dal sistema di sorveglianza sismica dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV). L'epicentro è stato localizzato nel Mar Adriatico ad una distanza di circa 30 km dalla costa marchigiana in provincia di Pesaro e Urbino, a circa 31 km dalla città di Fano e 35 km dal capoluogo di provincia Pesaro. Il mainshock è stato seguito da una replica di ML 5.2 a un minuto di distanza. I due terremoti sono stati ben avvertiti in tutta la regione Marche, e anche in tutto il centro Italia fino a Roma e nelle regioni del nord Italia. Il Presidente dell’INGV, come previsto nel Protocollo di Ente per le emergenze sismiche e da maremoto, ha prontamente convocato l’Unità di Crisi e attivato tutti i Gruppi Operativi. Tra questi SISMIKO, che coordina le reti sismiche mobili INGV in emergenza, si è attivato immediatamente preparando la strumentazione necessaria per l’installazione di una rete sismica temporanea e per l’integrazione dei dati in acquisizione nel sistema di monitoraggio e sorveglianza sismica dell’INGV. Parallelamente alle attività di coordinamento e gestione dell’emergenza sono state attivate tutte le procedure inerenti la divulgazione (report, siti web, ecc) e l’analisi dei dati preliminari. La rete temporanea in emergenza è stata installata nelle prime 24 ore dalla scossa principale ad integrazione della rete sismica permanente dell’INGV in area epicentrale. La rete temporanea di SISMIKO, costituita da 8 stazioni sismiche trasmesse in tempo reale, ha permesso di migliorare il monitoraggio dell’evoluzione della sequenza, abbassando la soglia di detezione degli eventi sismici in area epicentrale e consentendo quindi una migliore localizzazione da parte del servizio di sorveglianza sismica nazionale. La gestione dell’emergenza sismica è avvenuta a pochi giorni di distanza dall’ esercitazione nazionale denominata “EXE Sisma dello Stretto 2022” svoltasi dal 4 al 6 Novembre 2022 nel territorio della Regione Calabria e della Regione Sicilia. L’esercitazione è stata coordinata dal Dipartimento della Protezione Civile. Le attività svolte durante EXE 2022 sono state per l’istituto, e in particolare per SISMIKO, propedeutiche per il buon esito di tutte le azioni messe in campo dall’INGV sin dai primi minuti dall’accadimento del mainshock del 9 Novembre.

Description: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia

Description: Published

Description: 4T. Sismicità dell'Italia

Description: 1SR TERREMOTI - Sorveglianza Sismica e Allerta Tsunami

Description: 2SR TERREMOTI - Gestione delle emergenze sismiche e da maremoto

Description: 1IT. Reti di monitoraggio e sorveglianza

Description: SISMIKO è uno dei Gruppi Operativi di emergenza sismica dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) con la principale missione di installare, nel più breve tempo possibile, una rete sismica temporanea in tempo reale ad integrazione di quella permanente nell’area colpita da un forte terremoto e/o da una sequenza sismica [Moretti et al., 2012; 2016]. SISMIKO nasce formalmente nel 2015 ed è il frutto della convergenza di reti sismiche mobili gestite da diversi gruppi all’interno delle singole Sezioni e sedi dell’Ente. Ognuna di queste reti risente della propria storia, risponde ad esigenze territoriali diverse ed è caratterizzata da vari gradi di coinvolgimento nella gestione della Rete Sismica Nazionale (RSN) [Michelini et al., 2016; Margheriti et al., 2020]. Questa eterogeneità si riflette anche in differenze nel sistema di acquisizione dati delle stazioni gestite dal GO. Grazie ad una attenta predisposizione e configurazione della propria strumentazione, oggi SISMIKO ha la possibilità e le competenze per integrare in poche ore una rete temporanea trasmessa in tempo reale nel sistema di acquisizione dati sismologici attivo presso la sede INGV di Roma, contribuendo in maniera significativa al servizio di monitoraggio e sorveglianza sismica del territorio colpito dall’emergenza [Margheriti et al., 2020]. Nel corso del 2020, facendo seguito al piano di rinnovo e omogeneizzazione del parco strumentale dedicato GO avviato nel 2019 (co­finanziato nell’ambito della Convenzione tra INGV e il Dipartimento di Protezione Civile vigente), è stato deciso di sviluppare un sistema di acquisizione dati in tempo reale unificato per tutte le stazioni di SISMIKO, indipendente dalle singole sedi di appartenenza. Questa nuova logica ha diversi vantaggi, e in primis quello di rendere possibile il completo interscambio del personale presso le varie sedi INGV nella gestione dell’acquisizione dati, aspetto fondamentale durante una emergenza.

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Description: 1-26

Description: 2SR TERREMOTI - Gestione delle emergenze sismiche e da maremoto

Description: N/A or not JCR

Description: This paper presents the study of NordicWalking providing objective evaluations based on real time acquisition of kinematic parameters during the sport practice. It is possible to carefully monitor the athletic gesture through the integration of conventional poles with inertial sensors, composed of a triaxial accelerometer, a triaxial gyroscope, a pressure sensor positioned on the handle, and a load cell, which constitute aWireless Sensor Networkwhose nodes are appropriately synchronized. The integration of such sensors, whichmust be unobstructive and not change the functionality of the poles, is dictated by the ultimate goal of providing a real time biofeedback in two possible scenarios. The first is intended for Nordic Walking’s instructors, who have the opportunity to verify the proper practice execution by their trainees through the availability of real time objective data, in addition to their personalexperience.The second is devoted to amateur playerswho can practicealone, after the training sessionwith the instructor, and can independently correct any imperfections in real time using a software tool running on their smartphone. Using the Dynamic TimeWarping algorithm, the proposed system identifies themost frequent errors in performing athletic gesture, allowing adjustment in real time of the sporting exercise, through the detection, quantification and correction of errors. The obtained results show that the developed system is able to provide an accurate analysis of the athletic gesture and the proposed algorithm allows a quantitative monitoring of the progress achieved by each subject over time.

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Description: 2744 - 2757

Description: 7TM.Sviluppo e Trasferimento Tecnologico

Description: JCR Journal

Description: Nel mese di maggio 2022 è iniziato uno sciame sismico, di breve durata, che ha interessato una piccola area del Chianti fiorentino a circa 15 km a sud dalla città di Firenze. I due terremoti più energetici hanno avuto una magnitudo momento pari a 3.7; nonostante la magnitudo modesta, tali eventi sono stati avvertiti distintamente fino a distanze di diverse decine di chilometri, e hanno destato preoccupazione nella popolazione prossima all’area epicentrale. Inoltre, dato l’ingente patrimonio artistico presente nel capoluogo toscano, questo episodio ha sollevato interrogativi sulla sua vulnerabilità anche a scuotimenti del suolo di piccola entità. Al fine di migliorare le conoscenze sulla ubicazione e le dimensioni delle strutture sismogenetiche attive in prossimità di Firenze, l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) è intervenuto nell’area interessata dallo sciame attraverso il Gruppo Operativo (GO) di emergenza SISMIKO. Il 4 maggio, giorno successivo all’inizio dello sciame, cinque stazioni sismiche mobili sono state installate a distanza ravvicinata dall’area epicentrale, e integrate nel sistema di monitoraggio permanente INGV. Questo lavoro descrive le procedure relative a: (i) l’installazione, la manutenzione e la disinstallazione della rete sismica mobile; (ii) la gestione e il controllo di qualità dei dati acquisiti. Infine, vengono presentate, in riferimento al contesto sismotettonico dell’area, le caratteristiche spaziali e l’evoluzione temporale dello sciame, che ha presentato una piccola ripresa nell’attività sismica ad agosto del 2022, con un terremoto di magnitudo locale 2.7 e successive repliche.

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Description: 1-26

Description: OST5 Verso un nuovo Monitoraggio

Description: JCR Journal

Description: This article describes a dataset of acceleration signals acquired from a low-cost Wireless Sensor Network (WSN) during seismic events that occurred in Central Italy. The WSN consists of 5 low-cost sensor nodes, each embedding an ADXL355 tri-axial MEMS accelerometer with a fixed sampling frequency of 250 Hz. The data was acquired from February 2023 to the end of June 2023. During this period, several earthquake sequences affected the area where the sensor network was installed. Continuous data was acquired from the WSN and then trimmed around the origin time of seismic events that occurred near the installation site, close to the city of Pollenza (MC), Italy. A total of 67 events were selected, whose data is available at the Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) Seismology data center. The traces acquired from the WSN were then manually annotated by analysts from INGV. Annotations include picking time for P and S phases, when distinguishable from the background noise, alongside an associated uncertainty level for the manual annotations. The resulting dataset consists of 328 3 × 25,001 arrays, each associated with its metadata. The metadata includes event data (hypocenter position, origin time, magnitude, magnitude type, etc.), trace-related data (mean, median, maximum, and minimum amplitudes, manual picks, and picks uncertainty), and sensor-specific data (sensor name, sensitivity, and orientation). Furthermore, a small dataset consisting of non-seismic traces is included, with the goal of providing records of noise-only traces, relative to both electronic and environmental/anthropic noise sources. The dataset holds potential for training and developing Machine Learning or signal processing algorithms for seismic data with low signal-to-noise ratios. Additionally, it is valuable for research about earthquakes, structural health monitoring, and MEMS accelerometer performance in civil and seismic engineering applications.

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Description: 110174

Description: OST5 Verso un nuovo Monitoraggio

Description: JCR Journal