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  • 1
    Publication Date: 2020-02-28
    Description: SISMIKO è un gruppo operativo dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) che coordina tutte le Reti Sismiche Mobili INGV
    Description: Published
    Description: Lecce
    Description: 3T. Sorgente sismica
    Description: 4T. Sismicità dell'Italia
    Description: 8T. Sismologia in tempo reale
    Description: 1SR TERREMOTI - Sorveglianza Sismica e Allerta Tsunami
    Description: 2SR TERREMOTI - Gestione delle emergenze sismiche e da maremoto
    Description: 3SR TERREMOTI - Attività dei Centri
    Keywords: SISMIKO ; 2016 ; Amatrice-Norcia seismic sequence ; (central Apennines) ; Italy
    Repository Name: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV)
    Type: Conference paper
    Location Call Number Expected Availability
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  • 2
    Publication Date: 2022-12-13
    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
    Description: Published
    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
    Keywords: SISMIKO ; Esercitazione ; Exercise ; Rischio Sismico Seismic risk ; Seismic risk ; 05.04. Instrumentation and techniques of general interest
    Repository Name: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV)
    Type: report
    Location Call Number Expected Availability
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  • 3
    Publication Date: 2023-02-09
    Description: By leveraging monitoring data for the Gran Sasso carbonate aquifer during two significant seismic sequences that hit central Italy in recent years, this study investigates the possibility of using memory-enabled deep learning algorithms as meaningful tools for an enhanced modelling of the hydrological response of karst aquifers subject to earthquake phenomena. Meteorological, hydrological and seismic data are used to train and validate long short-term memory networks (LSTM) in one- and multiple-day ahead flow forecasting exercises, aimed at assessing model sensitivities to input variables and modelling choices (training data and parameters of the models). Results indicate that the models fairly reproduce the flow patterns for the considered spring in the Gran Sasso aquifer, thus supporting the potential use of these models for hydrological applications in similar areas, provided that sufficient data are available for the training of the network.
    Description: Published
    Description: 129002
    Description: 9T. Geochimica dei fluidi applicata allo studio e al monitoraggio di aree sismiche
    Description: JCR Journal
    Keywords: Earthquake hydrology ; Seismic sequences ; Karst aquifer ; Deep learning LSTM ; Central Italy ; LSTM
    Repository Name: Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV)
    Type: article
    Location Call Number Expected Availability
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