Come già descritto in un articolo precedente, le misure di contenimento alla diffusione del COVID-19 imposte dalle autorità a partire dalla fine di febbraio hanno comportato una diminuzione del livello del rumore sismico in molti Paesi del mondo, inclusa l’Italia. Qui riportiamo l’analisi effettuata da un team composto da ricercatori dell’INGV, dell’Università di Padova e del CNRS francese sui dati sismici dell’Italia settentrionale.
Gli autori mostrano come il segno distintivo delle misure di contenimento del virus sia facilmente visibile analizzando le serie temporali continue dei sismometri sparsi sul territorio nazionale. Dal confronto tra i segnali prima e dopo il blocco (lockdown) si può caratterizzare il rumore ambientale dovuto a causa antropiche.
Gli effetti del lockdown sul rumore sismico sono particolarmente evidenti nei siti ubicati in prossimità di città, come nel caso della stazione di Milano (MILN), come già osservato nel precedente post.
Ripetendo questo esercizio per 140 stazioni sismiche operative in Italia settentrionale nel periodo novembre 2019 – aprile 2020, e mediando i dati su intervalli settimanali (dal lunedì al venerdì dalle 6 alle 18), si può verificare la variazione del rumore sismico nel tempo (in un intervallo di frequenze tra 3 e 5 Hz). L’animazione sotto mostra queste variazioni settimana dopo settimana. I colori sono indicativi del livello (rosso = molto rumoroso; blu = molto tranquillo). Gli effetti del lockdown sono evidenti in tutto il nord Italia, non limitandosi alle zone urbane.
Negli ultimi 10-20 anni, i sismologi hanno imparato a usare il rumore sismico per misurare le onde di superficie e mappare così la struttura della crosta terrestre e monitorare i cambiamenti nelle proprietà elastiche in aree a elevata pericolosità. Questo studio mostra come l’analisi del rumore può aiutarci a caratterizzare e monitorare le attività antropiche in un ampio range di frequenze.
Fonte INGVterremoti. A cura di I. Molinari (INGV-Bologna), L. Boschi (Università di Padova and INGV-Bologna), P. Poli (CNRS e ISTERRE, Francia), J. Boaga (Università di Padova), V. Cascone (Università di Padova).
