Staff: Pier Paolo Bruno, Maurizio Fedi, Giovanni Florio, Valeria Paoletti

Dottorandi, Borsisti e Cultori della Materia: Jamaledin Baniamerian, Yemane Equbamariam, Maurizio Milano, Ivano Pierri, Andrea Vitale, Diego takahasci

Questo filone di ricerca si concentra sull'interpretazione e/o sull'inversione congiunta di grandi set di dati geofisici multivariati, un argomento chiave per l'industria petrolifera e per la riduzione dei rischi geologici. Per questo compito utilizziamo tecniche di apprendimento automatico (machine-learning), algoritmi di inversione 3D e metodi di imaging rapido. Il nostro impegno in questo interessante settore risale agli anni '90 e attualmente continuiamo il nostro coinvolgimento con collaborazioni attive con l'industria (ENI) e altre università (come DTU, Danimarca) e sviluppando nuovi algoritmi volti a stimare la distribuzione nel sottosuolo delle sorgenti di anomalia geofisica, come la velocità dell'onde P e S, la densità, la suscettività magnetica e la resistività elettrica. I dettagli sui temi che rientrano in questo argomento di ricerca sono elencati di seguito,

Sviluppo di algoritmi originali e software:

• Trasformata di wavelet continua e discreta e analisi multi-risoluzione applicata alla residua localizzazione di potenziali campi;
• Analisi spettrale multidimensionale;
• Metodi multiscala per la stima automatica dei parametri di sorgente dei campi di potenziale, del campo di deformazione e del campo EM a bassa frequenza;
• Analisi degli edge di dati geofisici per studi strutturali;
• Analisi frattale e multi-frattale di dati geofisici;
• Imaging di campi di potenziale: migrazione, DEXP e algoritmi di correlazione ( 1-2);
• Metodi a grande scala di inversione 3D lineare e non lineare (vincolata) di dati di gravità, magnetici e resistività, quali: Inversione di campi di potenziale non omogenei, Inversione auto-vincolata e Focusing, Inversione congiunta di dati geofisici, Algoritmi per determinare la risoluzione in profondità dei modelli di inversione (Depth Resolution Plot);
• Machine Learning applicato alla interpretazione automatizzata di dati multivariati ( 3) e alla modellazione ed interpretazione dei campi di potenziale;
• Imaging di dati CSEM;
• Inversione di dati AEM time-domain.

Fig. 1. Analisi di profondità su diapiri nel bacino di Nordkapp tramite il metodo DEXP (Fedi & Pilkington, 2012) applicato a dati magnetici (Fedi, Florio e Paoletti, 2014).

Fig. 2. Interpretazione dell’anomalia gravimetrica dell’area Vulcanica Campana. In alto: campo gravimetrico. In basso: immagine DEXP delle sorgenti delle anomalie (Fedi et al., 2018

Fig. 3. Confronto tra i risultati ottenuti dagli algoritmi K-mean e SOM su tre set di dati geofisici acquisiti nel cratere Solfatara (a sinistra) e i dati originali di riflessione sismica e tomografia elettrica (a destra). Spiegazioni sui simboli. F: faglia/frattura (evidenziata anche da frecce verticali); AZ: zona anomala; FA: accumulo di fluidi; IB: corpo intrusivo (Bernardinetti & Bruno, 2019).

Progetti

Progetto di ricerca DISTAR-ENI:

Sviluppo di tecniche di Machine Learning applicato a campi di potenziale.

Collaborazioni Nazionali:

- Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), Sezioni di Catania, Roma e Napoli

- Università degli Studi della Calabria (UNICAL), Cosenza

- Università del Salento, Lecce

Centro di Geotecnologie, Università degli Studi di Siena, S. Giovanni Valdarno (Arezzo);

- C.N.R., IREA- Istituto per il Rilevamento Elettronico dell'Ambiente, Napoli

- C.N.R., ISMAR- Istituto DI Scienze Marine, Napoli

- ENI, San Donato Milanese, Milano

- Università degli Studi di Cagliari

Collaborazioni Internazionali:

- Comenius University in Bratislava, Slovacchia

 -University of the Witwatersrand, Johannesburg, Sud Africa

- South Valley University, Qena, Egitto

- Danish Technical University (DTU), Lyngby, Danimarca

- Geological Survey of Canada (GSC), Ottawa

- Institute of Sciences and High Technologies and Environmental Sciences, Kerman, Iran

- Getech, Leeds, UK

- National Geophysical Research Institute (NGRI), Hyderabad, India

- Aarhus University, Danimarca

• Geofisica applicata agli studi geotermici: valutazione del potenziale geotermico di un'area basata su dati idrologici e di temperatura; valutazione della profondità del basamento carbonatico (metodi gravimetrici e magnetometrici) e dell'isoterma di Curie per studi geotermici.
• Caratterizzazione geofisica della crosta: modellizzazione della crosta (magnetometria/ gravimetria, rilievi da satellite e aerei, su scala continentale);
• Geofisica applicata a studi sismotettonici: analisi integrata di dati sismologici, di gravità, di deformazione e geostrutturali per l'identificazione e la caratterizzazione di faglie attive in aree sismogenetiche (Figg. 1-2);
• Geofisica per studi vulcanologici: rilievi aerei (magnetometrici, EM e raggi gamma) in aree vulcaniche; caratterizzazione delle caratteristiche strutturali delle aree vulcaniche (Fig. 3);
• Geofisica ambientale: indagini su discariche di rifiuti solidi e fluidi, caratterizzazione del percolato, ritrovamento fusti metallici, UXO (metodi magnetometrico, GPR, FDEM, EM, resistività);
• Geofisica per l’ingegneria: indagini per e su opere di ingegneria civile (microgravimetria, metodi magnetometrici e geoelettrici, GPR, FDEM);
• Geofisica mineraria: indagini su depositi minerari, localizzazione, caratterizzazione fisica e stima della massa totale e della magnetizzazione rimanente dei depositi (microgravimetria, metodi magnetometrici e geoelettrici, GPR, FDEM);
• Archeogeofisica: indagini su strutture archeologiche sepolte (metodi magnetometrici e geoelettrici, GPR, FDEM, gravità) e diagnostica di beni culturali esposti (Fig. 4).

Progetti

Progetto di ricerca DISTAR-ENI:

Sviluppo di tecniche di Machine Learning applicato a campi di potenziale.

Collaborazioni Nazionali:

- Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale (OGS), Trieste

- Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), Sezione di Catania

- Osservatorio Vesuviano (OV), INGV Sezione di Napoli

- Università degli Studi della Calabria (UNICAL), Cosenza

- Università degli Studi Suor Orsola Benincasa, Napoli

- Università del Salento, Lecce

- Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Università di Trieste

- Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale e Architettura, Università di  

   Cagliari

- C.N.R., Sezione di Pisa

- C.N.R., IREA- Istituto per il Rilevamento Elettronico dell'Ambiente, Napoli

- C.N.R., ISMAR- Istituto DI Scienze Marine, Napoli

- INNOVA – Scarl, Napoli

- Dipartimento di Studi Umanistici, Università Federico II, Napoli

- Dipartimento di Ingegneria Industriale, Università Federico II, Napoli

- Dipartimento di Fisica “Ettore Pancini”, Napoli

Collaborazioni Internazionali:

- University of Utah (USA)

- Khalifa University, Abu Dhabi (UAE)

- United States Geological Survey-USGS (USA)

- Leigh University, Bethlehem, PA 18015 (USA)

- Idaho Geological Survey, Moscow, ID 83844 (USA)

- University of Patras (Greece)

- Geological Survey of Austria (GSA), Vienna (Austria)

- Institute of Sciences and High Technologies and Environmental Sciences, Kerman (Iran)

- Aristotle University of Thessaloniki (Greece)

Staff: Nunziata C., Costanzo M.R.

Collaborazioni:

Romanelli F., Peresan A., Vaccari F. Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Università di Trieste

Indirli M., ENEA, Agenzia Nazionale Nuove tecnologie, Energia e Sviluppo economico sostenibile

Antonio Formisano, Dipartimento di Strutture per Ingegneria e Architettura, Univ. Napoli Federico II

L’attività di ricerca è basata sull’approccio deterministico della valutazione del moto al suolo. Sismogrammi realistici (onde di volume e superficiali) vengono calcolati, per sorgenti puntiformi scalate o estese, con una tecnica ibrida comprensiva dei metodi della somma dei modi e delle differenze finite (Fig. 1). La tecnica della somma dei modi è usata per calcolare il moto al suolo nella struttura stratificata anelastica 1-D. Il campo d’onda risultante per le onde SH e P-SV viene poi utilizzato per definire le condizioni al contorno della regione anelastica 2-D in cui viene applicata la tecnica delle differenze finite. I sismogrammi lungo le componenti verticale, trasversale e radiale del moto al suolo sono calcolati in un numero prefissato di punti sulla superficie. Le amplificazioni spettrali sono calcolate come rapporti tra gli spettri di risposta calcolati lungo la sezione bidimensionale e i corrispondenti spettri di risposta calcolati per il modello di riferimento unidimensionale.

Fig. 1 Rappresentazione schematica del metodo ibrido. Le linee spesse nere rappresentano i bordi artificiali per la griglia delle differenze finite. Le serie temporali calcolate con il metodo della somma dei modi per una struttura stratificata anelastica 1-D (spessa 95 km), sono utilizzate come input lungo due colonne verticali (linee rosse) per i calcoli con il metodo delle differenze finite. I sismogrammi 2-D sono calcolati in corrispondenza di una serie di ricevitori (triangoli neri) ubicati lungo la sezione di calcolo.

Il punto chiave di una stima realistica del moto al suolo è la definizione di modelli di velocità sismiche di taglio (V_S). Modelli di Vs sono definiti a profondità variabili da decine di metri fino alle decine di chilometri. Tali modelli sono ottenuti attraverso l’inversione non-lineare (metodo Hedgehog) della curva di dispersione delle velocità di gruppo del modo fondamentale delle onde superficiali di Rayleigh, generate sia naturalmente (rumore ambientale, terremoti) che artificialmente (massa battente o cariche esplosive). Le velocità di gruppo del modo fondamentale sono ottenute con la tecnica multifiltro Frequency Time Analysis (FTAN) applicata ad un segnale sismico.

Negli ultimi anni sono stati condotti con successo esperimenti di estrazione della funzione di Green (onde superficiali) dalla cross-correlazione del rumore sismico registrato con 2 stazioni, sia a scala locale (distanza stazioni di decine di chilometri), sia a piccola scala (distanza stazioni di 60-4000 m) nell’area urbana di Napoli. I risultati della ricerca sono molto importanti perché hanno dimostrato la ripetibilità e la robustezza della cross-correlazione del rumore sismico e la potenza del metodo di investigare profondità proibitive nelle aree urbane, senza perforazione e sorgente.

Confronti con i metodi basati sulle velocità di fase (SASW, f-k, MASW) e le misure in foro hanno consentito di stabilire che il metodo FTAN fornisce risultati eccellenti ed è particolarmente raccomandato per misure in aree fortemente urbanizzate perché (1) ha bisogno di un solo ricevitore sulla superficie, (2) non è inficiato da rumore, (3) i modelli di V_S sono in ottimo accordo con le misure in foro cross-hole e down-hole.

Risultati principali della ricerca:

1) Sismo-stratigrafie dell’area urbana di Napoli (Fig. 2);

2) Metodo empirico per la valutazione della liquefazione;

3) Definizione della crosta e del mantello superiore nelle aree vulcaniche di Campi Flegrei, Ischia, Vesuvio e Roccamonfina, nell’area napoletana e nella Piana Campana (Fig. 3).

Fig. 2 Esempio di modelli di V_S nell’area urbana di Napoli (e) ottenuti dall’inversione non-lineare (metodo Hedgehog) del modo fondamentale delle velocità di gruppo delle onde di Rayleigh (d) estratto con il metodo FTAN (c) da funzioni di cross-correlazione (b) calcolate tra coppie di ricevitori (stendimento linea rossa in a).

Fig. 3 Modelli di V_S nella Piana Campana confrontati con le sezioni geologiche 8-9 (modificate da Mostardini e Merlini, 1986) nei punti di intersezione (1-2-3) con i cammini investigati. I profili di velocità sono in accordo con il modello geologico fino ad una profondità di ~ 8 km, invece lo strato con V_S=3.85 km/s può essere attribuito a rocce metamorfiche e non alle rocce sedimentarie del bacino di Lagonegro

Studi di microzonazione sismica sono stati effettuati nelle città di Napoli, Fabriano, Nocera Umbra, Sellano, Catania, L’Aquila e Poggio Picenze.

Come esempio vengono mostrati i risultati principali della valutazione del moto al suolo a Poggio Picenze per il terremoto del 6 Aprile 2009 (M_W 6.3).

La città di Poggio Picenze, a ~12 km SE di L’Aquila, riportò un’intensità di danno di VIII-IX (MCS) per il terremoto del 6 Aprile 2009. Dopo il terremoto due stazioni (M128 e PGG) furono installate nel centro storico e registrarono molti aftershock.

Come primo step, le registrazioni di sedici aftershocks (2.0 ≤ M_L ≤ 4.2), localizzati nell’area epicentrale del forte evento (M_W 6.3), sono state analizzate per definire profili di V_S con la profondità attraverso l’inversione non-lineare delle curve di dispersione del modo fondamentale delle onde Rayleigh estratto con la frequency-time analysis (Fig. 4).

Successivamente, i modelli di V_S locale e regionale, oltre a due misure down-hole superficiali, sono stati usati per definire due sezioni di calcolo 2-D passanti per le stazioni sismiche M128 e PGG (Fig. 5). Il moto al suolo è stato calcolato lungo le sezioni per l’aftershock più forte e confrontato con quello registrato.

Alla luce del buon fitting (Fig. 6), il moto al suolo è stato calcolato per il terremoto del 6 Aprile 2009 (Fig. 7). Sono state stimate amplificazioni spettrali fino a 5-6 a frequenze di 3-4 Hz, per la componente verticale, e fino a 2-3 a frequenze di 2-6 Hz per le componenti orizzontali. Le accelerazioni al suolo sono massime nel piano orizzontale, lungo la componente trasversale (circa 0.4 g) e sono la metà lungo la componente verticale.

Fig. 4 In alto: Ubicazione degli aftershock analizzati (stella, per eventi con M_L≥ 3.2; cerchi pieni per eventi con 2.0 < M_L < 3.2) e delle stazioni registranti M128 (INGV-RAIS network) e PGG (RAN network). Sono anche mostrati i cammini studiati 1 e 2 dagli aftershock alle stazioni e l’epicentro del terremoto del 6 Aprile 2009 (M_W=6.3) (stella azzurra). In basso: curve di dispersione del modo fondamentale delle onde di Rayleigh estratte dalle registrazioni di aftershock nella stazione M128, lungo il cammino 1. I modelli di V_S sono stati ottenuti dall’inversione non-lineare della curva di dispersione media con barre di errore.

Fig. 5 Sezioni di calcolo 2-D passanti per le stazioni PGG e M128 con i parametri fisici dei litotipi

Fig. 6 Spettri di risposta registrati e calcolati (calcolati per damping 5%) nella stazione PGG per l’aftershock del 12 July 2009.

Fig. 7 Variabilità dei picchi di accelerazione al suolo (A_max) lungo la sezione di calcolo e degli spettri di risposta (damping 5 %) calcolati per il sito della stazione PGG, al variare di dip e strike proposti in letteratura per il il terremoto del 6 Aprile 2009. Le amplificazioni (RSR 2D/1D) mostrate in basso sono relative all’assunzione di strike 147° e dip 56°. Dall’alto verso il basso: componenti verticale, radiale e trasversale del moto al suolo calcolato.

Geologia Applicata e Idrogeologia

Docenti e ricercatori afferenti:

V. Allocca, D. Calcaterra, P. De Vita, D. Di Martire,  S. Fabbrocino, S. Perriello Zampelli

Dottorandi afferenti:

L. Ammirati, S. Coda, D. Cusano, M. Di Napoli, P. Marsiglia, P. Miele

Dottori di ricerca:

A.C. Angrisani, P. Confuorto, F. Fusco, C. Sepe, S. Tessitore, R. Tufano

 Assegnisti e borsisti

P. Petrone

I principali temi di ricerca svolti dal gruppo sono: 

1)     analisi e valutazione della pericolosità e del rischio da frana (aree di studio: Appennino centro-meridionale, Arco Calabro, Sicilia), a scala di versante ed in area vasta, con applicazioni in ambiente GIS;

2)     analisi della suscettibilità a franare, a scala di versante ed in area vasta, per fenomeni superficiali in versanti ricoperti da depositi piroclastici, mediante modellazione in ambiente GIS dei fattori morfologici e geologici predisponenti;

3)     caratterizzazione dei prodotti e dei processi di weathering nei massicci igneo-metamorfici calabresi ed implicazioni geomorfologiche e geologico-tecniche;

4)     analisi ed interpretazione delle deformazioni del suolo (per frane, subsidenza, sinkholes) e degli effetti da queste indotti su strutture ed infrastrutture mediante tecniche di monitoraggio convenzionali ed innovative (remote sensing);

5)     analisi di cause, effetti e processi del degrado nei materiali lapidei impiegati in edilizia;

6)     caratterizzazione geologico-tecnica degli ammassi rocciosi ed analisi della suscettibilità a franare di versanti in roccia;

7)     analisi dei meccanismi di innesco di frane superficiali e profonde mediante ricostruzione di modelli geologico-tecnici;

8)     analisi delle condizioni pluviometriche determinanti l’innesco di frane superficiali mediante modelli empirici e deterministici;

9)     monitoraggio idrologico dei depositi superficiali per lo studio dei processi idrologici a scala di pendio e la definizione delle condizioni predisponenti ed innescanti l’instabilità;

10)   caratterizzazione sismica di formazioni strutturalmente complesse dell’Appennino meridionale;

11)   definizione di modelli geologico-tecnici per la valutazione della vulnerabilità sismica di infrastrutture strategiche;

12)   applicazione della termografia agli infrarossi alla caratterizzazione remota degli ammassi rocciosi fratturati;

13)   modellazione del flusso idrico sotterraneo e del trasporto di contaminanti in acquiferi porosi e fratturati;

14)   caratterizzazione fisica, chimica e microbiologica delle acque sotterranee in sistemi acquiferi complessi ed implementazione di tecniche geostatistiche;

15)   valutazione della vulnerabilità degli acquiferi all’inquinamento e del rischio di contaminazione delle risorse idriche sotterranee, modellazione cartografica in ambiente GIS;

16)   modellazione idrogeologica e idrogeochimica degli acquiferi carsici e vulcanici, dei bacini idrominerali e geotermali;

17)   analisi dell'impatto dei cambiamenti climatici sulla ricarica degli acquiferi carsici dell’Appennino meridionale;

18)   caratterizzazione, messa in sicurezza e bonifica degli acquiferi contaminati mediante approcci multidisciplinari;

19)   modellazione dei processi di infiltrazione-ricarica in acquiferi carsici dell’Italia meridionale, a differente scala spazio-temporale;

20)   modellazione degli acquiferi costieri e gestione sostenibile dei fenomeni di intrusione salina;

21)   sviluppo di modelli concettuali, metodologie analitiche e procedure di campionamento in siti contaminati;

22)   analisi delle interazioni “acque sotterranee-opere antropiche” e degli impatti in aree urbane mediante tecniche convenzionali ed innovative (remote sensing);

Questi studi sono abitualmente condotti in ambito multidisciplinare, integrando metodologie analitiche di vario tipo, quali: analisi qualitativa e quantitativa della topografia in ambito GIS, ricostruzione di modelli digitali del terreno; foto-interpretazione e fotogrammetria; rilevamento geologico-tecnico e idrogeologico; esecuzione ed interpretazione di indagini in sito e prove di laboratorio; progettazione, installazione e controllo di stazioni di monitoraggio dei parametri idrologici del suolo; controlli strumentali in sito e mediante tecniche di remote sensing. Sono altresì adottate, per le tematiche idrogeologiche, metodologie quali: monitoraggio strumentale in sito; indagini idrochimiche, isotopiche, microbiologiche e idrogeofisiche delle acque sotterranee; caratterizzazione idraulica ed idrodinamica degli acquiferi; modellazione idrogeologica e cartografia degli acquiferi e del flusso idrico sotterraneo, a scala regionale e locale.
Tra i principali prodotti conseguenti alle suddette attività, si evidenzia la cartografia geotematica di base e derivata, quest’ultima destinata, tra l’altro, a rappresentare, con metodologie euristiche, probabilistiche e deterministiche, la suscettibilità/pericolosità ed il rischio da frana.

Principali collaborazioni:

ITALIA

Università ed Enti di Ricerca

Dipartimento di Agraria - UNINA

Dipartimento di Architettura - UNINA

Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale UNINA

Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione UNINA

Dipartimento di Ingegneria Chimica, dei Materiali e della Produzione Industriale UNINA

Università della Campania L. Vanvitelli

Università del Sannio

Università della Calabria

Università della Tuscia

Università di Catania

Università degli Studi "G. d'Annunzio" di Chieti – Pescara

Università di Palermo

Università di Firenze

Università di Genova

Università di Padova

Università di Pavia

Università di Parma

Sapienza Università di Roma

Politecnico di Milano

ISPRA – Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale

Istituto Nazionale Geofisica e Vulcanologia - Osservatorio Vesuviano

CNR – IREA

CNR – IRPI

ENEA – Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l'energia e lo sviluppo economico sostenibile

CIRCE - Center for Isotopic Research on the Cultural and Environmental heritage

INNOVA S.C.a.R.L. (Centro per lo Sviluppo ed il Trasferimento dell'Innovazione nel Settore dei Beni Culturali e Ambientali)

DATABENC S.C.a.R.L. (Distretto ad Alta TecnologiA per i BENi Culturali)

STRESS S.C.a.R.L. (Distretto ad Alta Tecnologia per le Costruzioni Sostenibili)

Altri Enti e Società

Agenzia Spaziale Italiana (ASI)

Acquedotto Pugliese S.p.A.

Alto Calore Servizi S.p.A.

ENI S.p.A.

Fondazione MIdA (Musei Integrati dell’Ambiente) – Grotte di Pertosa – Auletta

Gestione Ottimale Risorsa Idrica - GORI S.p.A.

Parco Nazionale delle Cinque Terre

Comuni di Casalnuovo di Napoli (NA), Moio della Civitella (SA), Palma Campania (NA), Quindici (AV), Volla (NA)

Consorzio di Bonifica dell’Ufita

ESTERO

UPC (Universitat Politècnica de Catalunya)

Universitad de Alicante

Technische Universitat Munchen (TUM – Germany)

Universidad de Cuenca (Ecuador)

Universidad de Azuay (Ecuador)

Istanbul University Cerrahpaşa

IGME (Instituto Geológico y Minero de España)

British Geological Survey (Great Britain)

U.S.Geological Survey (Landslide Hazard Program)

U.S.Geological Survey (Unsaturated Zone Flow Project)

NASA Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology Pasadena (CA), USA

GermanAerospace Center

Technische Universität Berlin

Pubblicazioni (2014-2019):

2019

Allocca V., Coda S., De Vita P., Di Rienzo B., Ferrara L., Giarra A., Mangoni O., Stellato L., Trifuoggi M., Arienzo M. (2019). Hydrogeological and hydrogeochemical monitoring in the Cumae archaeological site (Phlegraean Fields, southern Italy). Rendiconti Online Società Geologica Italiana, 47: 18-23. doi.org/10.3301/ROL.2019.04.

Amitrano, D., Guida, R., Dell’Aglio, D., Di Martino, G., Di Martire, D., Iodice, A., Costantini M., Malvarosa F., Minati, F. (2019). Long-Term Satellite Monitoring of the Slumgullion Landslide Using Space-Borne Synthetic Aperture Radar Sub-Pixel Offset Tracking. Remote Sensing, 11(3), 369.

Coda S., De Tommaso G., Iuliano M., Jantàkovà N., Villani R., Allocca V. (2019). Variation of groundwater contamination related to groundwater rebound in the eastern plain of Naples. Proceedings abstract of XI Convegno Nazionale AIGA dei Giovani Ricercatori in Geologia Applicata dell’AIGA. Matera, 19-21 Giugno 2019.

Coda S., Confuorto P., Di Martire D., De Vita P., Allocca V. (2019). Uplift Evidences Related to the Recession of Groundwater Abstraction in a Pyroclastic-Alluvial Aquifer of Southern Italy Geosciences 2019, 9(5), 215; https://doi.org/10.3390/geosciences9050215

Coda S., Tessitore S., Di Martire D., De Vita P., Allocca V., (2019). Environmental effects of the groundwater rebound in the eastern plain of Naples (Italy). Rend. Online Soc. Geol. It., 48, pp. 35-40.

Coda, S., Tessitore, S., Di Martire, D., Calcaterra, D., De Vita, P., & Allocca, V. (2019). Coupled ground uplift and groundwater rebound in the metropolitan city of Naples (southern Italy). Journal of Hydrology, pp 470-482.

Cusano D., Allocca V., Fusco F., Tufano R., De Vita P. (2019). Multi-scale assessment of groundwater vulnerability to pollution: study cases from Campania region (Southern Italy). Italian Journal of Engineering Geology and Environment, Special Issue 1 (2019), 19-24. A.1)      DOI: 10.4408/IJEGE.2019-01.S-03.

Confuorto P., Di Martire D., Infante D., Novellino A., Papa, R., Calcaterra D., Ramondini M. (2019). Monitoring of remedial works performance on landslide-affected areas through ground- and satellite-based techniques. Catena, Volume 178, July 2019, Pages 77-89.

Fusco F., De Vita P., Mirus B.B., Baum R.L. Allocca V., Tufano R., Calcaterra D. (2019). Physically Based Estimation of Rainfall Thresholds Triggering Shallow Landslides in Volcanic Slopes of Southern Italy Water            11, 1915: 1 – 25. doi:10.3390/w11091915.

Guerriero, L., Confuorto, P., Calcaterra, D., Guadagno, F. M., Revellino, P., Di Martire, D. (2019). PS-driven inventory of town-damaging landslides in the Benevento, Avellino and Salerno Provinces, southern Italy. Journal of Maps, 15(2), 619-625

Infante D., Di Martire D., Confuorto P., Tessitore S., Tòmas R., Calcaterra D., Ramondini M. (2019). Assessment of building behavior in slow-moving landslide-affected areas through DInSAR data and structural analysis. Engineering Structures, 199, 109638.

Infante D., Tessitore S., Confuorto P., Sepe C., Ramondini M., Calcaterra D., Di Martire D., (2019). Monitoring of strategic buildings in Civil Protection activities via Remote Sensing data. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine.

Marsiglia P., Pece M., Allocca V. (2019). An updated hydrogeological conceptual model of Mts. Avella karst aquifer (Southern Italy). Proceedings abstract of XI Convegno Nazionale AIGA dei Giovani Ricercatori in Geologia Applicata dell’AIGA. Matera, 19-21 Giugno 2019.

Pastor, J. L., Tomás, R., Lettieri, L., Riquelme, A., Cano, M., Infante, D., Ramondini M., Di Martire, D. (2019). Multi-Source Data Integration to Investigate a Deep-Seated Landslide Affecting a Bridge. Remote Sensing, 11(16), 1878.

Raso, E., Cevasco, A., Di Martire, D., Pepe, G., Scarpellini, P., Calcaterra, D., & Firpo, M. (2019). Landslide-inventory of the Cinque Terre National Park (Italy) and quantitative interaction with the trail network. Journal of Maps, 15(2), 818-830.

Ruggieri G., Allocca V., Borfecchia F., De Vita P. (2019). Groundwater recharge estimation in karst aquifers of southern Apennines (Italy) by integration of remotely sensed data. Rendiconti Online Società Geologica Italiana,           47: 97-101. doi.org/10.3301/ROL.2019.18.

Tufano R., Cesarano M., Fusco F., De Vita P. (2019). Probabilistic approaches for assessing rainfall thresholds triggering shallow landslides. The study case of the peri-Vesuvian area (southern Italy). Journal of Engineering Geology and Environment, Special Issue 1 (2019), 105-110. DOI: 10.4408/IJEGE.2019-01.S-17.

Ullo S.L., Addabbo P., Di Martire D., Sica S., Fiscante N, Cicala L., Cesario V.A. (2019). Application of DInSAR Technique to High Coherence Sentinel-1 Images for Dam Monitoring and Result Validation through in situ Measurements. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing Volume: 12, (3), pg. 875-890. DOI 10.1109/JSTARS.2019.2896989.

2018

Allocca V., Marzano E, Tramontano M., Celico F. (2018). Environmental impact of cattle grazing on a karst aquifer in the southern Apennines (Italy): quantification through the grey water footprint. Ecological Indicators, 93 (2018) 830-837.

Allocca V., Marzano E, Tramontano M., Celico F. (2018). The grey waterfootprint of cattle grazing: a case study for Italy. Proceedings of the 2018 International Scientific Conference ‘Economic Sciences for Agribusiness and Rural Economy’ No 1, 98–102, Warsaw, 7–8 June 2018. ISBN 978-83-7583-802-2 DOI: 10.22630/ESARE.2018.1.13.

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