Predictive Landslide Susceptibility Modelling Using Statistical Approaches in Mantsa River catchment, Dawro Zone, South-western Ethiopia
Questo studio valuta la suscettibilità alle frane nel bacino del fiume Mantsa, nel sud-ovest dell'Etiopia, utilizzando i modelli di Rapporto di Frequenza e di Regressione Logistica, identificando i principali fattori condizionanti come l'uso del suolo e la litologia, e dimostrando che il modello del Rapporto di Frequenza raggiunge un'accuratezza predittiva leggermente superiore (AUC = 0,874) per supportare la riduzione del rischio e la pianificazione sostenibile del territorio.
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Negli altipiani dell'Etiopia, dove il terreno si innalza bruscamente in montagne aspre e valli profonde, il suolo è vivo con un movimento lento e pericoloso. Quando le piogge intense inzuppano il terreno, i pendii ripidi possono perdere la loro presa, facendo scivolare rocce, fango e detriti verso villaggi e strade. Questo fenomeno, noto come frana, non è solo un evento improvviso ma il risultato di una complessa conversazione tra la forma del terreno, il tipo di roccia sottostante la superficie, la quantità di pioggia che cade e come gli esseri umani utilizzano il suolo. Per le comunità che vivono in queste regioni scoscese, comprendere dove è più probabile che si verifichino queste frane è una questione di sopravvivenza. Ciò permette ai pianificatori di sapere quali versanti sono sicuri per costruire e quali devono essere lasciati in pace, trasformando una forza naturale caotica in un rischio gestibile.
Un team di ricercatori si è messo in viaggio per mappare questo rischio nel bacino del fiume Mantsa, un'area specifica nella Zona di Dawro, nel sud-ovest dell'Etiopia. Questa regione è un paesaggio di drammatici contrasti, con altitudini che variano da profonde valli fluviali fino ad alte vette montuose, tutte scavate dall'acqua e modellate da un'antica attività vulcanica. Il terreno qui è composto da strati di roccia vulcanica, alcuni duri e altri teneri, situati sotto un clima che porta piogge stagionali intense. Per creare una mappa affidabile del pericolo, gli scienziati hanno prima costruito un registro dettagliato del passato. Hanno combinato immagini satellitari con lavoro sul campo "con gli stivali sul terreno" per localizzare 280 punti specifici in cui si erano verificati movimenti franosi, che spaziavano da lenti flussi di terra a improvvise cadute di rocce. Hanno poi diviso questo elenco in due gruppi: uno per insegnare ai loro modelli informatici che aspetto ha una frana, e un altro per testare se i modelli potessero prevedere correttamente dove potrebbero verificarsi nuovi eventi.
I ricercatori hanno utilizzato due diversi metodi statistici per analizzare i dati, trattando il paesaggio come un puzzle in cui ogni pezzo rappresenta un fattore che potrebbe innescare una frana. Hanno esaminato tredici elementi diversi, dalla pendenza del pendio al tipo di suolo, fino alla vicinanza di un punto a una strada o a un torrente. Un metodo, noto come rapporto di frequenza, contava semplicemente quanto spesso le frane apparivano in ciascuna categoria di questi fattori. Ad esempio, controllava se le frane avvenissero più spesso su pendii ripidi rispetto a quelli pianeggianti, o più spesso vicino alle strade rispetto a lontano da esse. Il secondo metodo, la regressione logistica, era più complesso, calcolando la probabilità di una frana pesando tutti questi fattori contemporaneamente per vedere come interagissero. Entrambi gli approcci miravano a produrre un punteggio singolo per ogni metro quadrato di terreno, indicando quanto fosse probabile un cedimento.
I risultati hanno dipinto un quadro chiaro di pericolo e sicurezza attraverso l'intero bacino. I modelli hanno mostrato che il fattore più influente non era la pendenza della collina o il tipo di roccia, ma come il terreno veniva utilizzato. Le aree in cui il terreno era moderatamente coltivato — il che spesso significava che le colture venivano praticate su pendii ripidi dopo la rimozione della foresta naturale — erano molto più soggette a scivolamenti rispetto alle aree boschive o ai boschi incontaminati. La rimozione degli alberi e il disturbo del suolo causato dall'agricoltura avevano reso il terreno molto più debole. Il tipo di roccia giocava anche un ruolo fondamentale; l'area è coperta da rocce vulcaniche che, quando esposte al clima caldo e umido e alle piogge intense, si degradano in un suolo tenero e ricco di argilla, che trattiene pochissima resistenza. Quando questa argilla si satura d'acqua, diventa scivolosa e pesante, portando al tipo di frana più comune nella regione: un lento e rotolante flusso di terra.
Le mappe generate dallo studio hanno rivelato che il rischio più elevato è concentrato in specifici lembi del paesaggio. Le zone più pericolose si trovano nelle parti sud-occidentali, nord-orientali e sud-orientali del bacino, dove ripidi pendii vulcanici incontrano fitte reti di crepe nella terra e piogge intense. Queste aree sono anche quelle in cui l'attività umana, come l'agricoltura e la costruzione di strade, ha spinto contro i limiti del terreno. Al contrario, le parti settentrionali e centrali della regione, che sono generalmente più piatte e meno disturbate, mostravano un rischio molto più basso. I modelli sono stati in grado di distinguere tra terreno sicuro e pericoloso con alta precisiono, identificando correttamente la posizione delle passate frane nella stragrande maggioranza dei casi.
In definitiva, lo studio fornisce uno strumento pratico per le persone che vivono nella Zona di Dawro. Identificando la specifica combinazione di pendii ripidi, roccia vulcanica debole, piogge intense e uso del suolo umano che porta al cedimento, le mappe offrono una guida per il futuro. Esse suggeriscono che proteggere le foreste rimanenti e essere cauti riguardo all'agricoltura sui pendii ripidi sono passi critici per ridurre il rischio. La ricerca conferma che, sebbene il paesaggio sia naturalmente incline all'instabilità, le scelte umane possono o peggiorare il pericolo o aiutare a mantenere stabile il terreno. Con questa nuova comprensione, le autorità locali possono ora prendere decisioni informate su dove costruire, dove avvertire i residenti e come pianificare una convivenza più sicura con la terra in movimento.
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