Progetto NERIES: analisi preliminare dei dati della prima campagna OBS nello Ionio meridionale

Abstract

La definizione di un modello crostale per l’area dello Ionio è di fondamentale importanza per la comprensione dell’evoluzione geodinamica del Mediterraneo. Anche se quasi tutti gli autori concordano nel ritenere la crosta del Mar Ionio assimilabile a una crosta oceanica matura (De Voogd et al., 1992, Catalano et al., 2001; Finetti e Del Ben, 2005; Argnani, 2005), esistono tuttavia ipotesi alternative (Farrugia and Panza, 1981; Ismail-Zadeh et al., 1998..) e rimangono da chiarire alcuni aspetti di questa struttura litosferica. L’area ionica è una delle regioni del Mediterraneo con maggiore attività sismica, in passato interessata da numerosi eventi di elevata intensità seguiti a volte da tsunami (Vannucci et al., 2004; Tinti et al. 2004). L’attività sismica è in gran parte localizzata lungo gli archi Ellenico, Egeo e Calabro, la Sicilia orientale e la scarpata Ibleo-Maltese. La sismicità del bacino ionico è in parte sconosciuta a causa della mancanza di stazioni sismiche sottomarine offshore. Per lo stesso motivo attualmente non esiste per l’area in esame alcuna tomografia sismica passiva con adeguata risoluzione. Per meglio caratterizzare la sismicità dello Ionio e raccogliere una quantità di dati sufficiente a costruire un robusto modello di velocità, nel maggio 2007, nell’ambito delle attività di monitoraggio realizzate in collaborazione con il Dipartimento di Protezione Civile (DPC) e in seno al progetto europeo NERIES (attività NA6), l’OBS Lab di Gibilmanna del Centro Nazionale Terremoti dell’INGV, ha deposto tre Ocean Bottom Seismometers (OBS) nello Ionio meridionale a profondità comprese tra 3500- 4000m. Gli strumenti deposti sono stati realizzati presso l’Osservatorio di Gibilmanna e sono stati equipaggiati con sismometri Nanometrics Trillium 120P installati su basi autolivellanti della Nautilus e con sensori di pressione differenziali (DPG) con banda passante compresa tra 200s e 2Hz. I segnali provenienti dai due sensori sono sti acquisiti da un data logger a 21 bit (SEND Geolon MLS) ad una frequenza di campionamento di 100Hz Gli OBS A1 e A3 sono stati recuperati con successo il 2 febbraio 2008 mentre l’OBS A2 è stato recuperato il 15 marzo 2008 ed è stato sostituito da un altro OBS per completare il monitoraggio di lunga durata (sino a maggio 2010) previsto dal progetto NERIES. L’array di OBS ha registrato per nove mesi i segnali sismici dal fondo dello Ionio. Mentre per l’OBS A1 sia il DPG che il sismometro hanno funzionato correttamente, per gli OBS A2 e A3, a causa di problemi nel livellamento dei sensori sismici e alla loro bassa tolleranza del tilt dinamico di appena +- 0.2°, i dati provenienti dai sismometri sono risultati inutilizzabili. Durante l’esperimento l’array di OBS ha registrato oltre 450 eventi: sono stati individuati circa 90 telesismi, 250 eventi regionali registrati anche dalle reti sismiche a terra e oltre 100 eventi non localizzati. La Fig. 2 mostra la distribuzione degli epicentri dei telesismi e degli eventi regionali. Gli eventi sono stati localizzati dall’INGV, dall’EMSC, dall’USGS e dalla rete sismica nazionale greca e riportati nei rispettivi bollettini sismici. La Fig. 3 mostra l’evento sismico del 12 settembre 2007 con epicentro a Sumatra di Ms = 8.5. Sui sismogrammi sono facilmente individuabili diverse fasi di onde di volume e di superficie sia sul segnale di pressione che sui segnali di velocità. Per un’accurata localizzazione degli eventi locali è necessaria la conoscenza di un modello ottimale di velocità delle onde P ed S per l’area in esame. Per definire un modello 1D di velocità delle onde P per l’area ionica, abbiamo invertito i tempi di arrivo delle prime fasi P degli eventi regionali registrati. Dell’intero dataset sono stati scelti solamente gli eventi con RMS di residuo inferiore a 0.3s e errore di localizzazione standard minore di 3.0 km. Sulla base delle informazioni attualmente disponibili per l’area del bacino ionico e delle aree circostanti, sono stati inoltre scartati gli eventi con ipocentro superficiale in aree intensamente deformate; per queste aree sono state selezionati solo gli eventi con profondità ipocentrale superiore a 20 km. Il dataset finale è composto da 67 eventi regionali con un totale di 175 fasi P individuate. Il problema diretto di tracciamento del raggio dalla sorgente alla stazione è stato risolto in maniera analitica per i raggi rifratti e tramite il metodo dello “shooting” per le onde dirette. Nella soluzione del problema diretto è stata considerata anche la profondità delle stazioni. Generalmente nell’identificazione di un modello 1D di velocità ottimale sono invertiti simultaneamente sia i parametri ipocentrali che i parametri del modello crostale utilizzando un “misfit” globale come misura della bontà dell’inversione. Tuttavia, poiché gli eventi regionali sono stati localizzati da stazioni a terra, sono stati invertiti solo i parametri del modello di velocità. Dato che il problema inverso è di natura non lineare, la soluzione è stata ottenuta iterativamente. Fattore critico nel processo di inversione è la scelta di un adeguato modello iniziale di velocità. Il modello iniziale utilizzato nell’inversione è quello proposto da Finetti e Del Ben (2005). Questo modello crostale è costituto da 6 strati su crosta oceanica a profondità di 13.7 km. Nella procedura di inversione abbiamo fissato solamente il numero di strati e invertito la velocità e gli spessori. Il modello 1D di velocità delle onde S è stato ottenuto applicando due metodologie di indagine geofisica complementari: l'inversione delle curve di dispersione delle onde di superficie e delle receiver function. Le curve di dispersione sono state ottenute tramite l’analisi FTAN (Dziewonski et al., 1969) e invertite imponendo lo stesso numero di strati del modello di velocità delle onde P. I risultati ottenuti sono stati comparati con i modelli ricavati da un'inversione indipendente delle Receiver Function telesismiche ottenute per la stazione A1. L’inversione congiunta dei tempi di viaggio e delle curve di dispersione ha permesso di definire un unico modello 1D di velocità. Tale modello sarà utilizzato per localizzare gli eventi locali. Il modello ottenuto e i risultati della localizzazione saranno esposti durante il convegno.