In questi giorni è stato pubblicato il Database Multiparametrico MUDA (Geophysical and geochemical MUltiparametric DAtabase) una nuova infrastruttura dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV, www.ingv.it) a servizio di dati multiparametrici geofisici e geochimici, progettata nell’ambito del progetto INGV Pianeta Dinamico 2020-2022, Task-S2 (Struttura 3D dell’Italia da analisi multidato. Sismica passiva/attiva, prospezioni magnetiche, magnetotelluriche, elettriche, gravimetriche) e realizzata nell’ambito del progetto in corso INGV Pianeta Dinamico 2023-2025 PD-GEMME (Integrated Geological, gEophysical and geocheMical approaches for 3D Modeling of complex seismic site Effects).
Figura 1 – Home page del sito web http://muda.mi.ingv.it
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MUDA è una banca dati dinamica e relazionale basata su MySQL con interfaccia web realizzata in php tramite tecnica di progettazione responsive, ovvero in grado di adattarsi graficamente in maniera automatica a qualsiasi dispositivo su cui viene visualizzata (pc, tablet, smartphone ecc.). I dati multiparametrici sono archiviati ed organizzati in un database relazionale dinamico progettato e realizzato utilizzando una struttura tabellare in grado di correlare tra loro dati di diversa natura ed adattabile ad ulteriori tipologie di dati provenienti da altri progetti ed in grado di integrarsi perfettamente con quelli già acquisiti sia tramite vettori trasmissivi in tempo reale che off-line.
L’esigenza di un’infrastruttura in grado di acquisire, archiviare, organizzare e pubblicare dati multiparametrici in tempo quasi reale nasce a seguito della progettazione della rete multiparametrica del Garda, denominata PDnet, installata a partire dal 2021 nell’ambito del Task-S2 del progetto INGV Pianeta Dinamico (Massa et al., 2021).
MUDA raccoglie infatti informazioni provenienti da sensori di diverso tipo, quali sismometri, accelerometri, sensori idrogeochimici, sensori per la misurazione del flusso di anidride carbonica al suolo (CO2), sensori per il rilevamento della concentrazione di gas Radon e centraline meteo con il fine di effettuare possibili correlazioni tra fenomeni sismici e variazioni dei parametri ambientali quali ad esempio il livello delle acque di falda oltre che della loro temperatura e conducibilità elettrica (e.g., Barberio et al. 2017; Chiodini et al., 2020; Mastrorillo et al. 2020).
In particolare, i dati delle stazioni radon archiviate in MUDA confluiscono nella rete nazionale INGV-IRON (Italian Radon Monitoring Network).
MUDA archivia inoltre i dati di siti multiparametrici allestiti in corrispondenza di alcune stazioni sismiche della Rete Sismica Nazionale (RSN) dell’INGV, oltre che dati provenienti da un sito multiparameterico in collaborazione con il progetto Pianeta Dinamico PROMUD 2023-2025 (Definition of a multidisciplinary monitoring PROtocol for MUD volcanoes), localizzato nella Riserva delle Salse di Nirano (MO). E’ attualmente in corso la fase di installazione di 2 ulteriori siti multiparametrici nel bacino intermontano di Norcia (PG), nell’ambito del progetto PD-GEMME 2023-2025 che andranno a contribuire alla nuova banca dati.
MUDA pubblica quotidianamente i dati multiparametrici aggiornati al giorno precedente ed offre la possibilità di visualizzare e scaricare le serie temporali dinamiche per tutti i dati disponibili e per periodi differenti, fino ad un massimo di 30 giorni. Per dati relativi a periodi più estesi è possibile inviare una richiesta via e-mail a muda.mi@ingv.it.
Il sito web http://muda.mi.ingv.it mostra come elemento principale della home page (figura 1) una mappa interattiva del territorio nazionale nelle aree in cui ad oggi sono installate stazione multiparametriche che constano di strumentazioni sismo-accelerometriche, idrogeochimiche, geochimiche, metereologiche, Radon e CO2.
Figura 2 – Pagina Visualizzazione e Scarico Dati. Esempio per il sito multiparametrico Salse di Nirano (Fiorano Modenese, MO): dall’alto al basso i dati sincronizzati rispetto al tempo UTC per la stazione idrogeochimica, sismica, meteo e flusso di CO2 distribuiti in tempo quasi reale.In mappa tutte le stazioni multiparametriche sono rappresentate con triangoli blu cliccabili per accedere alle singole pagine di stazione e caratterizzazione di sito (figura 2). La mappa presenta layer tematici a scomparsa (menu in alto a destra) tra cui i valori di pericolosità sismica del territorio nazionale riportati nella mappa MPS04, le zone sismogenetiche e le faglie attive desunte dal database DISS (Database of Individual Seismogenic Sources, bollettini di sismicità recente e storica e ubicazione delle stazioni sismiche della Rete Sismica Nazionale (RSN) gestita dall’INGV.
Cliccando in mappa su ciascuno dei triangoli blu si apre un pop-up contenente le informazioni principali del sito multiparametrico, in particolare le coordinate del sito, la strumentazione installata e il link che conduce alla specifica pagina stazione dove sono riportate le caratteristiche tecniche di ciascuno degli strumenti installati.
Figura 3 – Pagina caratterizzazione per il sito multiparametrico di Bondo (Tremosine Garda, BS). In alto log di conducibilità elettrica e temperatura rispetto alla profondità del pozzo; in basso mappa topografica (a sinistra) e geologica (a destra).Il link Visualizzazione & Scarico DATI presente nel menu orizzontale della home page apre la relativa pagina (figura 3). L’utente può selezionare per ciascun sito multiparametrico le serie temporali da visualizzare a ritroso nel tempo (i.e. 1 giorno, 7 giorni, 15 giorni, 30 giorni) a partire da una data selezionata. Una volta scelti sito e periodo compaiono automaticamente i dati disponibili sincronizzati rispetto al tempo UTC (Coordinated Universal Time). Essi dall’alto al basso sono: dati idrogeochimici da sensore in pozzo (temperatura dell’acqua, conducibilità elettrica e altezza della colonna d’acqua al di sopra del sensore), dati meteo (temperatura dell’aria e piovosità), dati sismometrici campionati su finestre di 5 minuti (RMS media quadratica, valore massimo della velocità in cm/s, valore medio dell’ampiezza dello spettro di Fourier, valori dello spettro di Fourier per bande di frequenza tra 0.5 Hz e 20 Hz), concentrazione di gas Radon in aria e flusso di CO2 al suolo. Tutti i grafici interattivi possono essere ingranditi tramite l’utilizzo del tasto sinistro del mouse e presentano la possibilità di selezionare le singole funzioni utilizzando livelli a scomparsa. In ogni grafico nella parte in alto a destra è possibile visualizzare la singola immagine a schermo intero e scaricare i dati scelti nel formato csv (Comma Separated Values) oltre che le immagini nei formati pdf (Portable Document Format), png (Portable Network Graphic), jpeg (Joint Photographic Experts Group), svg (Scalable Vector Graphics).
A cura di MUDA working group, 2023: Massa M., Rizzo L.A.(*), Ferrari E., Lovati S., Scafidi D. (**), Puglia R., Varchetta F., D’Alema E., Mirenna S., Luzi L., INGV, sezione Milano, (*) Università Milano Bicocca, DISAT, (**) Università di Genova, DISTAV.
Riferimenti utili
Barberio M.D., Barbieri M., Billi A., Doglioni C., Petitta M. (2017), Hydrogeochemical changes before and during the 2016 Amatrice-Norcia seismic sequence (central Italy). Scientific Reports, 7:11735, doi:10.1038/s41598-017-11990-8.
Chiodini G., Cardellini C., Di Luccio F., Selva J., Frondini F., Caliro S., Rosiello A., Beddini G., Ventura G. (2020), Correlation between tectonic CO2 Earth degassing and seismicity is revealed by a 10-year record in the Apennines, Italy. Sci. Adv. 2020; 6 : eabc2938
Massa M., Rizzo A.L., Lorenzetti A., Lovati S., D’Alema E., Puglia R., Carannante S., Piersanti A., Galli G., Cannelli V., Luzi L. (2021), La rete del lago di Garda: una nuova infrastruttura dell’INGV per il monitoraggio multiparametrico, blog INGV dipartimento terremoti, https://ingvterremoti.com/2021/12/10/la-rete-del-lago-di-garda-una-nuova-infrastruttura-dellingv-per-il-monitoraggio-multiparametrico/
Mastrorillo L, Saroli M, Viaroli S, Banzato F, Valigi D, Petitta M. (2020), Sustained post-seismic effects on groundwater flow in fractured carbonate aquifers in Central Italy. Hydrological Processes, 34:1167–1181. https://doi.org/10.1002/hyp.13662
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