A real time forecasting model for landslides triggered by rainfall

The FLaIR model has been developed for the simulation and the forecasting of landslide movements activated by rainfall. It is composed of two modules. The first, rainfall-landslide module, correlates precipitation and landslide occurrence. The second, stochastic rainfall module, provides synthetic generation of rainfalls, giving a probabilistic representation of future precipitations. A mobility function, schematised as convolution of the rainfall intensity and a filter function, is related to the probability of landslide occurrence. The forecasting consists of the estimation at time γ of the value that the mobility function may attain to, at time t. Such a value depends on both the observed rainfall intensity, measured before γ, and the estimated one, derived from the stochastic rainfall module in the interval ]γ, t]. Then the mobility function is composed of a deterministic and a stochastic part. In the paper a parameter, variance index, is introduced in order to describe the roles of the two components. For two very general classes of filters the analytical form of the variance index is determined providing an easy evaluation of the weights of the two components. The behaviour of different types of landslides is finally emphasised by two case studies.SommarioNel presente lavoro viene presentato un modello, denominato FLaIR, per la simulazione e la previsione dei movimenti franosi innescati dalle precipitazioni. Esso si compone di due moduli: il primo correla le piogge con gli eventi franosi; il secondo effettua, invece, una generazione sintetica di dati di precipitazione, fornendo una rappresentazione probabilistica delle piogge future. La probabilità del verificarsi dell'evento franoso è messa in relazione con una funzione di mobilizzazione, schematizzata come convoluzione tra le intensità di pioggia e una funzione filtro. La previsione consiste nella stima, al tempo γ, del valore che la funzione di mobilizzazione potrà attingere al tempo t. Tale valore dipenderà sia dalle intensità di pioggia osservate, misurate prima di γ, sia da quelle stimate, nell'intervallo ]γ, t], derivanti dal modello stocastico di precipitazione. Il modello risulta, dunque, formato da due componenti: una di natura deterministica e l'altra di natura stocastica. Al fine di descrivere il ruolo di ciascuna delle due componenti viene introdotto un parametro, detto indice di varianza, per il quale viene determinata l'espressione analitica per due classi, molto generali, di funzioni filtro. Tali espressioni consentono una facile valutazione del peso di ciascuna componente. Viene, infine, analizzato il comportamento di frane di diversa tipologia tramite lo studio di due casi reali.