I ricercatori mappano le turbolenze dell’isola di Vulcano

Redazione

Settembre 23, 2025 - 17:30

I ricercatori mappano le turbolenze dell’isola di Vulcano

i ricercatori dell’Università di Ginevra hanno collaborato con l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) in Italia per ricreare un modello 3D dell’interno del vulcano di Vulcano, utilizzando una combinazione di reti sismiche nodali e intelligenza artificiale

L’isola di Vulcano fa parte della dorsale vulcanica centrale dell’arcipelago delle Eolie, sul Mar Tirreno, nell’Italia meridionale.

Nel corso della sua storia, Vulcano ha subito molteplici eruzioni esplosive, l’ultima delle quali si pensa sia avvenuta intorno al 1888-1890.

Tuttavia, sotto Vulcano c’è un sistema idrotermale attivo che ha mostrato prove di flussi intermittenti di magma e gas dal 2021, segno che il vulcano è in uno stato di agitazione.

Durante queste fasi, il rischio vulcanico aumenta in modo significativo e i mesi estivi sull’isola attirano attualmente molti turisti che potrebbero essere a rischio, anche a causa di eventi eruttivi minori o episodi di aumento del degassamento.

Per esaminare il motivo di questi disordini, i ricercatori dell’Università di Ginevra hanno collaborato con l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) in Italia per ricreare un modello 3D dell’interno del vulcano di Vulcano, utilizzando una combinazione di reti sismiche nodali e intelligenza artificiale (AI).

Fino ad ora, pochi studi hanno esaminato i dettagli profondi del sottosuolo dei vulcani, affidandosi invece all’osservazione del contorno della loro struttura interna.

Questo perché i domini geologici in cui si nucleano le eruzioni sono spesso inaccessibili utilizzando tecniche geofisiche aeree e gli studi a terra non penetrano abbastanza nel sistema idraulico vulcanico per osservare come il magma e i fluidi idrotermali si mescolano.

Recenti studi hanno mostrato il contorno dei sistemi idraulici, ma non hanno avuto una risoluzione sufficiente per distinguere il magma dal sistema idrotermale.

Modellazione 3D del vulcano

Per capire meglio cosa potrebbe aver causato i disordini di Vulcano del 2021, i ricercatori hanno schierato una rete nodale di 196 sensori sismici a Vulcano e Lipari (un’altra isola dell’arcipelago) per misurare le onde sismiche secondarie (onde S) utilizzando una tecnica chiamata tomografia del rumore ambientale sismico.

Le onde S si propagano lentamente mentre passano attraverso zone ricche di fluidi, il che consente di identificare il magma.

“Il nostro studio dimostra che il nostro metodo di tomografia del rumore ambientale end-to-end funziona con una risoluzione senza precedenti grazie all’utilizzo di fitte reti sismiche nodali”, afferma l’autore principale Douglas Stumpp dell’Università di Ginevra.

“L’uso di reti neurali profonde ci ha permesso di misurare in modo rapido e accurato enormi dati di dispersione sismica per fornire un monitoraggio quasi in tempo reale”.

Il modello ha mostrato che non c’era alcun nuovo corpo magmatico tra Lipari e Vulcano entro i primi 2 km dalla crosta terrestre, ma ha rivelato regioni che potrebbero ospitare fusi di raffreddamento alla base del sistema idrotermale.

Si è proposto che queste fusioni siano fusioni degassate che potrebbero facilmente rilasciare gas e salamoie se disturbate da un terremoto, suggerendo che la dinamica delle faglie tettoniche potrebbe innescare disordini vulcanici.

Si pensa che il vulcano possa aver rilasciato fluidi intrappolati in profondità dopo essere stato perturbato dall’attività di faglia durante i disordini del 2021.

Migliorare la gestione del rischio

Sebbene questo metodo non consenta ai ricercatori di prevedere quando avverrà l’eruzione, fornisce una comprensione significativa di come funzionano le dinamiche interne dei vulcani durante i periodi di disordini.

L’uso dell’intelligenza artificiale consente l’elaborazione rapida di grandi quantità di dati, quindi in futuro l’approccio potrebbe essere utilizzato come sistema di allerta precoce analizzando il comportamento del vulcano durante il suo sviluppo.

In teoria, questo potrebbe aiutare a progettare piani di evacuazione dinamici basati sul comportamento diretto in tempo reale del vulcano, che potenzialmente salverebbe vite umane.

I ricercatori affermano che lo sviluppo di questo potrebbe richiedere un po’ di tempo a causa della sfida tecnica di elaborare volumi così enormi di dati in tempo reale, ma notano che questo è ora più fattibile grazie all’apprendimento automatico e all’apprendimento profondo.

Alla domanda su come i ricercatori intendano sviluppare ulteriormente la ricerca, Stumpp conclude che “il nostro studio apre la strada al monitoraggio della tomografia del rumore ambientale 4D: tre dimensioni dello spazio e una dimensione del tempo. Tuttavia, credo che per raggiungere questo obiettivo sia necessario implementare reti nodali sismiche permanenti e mantenute con accesso telemetrico ai dati”.

La ricerca è pubblicata su Nature Communications.

Immagine: University of Geneva © Douglas Stumpp

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