Analisi di suscettibilità a frane superficiali con metodi di statistica multivariata: il ruolo delle vigne nell’ Alto Monferrato (Italia nord-occidentale)

Mass movements, particularly shallow landslides, are recurring phenomena in Italy, exacerbated by climate change and increased precipitation. The research presented in this thesis focuses on creating a landslide susceptibility map for the Monferrato area, a region of great cultural and economic value, recognized as a UNESCO World Heritage site for its viticultural tradition. The study aims to identify the most vulnerable areas, with particular attention to the role of vineyards in slope stability. The analysis was based on the interpretation of satellite imagery, utilizing advanced statistical techniques such as Principal Component Analysis (PCA) and K-means clustering to synthesize geospatial data and assign weights to significant variables. The innovative use of PCA allowed for the attribution of specific susceptibility weights to the variables and contributed to an effective identification of at-risk areas. The results highlighted the presence of low, moderate, and high susceptibility zones, with a particular focus on shallow landslides, which are more strongly influenced by intense and persistent rainfall in the study area. The vineyards were found not to be particularly susceptible to landslides, as they are located in areas with low susceptibility, likely due to historical and management factors that have contributed to maintaining slope stability.

I movimenti di massa, in particolare le frane superficiali, sono fenomeni ricorrenti in Italia, accentuati dai cambiamenti climatici e dalle intensificazioni delle precipitazioni. La ricerca presentata in questa tesi si concentra sulla creazione di una carta di suscettibilità alle frane nell’area del Monferrato, un territorio di grande valore culturale ed economico, riconosciuto come Patrimonio dell'Umanità dall'UNESCO per la sua tradizione vitivinicola. Lo studio mira a identificare le zone più vulnerabili, con particolare attenzione al ruolo delle vigne nella stabilità dei versanti. L’analisi si è basata sull'interpretazione di immagini satellitari, utilizzando tecniche statistiche avanzate come l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) e il clustering K-means per sintetizzare i dati geospaziali e assegnare pesi alle variabili significative. L'innovativo utilizzo della PCA ha permesso di attribuire specifici carichi di suscettibilità alle variabili e ha contribuito a un'efficace identificazione delle aree a rischio. I risultati ottenuti hanno evidenziato la presenza di zone a bassa, moderata e alta suscettibilità, con un focus particolare sulle frane superficiali, che risultano maggiormente influenzate dalle piogge intense e persistenti nell’area di studio. Le vigne, non sono risultate particolarmente suscettibili ai fenomeni franosi, in quanto situate in aree risultanti a bassa suscettibilità, grazie probabilmente a fattori storici e gestionali che hanno contribuito a mantenere la stabilità dei versanti.