L'influenza della scelta dell'area di studio e delle pratiche di inventario dei movimenti franosi sulla distribuzione spaziale delle frane: un esempio dal Marocco settentrionale

Perché la forma di una mappa conta per le frane

Le frane non sono solo crolli spettacolari di scarpate visti nei telegiornali; sono pericoli silenziosi ma letali che minacciano città, strade e infrastrutture in tutto il mondo. Per pianificare in sicurezza, le autorità si affidano spesso a mappe di suscettibilità alle frane, che mostrano dove i pendii sono più propensi a collassare in futuro. Questo studio dal Marocco settentrionale pone una domanda spesso trascurata: quanto dipendono queste mappe dal modo in cui ne tracciamo i confini e da quali frane passate decidiamo di prendere come riferimento?

Tre modi per delimitare lo stesso paesaggio

I ricercatori si sono concentrati su una regione montuosa attorno alla città di Tétouan, nel Marocco settentrionale, dove i monti del Rif incontrano il Mar Mediterraneo. Hanno confrontato tre diverse modalità di suddivisione di sostanzialmente lo stesso territorio: il confine politico di una provincia, un rettangolo cartografico corrispondente a una carta topografica 1:50.000 e il bacino idrografico naturalmente definito del fiume Martil. Pur sovrapponendosi, queste aree non rappresentano la stessa realtà geologica. In particolare, il confine provinciale aggrega due domini montani molto diversi: un “Rif Interno” composto soprattutto da rocce più antiche, metamorfosate e attraversate da faglie normali, e un “Rif Esterno” costituito da rocce sedimentarie più giovani e faglie di sovrascorrimento. L'idea centrale è semplice: se mescoliamo paesaggi tanto contrastanti all'interno di un'area di studio, le nostre statistiche possono offuscare o addirittura distorcere i veri controlli delle frane.

Guardando indietro a vecchi e nuovi cedimenti di pendio

Per capire come gli eventi passati influenzano le previsioni, il team ha costruito un inventario dettagliato di oltre 5.000 frane, meticolosamente compilato da immagini aeree, satellitari, mappe storiche, rilievi sul campo e interviste locali. Hanno classificato queste frane per età e attività: eventi nuovi e attivi dagli anni molto piovosi intorno al 2003–2010, frane giovani ma ora inattive avvenute in epoche precedenti, e grandi frane ‘relict’ antiche formatesi durante passate fasi climatiche e tettoniche. Hanno quindi verificato quanto la distribuzione delle superfici delle frane in ciascun gruppo si accordasse con modelli matematici attesi, dimostrando che il loro catalogo è statisticamente completo dai piccoli scorrimenti ai grandi cedimenti di versante. Questo ha permesso loro di chiedersi quale generazione di frane rappresenti meglio il rischio attuale.

Come il confine cambia l'immagine

Il team ha usato due strumenti di modellazione ampiamente adottati — regressione logistica e reti neurali artificiali — per trasformare l'inventario delle frane e un insieme di fattori di condizionamento (come pendenza, tipo di roccia, quota e distanza da faglie e corsi d'acqua) in mappe di suscettibilità. Quando hanno modellato solo il Rif Esterno — essenzialmente ciò che è catturato dal bacino e dalla carta — i risultati sono stati stabili: entrambe le tecniche e i diversi gruppi temporali hanno prodotto schemi sostanzialmente simili, con una maggiore suscettibilità nelle valli profondamente incise e vicino alle faglie di sovrascorrimento. Ma quando hanno esteso lo studio all'intera provincia, includendo il contrastante Rif Interno, il quadro è cambiato. Nel Rif Interno costiero, le frane recenti si concentrano lungo ripide scarpate rivolte al mare modellate da tettonica estensionale, mentre frane relict e più antiche sono scarse. Mescolare questi due domini in un unico modello statistico attenua o indebolisce i legami tra frane e fattori controllanti, perché relazioni forti in un dominio non sono valide nell'altro.

Perché le frane antiche non sempre predicono quelle nuove

Gli autori hanno anche testato quanto bene le mappe di suscettibilità costruite su frane antiche e relict potessero prevedere la localizzazione di eventi recenti. Hanno fatto ciò riservando solo le frane post‑2003 per la validazione, invece di suddividere i dati casualmente come spesso si fa. In tutte e tre le aree di studio, i modelli basati esclusivamente su frane vecchie o relict hanno avuto prestazioni nettamente peggiori rispetto a quelli costruiti su eventi più recenti. Le frane più antiche e grandi tendono a trovarsi più in alto sui versanti, registrando periodi climatici più umidi e condizioni di livello base diverse nel passato remoto. Al contrario, le frane attive odierne sono generalmente più piccole, più superficiali e concentrate nelle quote basse e medie del pendio, dove oggi dominano il deflusso attuale e l'attività umana. Questo spostamento verticale nel tempo — grandi cedimenti relict in alto, quelli più giovani progressivamente più in basso — mostra che usare eventi molto antichi per prevedere il rischio attuale può essere fuorviante.

Lezioni pratiche per una pianificazione più sicura

Per i non specialisti, il messaggio è semplice. Le mappe di suscettibilità alle frane sono strumenti potenti, ma sono affidabili solo quanto le scelte che le hanno generate. Delimitare le aree di studio lungo confini politici, o aggregare blocchi montuosi geologicamente distinti, può nascondere le cause reali dei cedimenti e ridurre l'accuratezza predittiva. Allo stesso modo, affidarsi a frane molto antiche formatesi sotto climi e regimi tettonici diversi può produrre modelli dall'aspetto convincente ma scarsi come guida su dove avverranno le prossime frane dannose. Gli autori sostengono che i futuri sforzi di mappatura dovrebbero essere progettati intorno a unità geomorfologiche naturali e dovrebbero addestrare i modelli principalmente su frane che riflettono le condizioni attuali. In questo modo, le mappe di suscettibilità possono supportare meglio la pianificazione urbana, la progettazione delle infrastrutture e la preparazione ai disastri in regioni montane come il Marocco settentrionale e oltre.

Citazione: Bounab, A., Sahrane, R., El Kharim, Y. et al. The influence of study area selection and landslide inventory practices on landslides spatial distribution: an example from Northern Morocco. Sci Rep 16, 5613 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36587-y

Parole chiave: susceptibilità alle frane, geomorfologia, Marocco settentrionale, mappatura del pericolo, rischio montano