GPS time series analysis for strain determination applied to Amatrice area

This study focuses on the analysis of temporal series of GPS stations belonging to the INGV’s RING network. The main objective is to characterize a signal referred to slow motions inside the area of interest, which can be related to geodynamics movements. The area of interest is Central Italy and the data considered were acquired before the occurrence of the earthquake of 2016, namely the “Amatrice-Norcia-Visso” event. The followed approach suggests, in a first stage, the application of a deterministic model including harmonic components imposing a frequency larger than a semester period. Then, the signal filtering of the residuals to characterize the low frequency phenomenon is done through the collocation method and the moving average filter. Later, the description of the spatial variability is carried out applying the Principal Component Analysis on the signals, this allows the identification of clusters of correlated stations. At last, the performance of a 2D strain model is explored to understand the effect of the displacements for the correlated stations prior to the event. It was observed that the strains for the semester prior to the event, due to the signal, were much lower than the ones due to the trend. On the other hand, it must be highlighted the fact that the principal strains formed for the signal displacements are aligned with the studied fault associated to the seismic event (Pizzi et al., 2017).

Questo lavoro si basa sull'analisi delle serie temporali di stazioni GPS appartenenti alla rete RING dell'INGV. L'obiettivo principale è quello di individuare il segnale riferito alle basse frequenze nell'area di interesse, segnale che può essere correlato ai movimenti geodinamici. L'area di interesse è l'Italia centrale e i dati presi in considerazione sono stati acquisiti prima del verificarsi del terremoto del 2016, ovvero l'evento "Amatrice-Norcia-Visso". L'approccio seguito suggerisce, in una prima fase, l'applicazione di un modello deterministico che include componenti armoniche imponendo una frequenza maggiore di un semestre. Quindi, il filtraggio del segnale dei residui per caratterizzare le basse frequenze viene effettuato attraverso la collocazione e il filtro a media mobile. Successivamente, l’analisi della variabilità spaziale delle deformazioni viene eseguita applicando l’Analisi delle Componenti Principali al segnale, ciò consente l'identificazione di insiemi di stazioni correlate. Infine, le prestazioni di un modello di deformazione 2D vengono esplorate per comprendere l'effetto degli spostamenti sulle stazioni individuate come correlate, prima dell'evento. È stato osservato che i tensori di deformazione, dovuti al solo segnale, calcolati per il semestre precedente all'evento, erano molto più bassi di quelli dovuti al trend. D'altra parte è importante sottolineare il fatto che i tensori di deformazione dovuti al solo segnale sono allineati con la faglia che è stata associata all'evento sismico (Pizzi et al., 2017).