Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Przeglądasz jako GOŚĆ
Tytuł pozycji:

Geological monitoring networks for risk management close to large rock cliffs: the case history of Gallivaggio and Cataeggio in the italian Alps

Tytuł :
Geological monitoring networks for risk management close to large rock cliffs: the case history of Gallivaggio and Cataeggio in the italian Alps
Autorzy :
L. Dei Cas
M. L. Pastore
A. Pavan
N. Petrella
Pokaż więcej
Temat :
Human ecology. Anthropogeography
GF1-900
Geography (General)
G1-922
Cartography
GA101-1776
Źródło :
Geographica Helvetica, Vol 76, Pp 85-101 (2021)
Wydawca :
Copernicus Publications, 2021.
Rok publikacji :
2021
Typ dokumentu :
article
Opis pliku :
electronic resource
Język :
German
English
French
Italian
ISSN :
0016-7312
2194-8798
Relacje :
https://gh.copernicus.org/articles/76/85/2021/gh-76-85-2021.pdf; https://doaj.org/toc/0016-7312; https://doaj.org/toc/2194-8798
DOI :
10.5194/gh-76-85-2021
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/5d31cc9fcef0485d864b540c6408354c
Numer akcesji :
edsdoj.5d31cc9fcef0485d864b540c6408354c
Czasopismo naukowe
In areas located near large rock cliffs, risk reduction by early warning monitoring systems highligts potentiality but also critical issues and limits. The paper examines two rock slope failures that occurred in a short time from each other near inhabited areas in the Italian Alps. The viscous behavior of the rock mass was reconstructed through data processing from ground-based Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR), and elaboration of acceleration and speed curves. Landslides types and underlying complexity associated with rock detachment mechanisms suggest the identification of precautionary alarm thresholds for collapse forecasting. The analysis of financial outlay, both for mitigation works and for monitoring activities, highlight the adequacy and the opportunity to combine passive systems, like embankments or rockfall drapery meshes, with a reliable monitoring network for early warning.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies