Microseism analysis during extreme weather events: Medicanes case studies and development of sea state monitoring system based on machine learning algorithms [Analisi del Microseism durante eventi meteorologici estremi: Medicanes casi studio e sviluppo di un sistema di monitoraggio dello stato del mare basato su algoritmi di Machine Learning]

This thesis examines the relationship between microseisms (an omnipresent seismic signal once regarded as mere noise until the mid-19th century) and sea states, with a specific focus on the Mediterranean region and Medicanes. In particular, data recorded by seismic stations, wavemeter buoys, and HF Radar and retrieved from hindcast maps were integrated to study how microseism features vary during different meteorological events. The spectral content, amplitude, power spectral density of microseism, the main features of ocean waves (in terms of significant wave heights, wave period, and wave power), and the correlation coefficient between time series of microsesm amplitude and significant wave heights were examined in detail. Additionally, long-term trends for microseism energy and wave power were estimated to demonstrate how microseism can be useful also in the long-term sea wave features analysis. Finally, machine-learning algorithms were used to develop a microseism-based sea state monitoring system. The main findings of these works show that microseism can be useful both for monitoring and research purposes. Indeed, i) the possibility of Medicanes locations, significant wave heights real-time prediction and obtain information about the sea area affected by significant wave heights greater than three meters demonstrates the applicability of microseism as a monitoring tool; ii) the capability of microseism-based Medicanes and common storms differentiation allows us to use this signal for research purposes and iii) finally the possibility of retrieve long-term trend microseism index linked with climate changes confirms the applicability of the microseism for both the purposes mentioned above.

In questa tesi, è stata esplorata la relazione tra il microseism (il segnale sismico più continuo e onnipresente sulla Terra, considerato fino a circa la metà del XIX secolo come un disturbo da scartare), lo stato del mare e l'attività ciclonica nell'area del Mar Mediterraneo mai analizzata prima d’ora. In particolare, sono stati integrati dati registrati da stazioni sismiche, boe ondametriche, radar HF e dati ricavati da mappe di hindcast per studiare come le caratteristiche del microseism varino durante eventi meteorologici significativamente differenti tra loro. In dettaglio, sono stati esaminati il contenuto spettrale, l'ampiezza, la Power Spectral Density del microseism, le principali caratteristiche delle onde oceaniche (in termini di altezze significative delle onde, periodo delle onde e potenza delle onde), e il coefficiente di correlazione tra le serie temporali dell'ampiezza del microseism e delle altezze significative delle onde. Inoltre, sono state stimate i trend a lungo termine del contenuto energetico del microseism e del wave power relativo alle onde del mare per dimostrare come il microseism possa essere utile anche nell'analisi delle caratteristiche delle onde marine sul lungo periodo (diverse decadi). Infine, sono stati utilizzati algoritmi di machine-learning per sviluppare un sistema di monitoraggio dello stato del mare che utilizzi il microseism come dato di input. I principali risultati di questi studi mostrano come il microseism possa essere utile sia per il monitoraggio sia per la ricerca. Infatti, i) la possibilità di localizzare i Medicanes, prevedere le altezze significative delle onde in tempo reale e ottenere informazioni riguardo l’estensione areale del mare interessato da onde con altezze significative maggiori di 3 metri, dimostra l'applicabilità del microseism come strumento di monitoraggio; ii) la capacità di differenziare i Medicanes e le tempeste comuni basandosi sul microseism ci permette di utilizzare questo segnale per scopi di ricerca; iii) infine, la possibilità di ricavare trend a lungo termine di specifici parametri indici del contenuto energetico del microseism e legati al cambiamento climatico conferma l'applicabilità del microseism per entrambi gli scopi sopra citati.