Measurement of the $B^0$ - $\bar{B}^0$ and $B^0_s$ - $\bar{B}^0_s$ production asymmetries in pp collisions at $\sqrt{s}=7$ TeV and $\sqrt{s}=8$ TeV with the LHCb experiment

The production rate of $b$ and $\bar{b}$ hadrons in $pp$ collisions are not expected to be strictly identical, due to imbalance between quarks and anti-quarks in the initial state. This phenomenon can be naively related to the fact that the $\bar{b}$ quark produced in the hard scattering might combine with a $u$ or $d$ valence quark from the colliding protons, whereas the same cannot happen for a $b$ quark. This thesis presents the analysis performed to determine the production asymmetries of $B^0$ and $B^0_s$. The analysis relies on data samples collected by the LHCb detector at the Large Hadron Collider (LHC) during the 2011 and 2012 data takings at two different values of the centre of mass energy $\sqrt{s}=7$ TeV and at $\sqrt{s}=8$ TeV, corresponding respectively to an integrated luminosity of 1 fb$^{-1}$ and of 2 fb$^{-1}$. The production asymmetry is one of the key ingredients to perform measurements of $CP$ violation in b-hadron decays at the LHC, since $CP$ asymmetries must be disentangled from other sources. The measurements of the production asymmetries are performed in bins of $p_\mathrm{T}$ and $\eta$ of the $B$-meson. The values of the production asymmetries, integrated in the ranges $4 < p_\mathrm{T} < 30$ GeV/c and $2.5<\eta<4.5$, are determined to be: \begin{equation} A_\mathrm{P}(\B^0)= (-1.00\pm0.48\pm0.29)\%,\nonumber \end{equation} \begin{equation} A_\mathrm{P}(\B^0_s)= (\phantom{-}1.09\pm2.61\pm0.61)\%,\nonumber \end{equation} where the first uncertainty is statistical and the second is systematic. The measurement of $A_\mathrm{P}(B^0)$ is performed using the full statistics collected by LHCb so far, corresponding to an integrated luminosity of 3 fb$^{-1}$, while the measurement of $A_\mathrm{P}(B^0_s)$ is realized with the first 1 fb$^{-1}$, leaving room for improvement. No clear evidence of dependences on the values of $p_\mathrm{T}$ and $\eta$ is observed. The results presented in this thesis are the most precise measurements available up to date.

Analisi critica di modelli previsionali per le frane in Emilia Romagna

Questa tesi di dottorato è inserita nell’ambito della convenzione tra ARPA_SIMC (che è l’Ente finanziatore), l’Agenzia Regionale di Protezione Civile ed il Dipartimento di Scienze della Terra e Geologico - Ambientali dell’Ateneo di Bologna. L’obiettivo principale è la determinazione di possibili soglie pluviometriche di innesco per i fenomeni franosi in Emilia Romagna che possano essere utilizzate come strumento di supporto previsionale in sala operativa di Protezione Civile. In un contesto geologico così complesso, un approccio empirico tradizionale non è sufficiente per discriminare in modo univoco tra eventi meteo innescanti e non, ed in generale la distribuzione dei dati appare troppo dispersa per poter tracciare una soglia statisticamente significativa. È stato quindi deciso di applicare il rigoroso approccio statistico Bayesiano, innovativo poiché calcola la probabilità di frana dato un certo evento di pioggia (P(A|B)) , considerando non solo le precipitazioni innescanti frane (quindi la probabilità condizionata di avere un certo evento di precipitazione data l’occorrenza di frana, P(B|A)), ma anche le precipitazioni non innescanti (quindi la probabilità a priori di un evento di pioggia, P(A)). L’approccio Bayesiano è stato applicato all’intervallo temporale compreso tra il 1939 ed il 2009. Le isolinee di probabilità ottenute minimizzano i falsi allarmi e sono facilmente implementabili in un sistema di allertamento regionale, ma possono presentare limiti previsionali per fenomeni non rappresentati nel dataset storico o che avvengono in condizioni anomale. Ne sono esempio le frane superficiali con evoluzione in debris flows, estremamente rare negli ultimi 70 anni, ma con frequenza recentemente in aumento. Si è cercato di affrontare questo problema testando la variabilità previsionale di alcuni modelli fisicamente basati appositamente sviluppati a questo scopo, tra cui X – SLIP (Montrasio et al., 1998), SHALSTAB (SHALlow STABility model, Montgomery & Dietrich, 1994), Iverson (2000), TRIGRS 1.0 (Baum et al., 2002), TRIGRS 2.0 (Baum et al., 2008).