Research

Summary

Développements méthodologiques pour la sismologie opérationnelle et data-mining

(collaboration N Langet, A Michelini, INGV, Rome; S Chevrot, OMP Toulouse; F Brenguier, IPGP)

Ces dernières années, nous avons assisté à une multiplication des réseaux sismologiques, tant de surveillance que d'investigation purement scientifique. Le volume de données généré par ces réseaux ne cesse d'augmenter, impliquant la nécessité d'adopter des méthodes d'analyse toujours plus automatisées. Deux besoins se font sentir : d’une part la surveillance systématique et fiable de types d’événements relativement bien connus et fréquents (e.g. sismicité tectonique, microsismicité volcanique / géothermique, activité minière), et d’autre part la recherche systématique d'événements plus rares (e.g. tremor non-volcanique, séismes lents, séismes glaciaux etc.).

Waveloc (Maggi & Michelini, 2009, 2010; Maggi et al., 2012 in prep) est un algorithme de détection et localisation automatiques dont le principe peut se résumer en 3 étapes majeures : 1. le filtrage des données et le calcul du kurtosis, qui met en évidence les non-stationnarités du signal ; 2. la migration des dérivées premières des kurtosis ; 3. la détection et la localisation des séismes.  Les développements méthodologiques dans le cade de Waveloc se poursuivent.

Ce projet de développement est soutenu par plusieurs projets nationaux et internationaux:

  • projet européen FP7 NERA «Network of European Research Infrastructures for Earthquake Risk Assessment and Mitigation» (2010-2014);
  • projet européen FP7 VERCE «Virtual Earthquake Research Community in Europe» (2011-2015);
  • projet ANR PYROPE «PYRenean Observational Research Experiment» (2009-2012);
  • projet ANR UnderVolc «UNDERstanding VOLCanic processes» (2009-2012);
  • projet INSU 2011 - «Détection automatique de sismicité appliquée aux crises sismiques du Piton de la Fournaise, La Réunion»

Etudes du bruit microsismique dans les régions polaires

(collaboration E Stutzmann, IPGP; M Grob)

Dans la plupart des régions du globe, le bruit microsismique est plus fort durant l'hiver local, quand les océans les plus proches subissent le plus de tempêtes, que durant l'été local (Stutzmann et al, 2009).

Cette règle est inversée pour les stations situées en Antarctique, où le développement de la banquise pendant l'hiver local semble entraver la génération du bruit microsismique dans les zones côtières environnantes. L'examen d'une décennie de données des stations antarctiques côtières nous a permis de montrer le caractère saisonnier systématique du niveau de bruit de fond microsismique, et de montrer ses liens avec les caractéristiques locales et régionales de la banquise (Grob et al, 2011).

Une extension de cet étude aux régions arctiques est en cours, et les résultats préliminaires montrent un lien fort entre évolution de la banquise arctique et variations dans les fréquences dominantes du bruit microsismique.

Développements méthodologiques pour la tomographie adjointe

(collaboration C Tape, University of Fairbanks, Alaska; Q Liu, University of California, San Diego; J Tromp, Princeton University, MA, USA)

Pour étudier la structure de la Terre dans des régions où les hétérogénéités 3D sont fortes, il est nécessaire de traiter des sismogrammes de plus en plus complexes avec des méthodes modélisant le plus complètement possible la forme du champ d'onde. Les méthodes tomographiques récentes, et particulièrement la tomographie par l'adjoint, requièrent une stratégie de sélection des fenêtres temporelles à modéliser afin d'extraire au mieux l'information répartie dans tout le sismogramme.

Basé sur des outils de traitement de signal et la définition de plusieurs paramètres réglables par l'utilisateur, l'algorithme Flexwin (Maggi et al, 2009) a pour but de reconnaître les phases complexes visibles dans les simulations de propagation 3D et d'optimiser le nombre de mesures utilisées dans un sismogramme donné, tout en laissant de côté le bruit présent dans l'enregistrement. Flexwin peut être utilisé dans le cadre d'inversions tomographiques itératives, dans lesquelles les sismogrammes synthétiques évoluent d'une itération à la suivante, et permet alors d'augmenter au fil des itérations la part de signal temporel modélisé.

Une tomographie de ce genre, appliquée à la Californie du sud (Tape et al, 2009, 2010) et utilisant Flexwin, nous a permis d’obtenir nouveau modèle contient de très fortes hétérogénéités par rapport au modèle 3D initial du SCEC (Southern California Earthquake Center), allant jusqu’à ±30% (trop fortes pour être résolues par les tomographies traditionnelles).  Au délà de la mise en évidence de structures superficielles telles que les bassins sédimentaires et les contrastes de composition des roches des deux côtés de certaines failles, ce modèle permet des estimations plus réalistes et plus précises de l’aléa sismique.