Séismes Lents & Essaims Sismiques – S_5

Détecter et suivre les S5 requiert non seulement des observations denses, mais aussi de nouvelles approches pour imager le glissement dynamiquement et caractériser la sismicité.

Une première partir du projet s’attache à développer des approches d’inversion dites cinématiques, où à partir des déplacements millimétriques mesurés chaque jour en surface par les stations GNSS ultra-précises (GNSS est l’acronyme pour les systèmes de positionnement satellitaire incluant GPS et Galileo), la vitesse de glissement est résolue chaque jour.

La seconde partie du projet va appliquer, adapter et développer des algorithmes basés sur le « Machine Learning » pour détecter les petits séismes, les localiser pour produire des catalogues plus complets que ceux disponibles actuellement à partir des méthodes conventionnelles. Le Machine Learning sera aussi utilisé pour détecter de nouvelles signatures sismologiques des glissements lents. Les techniques de Machine Learning basées sur l’apprentissage entrainé sur des jeux de données tests ouvrent la perspective de documenter de manière plus exhaustive la sismicité des S5.

Une fois ces deux volets réalisés, la seconde partie du projet vise à comprendre les relations entre le développement du glissement et l’évolution de la sismicité. Dans un premier temps les corrélations spatiales et temporelles seront analysées, avant de développer des modèles dynamiques visant à expliquer simultanément les deux types d’observation.

Enfin, ces résultats seront comparés aux simulations numériques dans lesquelles des lois de friction seront introduites.

Un premier résultat a été l’observation originale d’une séquence combinant glissement sismique et asismique en Septembre 2020 dans la zone de Copiapo au Chili. Par chance, cette séquence s’est développée à un moment où nous avions installé un réseau sismologique temporaire en plus des points d’observation permanents.
Alors que nous attendions soit un processus de type S5 ou un séisme lent profond dans cette zone, cette séquence a démarré avec un séisme de magnitude Mw 6.8, suivie quelques heures plus tard par une réplique de magnitude Mw 6.4. Etait-ce une séquence classique de choc principal suivi de répliques ? Notre analyse montre que cette séquence a aussi des caractéristiques d’un S5 : la taille des répliques est anormale et le choc principal est suivi d’un glissement asismique rapide qui migre vers la zone de la forte réplique. Enfin, nous montrons que le glissement asismique est anormalement élevé et se rapproche d’un S5. Nous pensons donc que cette séquence est un processus original, à mi-chemin entre les séismes classiques et les S5. En ce sens, elle illustre la complexité du comportement frictionnel des zones de subduction.

Un second point est la mise en évidence de la dynamique de la fusion de deux séismes lents, un phénomène qui n’avait jamais été observé. Cette étude s’est intéressée à la zone de subduction des Cascades à l’ouest du Canada, zone sur laquelle un jeu de données denses permet d’appliquer et valider la méthodologie nouvelle d’inversion cinématique, alors en cours de développement. Cette approche révèle que lorsque deux séismes lents se rencontrent, le glissement subit une accélération et se rapproche donc des vitesses sismiques. Ce mécanisme, prédit par les simulations dynamiques est intéressant car il est un potentiel candidat pour initier les grands séismes.

Progresser dans la connaissance du comportement des failles nécessite de documenter l’ensemble des processus qui contribuent à l’accumulation, la redistribution et le relâchement des contraintes. Les S5 font partie de ces processus. Généralement situés à la périphérie des zones fortement couplées où s’accumule l’énergie des futurs grands séismes, ces processus constituent des perturbations intéressantes car elles sont potentiellement des candidates pour initier un grand séisme.

Le fait que les S5 soit accompagnés de petits séismes ordinaires, plutôt que d’autres signatures sismologiques comme les tremors plus difficiles à détecter et à localiser, ouvrent la perspective de progresser plus rapidement dans leur compréhension en fournissant des informations mieux contraintes.

Les premiers résultats sont encourageants : malgré les difficultés liées à la pandémie et les restrictions pour développer les observations sur le terrain, un premier processus a été capturé. Un second événement a eu lieu en Equateur central durant le mois de Juin 2021. Son analyse est en cours, en lien avec les partenaires du projet S5 de l’IG-EPN en Equateur (https://www.igepn.edu.ec/servicios/noticias/1885-informe-sismico-especial-no-2021-006).

Les premières applications des outils de Machine Learning et modélisation du glissement semblent prometteuses.

1. Klein, E., Potin, B., Pasten-Araya, F., Tissandier, R., Azua, K., Duputel, Z., ... & Vigny, C. (2021). Interplay of seismic and a-seismic deformation during the 2020 sequence of Atacama, Chile. Earth and Planetary Science Letters, 570, 117081.

2. Bletery, Q., & Nocquet, J. M. (2020). Slip bursts during coalescence of slow slip events in Cascadia. Nature communications, 11(1), 1-6.

Les séismes lents (SSE) sont des processus asismiques qui relâchent épisodiquement les contraintes accumulées sur certaines portions des failles. Leur découverte dans les zones de subduction témoigne d’une dynamique complexe des modes de glissement et de variations latérales de la friction le long du plan de faille. Si les SSE profonds ayant lieu en dessous des zones fortement couplées ont été étudiés de manière intensive, certaines zones de subduction hébergent un autre comportement transitoire où le glissement asismique se développe aux mêmes profondeurs que les grands séismes et est accompagné d’une intense activité micro-sismique. Ce processus que nous appelons "S5" est l’objet de ce projet.

Avec une période de récurrence de quelques années, les S5 induisent des perturbations régulières des contraintes sur l’interface et peuvent être précurseurs d’un grand séisme, comme cela a été proposé pour le séisme du Japon en 2011. Néanmoins, la majorité des S5 n’aboutissent pas à un grand séisme. Une question centrale est donc de savoir si certaines caractéristiques comme la pénétration du glissement dans une zone fortement couplée peuvent permettre d’anticiper l’évolution d’un S5. Pour tenter de répondre à cette question, notre approche est (1) d’observer des S5 avec une haute résolution spatiale et temporelle (2) utiliser des méthodologies nouvelles pour extraire des informations pertinentes pour documenter le glissement (3) développer de nouvelles modélisations intégrant les différentes observations dans un modèle physique.

Pour la partie observation, nous avons sélectionné 4 zones où (1) la probabilité d’observer un S5 pendant le projet est haute (2) le coût d’observation est réduit par l’existence d’une bonne infrastructure géodésique et sismologique mise en place à travers des collaborations passées avec nos partenaires. Deux zones cibles sont situées dans les Andes du nord en Equateur et au Pérou et deux autres ont été choisies au Chili. Pour chaque zone, nous densifierons les réseaux existants avec de nouvelles stations GNSS et des sismomètres large-bande empruntés pour 4 ans. Nous effectuerons des campagnes régulières de mesures GNSS et réaliserons une campagne sismologique dense de 6 mois sur les deux zones cibles au Chili. Ces données, conjointement avec celles de données de campagnes sismologiques denses déjà réalisées en Equateur et au Pérou constitueront la base d’application pour de nouvelles méthodologies.

En géodésie, nous utiliserons une approche permettant d’extraire les contributions non-tectoniques dans les séries temporelles GNSS. Nous calculerons alors des champs de vitesses pour modéliser le couplage intersismique le long de l’interface en estimant la part de la déformation crustale et en utilisant des rhéologies viscoélastiques. Enfin, nous développerons une approche où la cinématique du glissement est inversée directement à partir des séries temporelles GNSS sans hypothèse de vitesse constante. Cette approche ouvre la perspective d’une imagerie dynamique du glissement et l’identification de petits transitoires.

En sismologie, nous analyserons les séismes répéteurs, les trémors et calculerons de manière systématique les mécanismes au foyer et les fonctions sources des événements les plus grands. Une nouveauté de notre projet est d’utiliser le "Machine Learning" pour produire rapidement les catalogues de sismicité et en augmenter la résolution.

Finalement, nous développerons une approche de modélisation intégrative où l’évolution spatiale et temporelle de la micro-sismicité et les variations de temps de récurrence des séismes répéteurs doivent être cohérentes avec l’évolution des contraintes élastiques générées par le développement du glissement sur l’interface. Ces résultats seront comparés à des simulations numériques d’une interface hétérogène en friction. Enfin sur cette base, nous étudierons les conditions et la dynamique des S5 conduisant à la déstabilisation des aspérités sismiques.