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Quels facteurs contrôlent les différents
scénarios des grands séismes de
subduction ?
Serge Lallemand
9/6/2015
© IRD
© AFP
© Newscom/SIPA
© NOAA
Great (M > 8) Earthquakes Since 1900
9,6
9,4
Alaska, 1964
9,2
Sumatra, 2004
Kamchatka, 1952
9
Magnitude
Tohuku, 2011
Ecuador, 1906
8,8
Aleutian, 1965
8,6
Maule, 2010
Mega -earthquakes
80% of earthquake
energy released at
subduction zones
Chile, 1960
Sumatra, 2005
8,4
Interplate
EQs
8,2
Other EQs
8
7,8
1900
1920
1940
1960
1980
2000
2020
Year
© courtesy Paola Vanucchi
« Si vous avez l’impression d’une recrudescence « anormale » de méga-séismes, d’espoirs
déçus en matière de prévision sismique, vous avez raison ! » (Thorne Lay, Nature, 2012)
Le taux moyen des séismes de M≥8.5 est 2.5 fois supérieur depuis 2004 qu’au siècle dernier
•
•
•
•
•
Sumatra-Andaman (Indonésie)
tsunami ***
Sumatra-Nias (Indonésie)
Conception (Chili)
Tohoku (Japon)
Sumatra-Océan indien (Indonésie)
26 Décembre 2004
Mw9.2
28 Mars 2005
27 Février 2010
11 Mars 2011
11 Avril 2012
Mw8.6
Mw8.8
Mw9.0
Mw8.7
Tous se sont produits en lien avec des zones de subduction !
2011
2004
2005
2012
2010
∼227,898 ✝
∼1313 ✝
∼547 ✝
tsunami **
∼20,896 ✝ tsunami ***
∼5 ✝
7 séismes de M≥8.5 étaient survenus entre 1950 et 1965 dont le plus puissant jamais enregistré
: M9.5 au Chili en 1960
1964
1965
1952 1957
1963
1950
1960
Pourquoi les sismologues ont « failli » dans la prévision de cette séquence d’évènements
exceptionnels depuis 2004 ? (à nuancer pour Sumatra 2005 et Chili 2010)
Parce que les outils d’acquisition et d’analyse des séismes ont essentiellement été mis en place
et développés de 1970 à 2000 pendant une période de quiescence des séismes de M≥8.5.
Presque tous les récents méga-séismes ont « violé » certaines théories d’où et quand ils
surviendraient et quelles seraient les conséquences. La communauté a sous-estimé certains
signaux et s’est laissé aveugler par l’histoire sismologique récente.
Alaska 1964
Japon 2011
Sumatra 2004
Chili 1960
Une vingtaine de séismes de Mw≥8.5 depuis le siècle dernier dont plus des 2/3 lors de deux
épisodes de 1950 à 1965 et de 2004 à 2012
La moitié « seulement » de ces séismes s’est accompagnée de tsunami destructeurs (Chili 1960,
Alaska 1964 ….) ➙ on parle de séismes tsunamogènes
Japon (Tohoku) 11 Mars 2011 –
Mw9.0 et tsunamis historiques
© Newscom/SIPA
© Mori et al. (2011)
altitude centrale
altitude vague
de Fukushima
à Fukushima
© Lay & Kanamori, Physics Today (2011)
∼ vitesse de radiation d’énergie
lors de la rupture
Grande variabilité dans la signature des ruptures
lors des méga-séismes
Certains spécialistes avaient l’espoir que la signature de la rupture initiale (si tant est qu’on
puisse la déterminer en temps quasi-réel) permettait de prédire la taille de la rupture finale
(et donc d’alerter les populations) mais pour l’instant la croissance de la rupture semble le
plus souvent erratique !
© Lay & Kanamori, Physics Today (2011)
Grande variabilité dans la signature des ruptures
lors des méga-séismes
La rupture qui a produit le glissement lors du séisme de Sumatra en 2004 a duré 9 minutes et
s’est propagée sur 1300 km ! Les procédures d’analyse rapide du séisme ont été mises en défaut
car elles étaient adaptées à des temps de rupture de 30 s. Impossible de distinguer les ondes P
des ondes S par exemple car de nouvelles ondes P et S étaient générées interférant avec les
premières ! A présent, les algorithmes sont modifiés et l’on est capable d’analyser la rupture de
séismes géants en quelques minutes (Lay, 2012)
Japon (Tohoku) 11 Mars 2011 – Mw9.0 et dynamique de la rupture
Instantanés de la rupture (déplacement cumulé avec contours tous les 10 m)
© Bletery et al. (2014)
Contrairement à ce qu’on pensait (Chili 1960, Alaska 1964, Sumatra 2004), un large tsunami
peut être déclenché par un séisme sans composante de rupture lente en champ lointain !
Japon (Tohoku) 11 Mars 2011 – Mw9.0 et nature de l’interface
Chute de contraintes
Δσ ↔ ΔVP
Δσ ↔ ΔVP
L’anomalie à fort VP
se corrèle
parfaitement avec la
région ayant subit de
fortes chutes de
contraintes (Δσ ≥ 2
MPa ↔ ΔVP ≥ 0)
VP ≤ 0 : zone
faiblement couplée
(fluides, sédiments ?)
VP ≥ 0 : zone
fortement couplée
(roche dure ?)
© Bletery et al. (2014)
Couplage long-terme
?
Rôle de la zone
réflective et de la
faille normale ?
© Kodaira et al. (2012)
Japon (Tohoku) 11 Mars 2011 – Mw9.0 et faille normale
© Bletery et al. (2014)
Observation d’une faille NORMALE
avec un escarpement frais réactivé
lors du séisme de Tohoku ➙ le toit du
Crétacé est décalé de 800 m (cumulé).
L’anomalie à fort VP
se corrèle
parfaitement avec la
région ayant subit de
fortes chutes de
contraintes (Δσ ≥ 2
MPa ↔ ΔVP ≥ 0)
VP ≤ 0 : zone
faiblement couplée
(fluides, sédiments ?)
© Tsuji et al. (2011)
VP ≥ 0 : zone
fortement couplée
(roche dure ?)
© McKenzie & Jackson (2012)
Couplage long-terme
?
Rôle de la zone
réflective et de la
faille normale ?
© Kodaira et al. (2012)
Accrétion tectonique vs. érosion tectonique
Accretionary margin
Plate boundary cuts
through downgoing plate
INPUT into plate boundary:
oceanic sediments
Erosive margin
Plate boundary cuts
through upper plate
INPUT into plate boundary:
upper plate «basement»
© courtesy Paola Vanucchi
Différentes phases d’une rupture sismique
attenuation
dynamic friction
propagation
nucleation
stress threshold
overpass – static friction
Une aspérité sismique est une zone de
glissement co-sismique maximum. C’est
une région de l’interface plus résistante,
verrouillée pendant la phase inter-sismique.
maximum slip
seismic asperity
stopping
seismic energy
loss
seismic energy
abrupt loss = barrier
Une barrière sismique est une zone de
ralentissement, voire d’arrêt du glissement
co-sismique. C’est une région de l’interface
peu résistante, peu ou pas verrouillée
pendant la phase inter-sismique.
Caractérisation du couplage dans la zone sismogène ?
© Lay et al. (2012)
© Wang (Nature, 2012)
Toute la difficulté consiste à caractériser le comportement des roches qui constituent les failles
majeures comme les interfaces de subduction de manière non seulement statique mais aussi
dynamique
On aimerait que les grands séismes soient « caractéristiques ». La réalité est souvent différente
© Herrendorfer et al. (2015)
! ➙ notion de « supercycles » pour les zones sismogènes très larges
De la difficulté d’estimer le couplage en mer à partir de stations à terre !
© Laurence Audin / IRD
Golfe de Guayaquil et cordillère des Andes
Estimation du couplage interplaque déduit de
mesures GPS depuis 1994
© Nocquet et al. (Nature Geosciences, 2014)
On notera le patch (couplage) sur l’île de La Plata
totalement du à la présence d’une station GPS
De la difficulté d’estimer le couplage en mer à partir de stations à terre !
© Laurence Audin / IRD
© Sanclemente (PhD thesis, 2014)
Estimation du couplage interplaque déduit de
mesures GPS depuis 1994
© Nocquet et al. (Nature Geosciences, 2014)
Le fort couplage sous l’île de La Plata serait du à
la présence d’un massif volcanique en subduction
Facteurs long-terme pouvant influer sur les méga-ruptures
• Ruff (1989) : « excess trench
sediment » forms a coherent
sedimentary layer and thus a
strong contact zone that favors
large ruptures
• Heuret et al. (2012) : « large trench
fill and neutral upper plate strain »
favors mega-Eqs
• Scholl et al. (2015) : « well-sedimented
SZs » or the « combination of low
bathymetric relief and subduction
erosion » produce smooth trenchparallel distribution of coupling
favoring lengthy rupturing and thus
high-magnitude Eqs
Facteurs long-terme pouvant influer sur les méga-ruptures
• Wang and Bilek (2014) : « rough
subducting seafloor » favors
creeping, « large topographic
features » act as barriers, « smooth
subducting seafloor » favors highmagnitude Eqs (geodetic and
coupling studies)
• Müller and Landgrebe (2012) : « FZ –
SZ intersections » favors highmagnitude Eqs, « subducting volcanic
ridges and chains » produce smaller
Eqs (statistic studies)
Rugosité des fonds marins (proxy de l’interface de
subduction) et comportement sismogène
Travail en cours à Géosciences Montpellier (S. Lallemand, M. Peyret, D. Arcay, A. Heuret)
Caractériser la rugosité des fonds océaniques au large de la fosse, étendre les
observations dans la zone sismogène et comparer avec les ruptures bien
documentées
Seafloor roughness characterization
- worldwide bathymetric dataset (LR for most GEBCO data: ∼12 km in xy and ∼0.2-0.5
km in z vs HR swathbathymetric data in some areas: ∼0.1 km for xy and <0.1 km in z,
sampling every 30’’ ≈ 926 m)
- study area between 10 and 260 km seaward of the subduction front
Studied areas off most of the SZ
Mix between LR and HR
HR only
Seafloor roughness characterization 2
- wrapping the seafloor to get a « reference 3D envelope » from seriated trench-normal
bathymetric sections masking seamounts and ridges
- this « reference 3D envelope » is used to remove the bending of the plate before
subduction
real bathymetry
reference 3D envelope
relative bathymetry
Seafloor roughness characterization 3
- measuring morphological parameters from the relative bathymetry (real bathymetry
– reference bathymetry) : altitude, slope, azimuth …
- frequential analysis : amplitude (or energy) vs radial frequency (Δz vs distance
between pairs of points) ➙ HR and LR spectra (linear regression, mean slope, intercept of
mean slope with f = 1 km)
1 km
100 km
12 km
HF
(λ < 12 km)
high energy
I
intercept
LF
(λ > 12 km)
I : intercept (∼energy level)
β : regression slope
D : fractal dimension
H : Hurst coefficient
β = 2H + 1 D = 3 – H
low energy
pixel size : 50 km
sliding window size : 200 km ∅
(computation when 50%+ are documented)
linear regression between 12 and 100 km for
LR and 1 and 12 km for HR
Seafloor roughness characterization 4
- considering that mean slope is a proxy of the balance between LF and HF amplitudes
and that the intercept is a proxy of the amplitude (of HF), we observe that in a diagram
« slope vs intercept », the data cluster within an ellipsoidal cloud with a positive slope
- we thus define 4 domains within a mean cloud integrating all worldwide data (we
first cut the cloud into two domains apart from the regression line and then divide again
the cloud into two parts apart from the line normal to the barycenter along the regression
line
- we first examine LR dataset because
high
it covers all areas, thus allowing comparisons
1 km
These domains are defined worldwide so
that we can compare one SZ to another
with the same criteria because if we do it
for a particular SZ, we will have an equal
distribution of the colored sectors within
that SZ !
intercept
frequency
HF amplitude
intercept
amplitude
seamounts ?
ridges ?
FZ ?
smooth ?
low
LFA>>HFA
slope
LFA=HFA
Balance between LF and HF amplitudes
Résultats préliminaires : rugosité de la plaque plongeante et méga-séismes
© Peyret, Lallemand, Arcay (travaux en cours)
Objectif : dresser une cartographie des zones susceptibles de constituer des
« sources de nucléation » de séismes, des zones de propagation de la rupture,
d’aspérités et de barrières sismiques
Comment étendre nos résultats dans la zone sismogène ?
Quelques exemples : Japon et PSP
2006 8.4
2011 9.0
Quelques exemples : la Sonde
2004 9.2
2005 8.6
2007 8.5
Quelques exemples : Kamtchatka, Aléoutiennes, Alaska & Cascades
1964 9.2
1923 8.3
1965 8.8
1957 8.6
1952 9.0
1700 9.0
Comparaison avec les ruptures de méga-séismes : Sumatra
Nias
2005 8.6
Sumatra –
Andaman
2004 9.2
Rupture after Ji, Caltech, 2005
Rupture after Ammon et al., Science, 2005
Comparaison avec les ruptures de méga-séismes : Chili
Maule
2010 8.8
Rupture after Luttrell et al., JGR, 2011
Comparaison avec les ruptures de méga-séismes : Japon
Tohoku
2011 9.0
subducting
seamount
Tonankai
Nankaido 1944 8.1
1946 8.1
IBR
Rupture after Lay, EPSL, 2015
Ruptures after Tanioka and Satake, EPSL, 2001
and Ichinose et al., JGR, 2003
Rupture after Wei et al., EPSL, 2012
A l’échelle d’une vie humaine
➙ observations sur seulement une partie du cycle sismique de quelques zones de
subduction, or à chaque méga-séisme, on confirme nos théories ou on découvre un
comportement singulier
➙ prolonger notre connaissance des grands séismes de subduction par le biais de la
paléosismologie (idéal : forts séismes rares ; difficulté : être capable de distinguer une
turbidite déclenchée par séisme d’une turbidite déclenchée par un évènement météo)
© Goldfinger (2011)
➙ apport des modèles analogiques couplés aux modèles numériques pour mieux
comprendre les processus en jeu dans le comportement d’un interface de subduction
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
© courtesy Stéphane Dominguez
Après l’électrochoc, au sein de la communauté scientifique concernée, des catastrophes qui
ont frappé les populations ces 10 dernières années, on assiste à un foisonnement d’approches
complémentaires pour relever le défi de la caractérisation de l’aléa sismique et tsunami qui
devraient permettre de délivrer une information plus fiable et de prendre les mesures
nécessaires en matière de construction et d’alerte