Description

Les connaissances actuelles sur le glissement lent restent principalement limitées aux grands épisodes (Slow Slip Events, SSE), généralement d’une magnitude équivalente Mw ≥ 6, détectables par GNSS. Les épisodes accompagnés de trémor ou de séismes de basse fréquence sont mieux contraints grâce aux méthodes de corrélation des formes d’onde. En revanche, dans les zones de subduction sans trémor régulier, les épisodes de faible amplitude échappent largement à l’observation. Comme en sismologie, où la détection des petits séismes a révolutionné la compréhension des failles, l’identification systématique des glissements lents de petite amplitude est indispensable pour appréhender pleinement la dynamique des zones de subduction.

Ce projet vise à détecter et caractériser ces transitoires asismiques et à analyser leurs interactions avec la sismicité dans deux régions densément instrumentées du Chili et du sud du Pérou. Nous supposons que le glissement lent participe au chargement des aspérités sismiques, que les séismes répétés correspondent à la rupture de petites zones verrouillées au sein de domaines en fluage, et que le spectre de glissement reflète l’hétérogénéité frictionnelle et la rugosité de l’interface. Comprendre la relation spatio-temporelle entre déformation asismique, sismicité de fond, essaims et séismes répétés est essentiel pour contraindre les modèles de préparation sismique.

La thèse s’appuiera sur les jeux de données sismo-géodésiques acquis dans le cadre du projet ERC DEEPtrigger : séries GNSS et InSAR, catalogues sismiques haute résolution et méthodes avancées de détection. Les objectifs sont de : (1) construire des catalogues de séismes répétés, d’essaims et de glissements lents ; (2) localiser précisément les événements sismiques et asismiques sur l’interface et caractériser leurs paramètres ; (3) quantifier le couplage spatio-temporel entre glissement lent et sismicité ; (4) rechercher d’éventuels processus précurseurs ; et (5) tester par modélisation les conditions mécaniques favorisant l’interaction sismique–asismique, notamment le rôle de l’hétérogénéité frictionnelle et des fluides.

L’analyse géodésique consistera à identifier des transitoires subtils dans les séries GNSS et InSAR après retrait des tendances intersismiques, offsets cosismiques et relaxation post-sismique. Les signaux résiduels seront étudiés par filtrage, stabilisation en référentiel local, empilement et décomposition (PCA, ICA), puis inversés afin d’estimer les distributions de glissement sur l’interface.

L’analyse sismologique reposera sur l’identification et la relocalisation de séismes répétés, utilisés comme jauges du glissement, ainsi que sur l’étude statistique de la sismicité déclustérisée afin de suivre l’évolution des taux de sismicité de fond, indicateurs sensibles des variations de contrainte.

Des approches d’apprentissage automatique permettront de caractériser les relations empiriques entre glissement lent et signatures sismologiques à partir de descripteurs physiquement interprétables. Enfin, la modélisation mécanique contraindra les propriétés frictionnelles, la contrainte normale effective et la pression de fluide afin d’explorer les conditions contrôlant l’interaction entre glissement lent et rupture dynamique dans les zones de subduction.

Compétences requises

Diplôme de Master en physique, géophysique ou dans un domaine connexe, avec une capacité à l’analyse de données et la programmation (Python, MATLAB ou équivalent). Une curiosité pour les géosciences et les aléas naturels est requise, ainsi qu’une motivation à travailler à l’interface entre sismologie observationnelle et modélisation géodésique.

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Mots clés

geodésie, sismologie, modélisation, machine learning, subduction