Modélisation numérique du signal sismique longue période généré par des effondrements gravitaires

par Laurent Moretti

Thèse de doctorat en Géophysique

Sous la direction de Anne Mangeney et de Yann Capdeville.

Soutenue en 2014

à Paris 7 .


  • Résumé

    Les glissements de terrain sont des phénomènes naturels qui constituent l'un des risques naturels majeurs. La compréhension de leur dynamique est donc importante. Un des freins à leur compréhension et à la prévision de ces instabilités est le manque de données sur leur dynamique. En effet, du fait de leur durée relativement courte et de leur caractère imprévisible ces événements sont difficiles à observer. Dans ce contexte le signal sismique qu'ils génèrent est enregistré en continu offrant un outil unique pour leur étude. La force appliquée sur le sol par l'écoulement a été calculée pour quatre glissements de terrain par inversion de forme d'onde. Cette force responsable des ondes sismique est représentative de la dynamique de l'écoulement. Des lois ont été développées, basées sur la vision d'un bloc rigide glissant sur une pente. Ces lois permettent de relier simplement certaines quantités à la force appliquée sur le sol. Sur la base de ce modèle, une parametrisation de la force a été proposée. Cela permet d'inverser directement, grâce à. Une inversion Monte Carlo, certaines caractéristiques définies explicitement comme des paramètres. La modélisation des écoulements a ensuite été utilisée, elle permet en comparant la force calculée lors de la modélisation à celle obtenue par inversion qu'il était possible de discriminer différent scénarios d'écoulement ainsi que de contraindre la phase de déstabilisation. L'inversion bayésienne a été utilisée en utilisant la modélisation des écoulements ainsi que de la force appliquée par celui-ci sur le sol. Cela nous a permis de retrouver le volume ainsi le coefficient de friction associé à un événement ainsi que d'estimer l'erreur.


  • Résumé

    Landslides play a key role in erosional processes and represent one of the major natural hazards. Despite the great amount of field, experimental and numerical work devoted to this problem, the understanding of the physical processes at work in gravitational flows is still an open issue, in particular due to the lack of observations relevant to their dynamics. Indeed, due to their relative short duration and the fact that they are unpredictable, they are difficult to observe directly. In this context the recorded seismic signal provides a temporal observation of landslides and makes it possible to get insight into their dynamics. We first estimated the force-time function responsible of the seismic waves by performing a waveform inversion. This force-time function is relevant to the dynamics of the landslide. We developed laws, based on the vision of a solid block sliding on a slope. These laws permit to simply link some quantities to the force applied to the ground surface. Based on the block model, we proposed a parametrization of the force. It permits to retrieve some characteristics defined explicitly as parameters. We saw that using the the simulation of the landslide and of the associated long-period seismic signal, permit to discriminate different scenarios and thus to get more accurate information on the dynamics. We also used a Bayesian inversion where the forward problem is the calculation of the force-time function during the landslide simulation. This permits for a landslide to give an accurate estimate of the volume and of the friction coefficient. Furthermore this method makes it possible to determine the error made on the estimation of these parameters.

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