Tomographie de l'arc alpin à partir de corrélations de bruit & modélisation de la propagation des ondes.

par Yang Lu

Thèse de doctorat en Terre Solide

Sous la direction de Anne Paul.

Le président du jury était Michel Campillo.

Le jury était composé de Eric Debayle, Zhao-Liang Li, Laurent Stehly.

Les rapporteurs étaient Stéphane Operto, Frederik Tilmann.


  • Résumé

    Le but de cette thèse a été de construire un modèle haute résolutionde la vitesse des ondes Sau sein la croûte et du manteau supérieur de l'arc alpin et del'Europe, à partir de corrélations de bruit. Dans ce cadre, nous avonsconstruit plusieurs modèle tomographiques à partir d'un jeu de donnéecomposé de 4 années de bruit ambiant enregistré par 1293 stationsréparties à travers l'Europe.Nous avons tout d'abord réalisé une tomographie par corrélation debruit "classique". Desmesures de vitesse de groupe des ondes de Rayleigh entre 5 et 150s depériode ont été inversées pour construire des cartes de vitesse degroupe. Elles ont été inversées avec une approche bayésienne afind'établir un modèle probabiliste de la vitesse des onde S et d'évaluerla probabilité d'avoir une interface en chaque point du modèle. Ceci apermis d'établir un modèle tomographique haute résolution del'ensemble de l'Europe en bon accord avec des études antérieursciblées sur des zones spécifiques.La forte densité de station au niveau de l'arc alpin nous a permisd'établir des cartes de vitesse de phase avec la méthode Eikonal entre7 et 25s de période. Celles-ci sont en accord avec les cartes devitesse de groupe précédemment établies. De plus nous avons pu aveccette méthode étudier l'anisotropie de la croûte à l'échelle desAlpes.Nous avons continué à affiner notre modèle de la lithosphère alpine enréalisant une tomographie basée sur l'équation d'onde ("wave equationtomography", WET) s'appuyant sur des simulationsnumériques de la propagation des ondes elastiques en 3D.Nous avons ainsi itérativement amélioré le modèle en minimisant ladifférence de vitesse de phase des ondes de Rayleigh mesurée sur descorrélations observées et simulées numériquement entre 10 et 55s depériode. Le modèle final a été obtenu après 15 itérations avec uneréduction du misift de ~65%. Au sein de la croûte, et àl'interface croûte/manteau, ce modèle présente de nouvelles structureset des contraste de vitesse plus important. Ceci illustre que cetteapproche permet d’améliorer significativement les modèlestomographiques obtenus par corrélations de bruit.

  • Titre traduit

    Tomography of the alpine arc using noise correlations & waveform modelling


  • Résumé

    The primary goal of the thesis is to build high-resolution shear-wave velocity models of the Alpine crust and uppermost mantle using ambient noise based tomography.In this framework, we performed a series of tomographic applications using a large cross-correlation dataset computed from 4 years of noise recorded at 1293 broadband seismic stations across Europe.We first applied a 'classical' ambient noise group velocity tomography.Rayleigh wave group velocity measurements in the period band 5-150 s were inverted to construct group velocity maps.With a Bayesian 1-D depth inversion approach, we determined both the shear-wave velocity and probability of interfaces at each cell of the model.This has allowed to finally establish a high-resolution model of the European crust and uppermost mantle in good agreement with previous localized geophysical studies.Taking advantage of the dense seismic array in the Alpine region, we performed ambient noise Eikonal tomography using Rayleigh wave phase velocity measurements in the period band 7-25 s.With this method, we were able to study the anisotropy of the Alpine crust.We refined the shear wave velocity model of the Alpine crust and uppermost mantle using wave-equation tomography (WET) based on the numerical simulation of 3-D elastic wave propagation.We iteratively improved the initial model by minimizing the phase traveltime differences between the observed and synthetic Rayleigh waves in the period band 10-55 s.We obtained the final model after 15 iterations with a reduction of total misfit ~65%.At crustal and Moho depths, the final model displays several new features and much stronger velocity contrasts, which indicates that this approach can significantly improves the model obtained by classical ambient noise tomography.


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