Une étude globale des séquences de séismes : précurseurs, répliques et essaims

A comprehensive study of seismic sequences : foreshocks, aftershocks and swarm

• Auteur / Autrice : Leoncio Ezequiel Cabrera Castro
• Direction : Michel Campillo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la Terre et de l’Environnement
• Date : Soutenance le 03/02/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble, Isère, France ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences de la Terre (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : David Marsan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Louis De Barros, Camilla Cattania, Anne Socquet, Jean-Paul Ampuero
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cristiano Collettini, Louis De Barros

Mots clés

Mots clés contrôlés

Géodésie

Répliques sismiques

Mots clés libres

Séisme

Réplique

Précurseur

Italie

Earthquake

Aftershock

Foreshock

Italy

Résumé

Il y a trois types des séquences sismiques: des évenements séisme principal-réplique, des swarms et des pré-chocs-séisme principal-réplique. Malheureusement, le mécanisme physique qui les contrôle n'est encore compris (e.g., glissement asismique). En étudiant trois types de séquences en différents contexts géologiques, en suivant une approche sismologique, et en incorporant des observations géodésiques et modélisation nous cherchons à mieux comprendre le processus physique. Premièrement, nous analysons les variations des propriétés de six séquences séismes principal-réplique de profondeur intermédiaire ~Mw 6.3, localisées dans la partie nord de la zone de subduction chilienne. Nous montrons que lorsque les séismes principaux présentent une géométrie de rupture et une chute de contrainte similaires, le taux des répliques diminue systématiquement pour les événements les plus profonds, notamment en dessous de la profondeur de l'isotherme 400-450 °C. Nous proposons que cet isotherme sépare les zones fortement et faiblement hydratées, contrôlant ainsi la productivité des répliques. Ensuite, nous étudions un swarm qui s'est produit dans le bassin de Bransfield, en Antarctique. Nous créons un catalogue avec ~36000 événements (août/2020-juin/2021). Nous observons aussi un signal géodesique à une station GNSS proche. Nous expliquons ce swarm avec une source d’origine volcanique, localisée près d'un axe de crête et du volcan Orca. Dans la troisième partie, nous conduisons l'étude des séquences sismiques en Italie centrale en analysant la phase précurseur du séisme de L’Aquila (Mw6.1), en 2009. À ce propos, nous créons un catalogue sismique de ~5000 événements, qui commence ~3,5 mois avant le séisme principal. Nous observons que la phase précurseur subit de multiples accélérations dans le taux de sismicité, que nous pouvons diviser en deux séquences principales. Alors que la première partie est caractérisée par de faibles interactions entre les séismes, une libération lisse du moment, des schémas de migration spatiale lents, et une baisse de la contrainte effective plus faible, la deuxième séquence présente le comportement opposé. Nous interprétons ces différences comme des mécanismes physiques distincts (glissement asismique dans la première partie et transfert de contraintes dans la seconde), contrôlés par des propriétés physiques différentes du système de failles. Dans la quatrième partie, nous nous concentrons sur l'initiation de la rupture du séisme de L'Aquila. Nous caractérisons un signal de ~0.6-s précédant la grande rupture dynamique enregistrée dans 15 stations de mouvement fort. Nos résultats indiquent que la géométrie de l'initiation de la rupture est en accord avec celle du séisme principal et du système de failles. Nous estimons que la vitesse de rupture de cette initiation de rupture (0,9±0,2 km/s) est plus lente que pour les séismes conventionnels, avec une efficacité sismique de 0,24. Ce dernier indique que ~80% du bilan énergétique correspond à l'énergie de rupture. Sur cette base, nous interprétons que la rupture a eu du mal à démarrer, très probablement à cause de la complexité du milieu. Enfin, nous explorons l'utilisation de l'apprentissage non supervisé (clustering) dans l'étude d'un catalogue sismique dense. Nous commençons par créer le premier et le plus long catalogue sismique (~280000 séismes) qui relie à la fois spatialement et temporellement le séisme de 2009 à L'Aquila et la séquence de 2016 à Amatrice-Visso-Norcia. Nous montrons qu'en utilisant différents paramètres physiques de la sismicité et des algorithmes de clustering, nous pouvons classer la sismicité de manière automatisée. Nous obtenons différents groupes de sismicité (clusters) le long du système de failles et hors le système avec d’autres propriétés physiques (des interactions et durées). Nous pouvons alors suggérer, que notre méthodologie permet de séparer automatiquement la sismicité correspondant à différents processus.

Seismic sequences are usually classified into three types: Mainshock-Aftershocks, Swarm and Foreshocks-Mainshock-Aftershocks. However, which are the physical processes that control them is still not well understood (e.g., static/dynamic stress transfer, fluids, aseismic slip, or a combination of processes). By studying three types of sequences in different seismotectonic settings using high-resolution seismic catalogues in combination with statistical seismology, modelling, and geodetic observations among others, we aim to better understand the physical process driving the seismicity and their role during fault slip. In the first part, we analyze the variations of the source properties and aftershock activity of six ~Mw 6.3 intermediate depth earthquakes in the subduction zone of northern Chile to characterize the mainshock-aftershock process. We show that while the mainshocks exhibit similar rupture geometry and stress drop, the aftershock productivity systematically decreases for the deeper events within the slab, especially below the 400–450°C isotherm depth. We propose that this isotherm separates high- and low-hydrated zones, thus controlling the aftershock productivity. Subsequently, we study a seismic swarm that occurred in the Antarctica. We create a seismic catalog of ~36,000 events (Aug/2020-Jun/2021). In addition, we observe a prominent geodetic deformation signal at a nearby GNSS station. Based on the dynamics of the seismicity and the geodetic deformation, we infer a volcanic origin for this swarm, which occurred close to a ridge axis and the Orca Volcano. In the third part we start the study of crustal seismic sequences in Central Italy by analyzing the precursory phase of the Mw 6.1 2009 L’Aquila earthquake. To do this, we create a seismic catalogue of ~5,000 events starting ~3.5 months before the mainshock. We observe that the precursory phase experiences multiple accelerations of the seismicity rate that we divide into two main sequences with different features. While the first part is characterized by weak earthquake interactions, smooth moment release, slow spatial migration patterns, and a lower effective stress drop, the second sequence exhibits the opposite behavior. We interpret these differences as distinct physical processes (aseismic slip in the first part and stress transfer in the second one) that are controlled by different physical properties of the fault system. In the fourth part we focus on the rupture initiation of the L'Aquila earthquake. We characterize a ~0.6-s signal preceding the large dynamic rupture. Our results indicate that the geometry of the rupture initiation is in agreement with that of the main event and the fault system. Furthermore, we estimate that the rupture velocity of this rupture initiation (0.9±0.2 km/s) is slower than for conventional earthquakes, with a seismic efficiency of 0.24. This latter indicates that ~80% of the energy budget corresponds to fracture energy. Based on this, we interpret that the rupture struggled to start, likely due to the complexities of the medium. Finally, we explore the use of unsupervised learning (clustering) in the study of a dense seismic catalogue. We start by creating the first and longest seismic catalog (~280,000 events) that connects both spatially and temporally the 2009 L’Aquila earthquake and the 2016 Amatrice-Visso-Norcia sequence (Mw 6.0-5.9-6.5). By using different physical parameters of the seismicity and clustering algorithms, we can classify the seismicity in an automated and data-driven way. We obtain different seismicity groups (clusters) along the fault system and others scattered in the region with different physical properties (e.g., interactions, durations). Thus, our methodology presents a powerful tool in the study, classification and analysis of massive seismic catalogs.