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Une nouvelle étude révèle les 1,8 millions de tremblements de terre cachés en Californie

Une nouvelle étude révèle les 1,8 millions de tremblements de terre cachés en Californie

Des scientifiques du California Institute of Technology ont rapporté la semaine dernière qu'après avoir analysé une décennie de données sismiques de 2008 à 2017, ils ont identifié 1,81 million de tremblements de terre qui ont frappé la Californie et que personne n'avait remarqué.

Près de 2 millions de tremblements de terre se cachent dans le bruit de fond

En utilisant dix ans de données sismiques du sud de la Californie, des scientifiques du California Institute of Technology (Caltech) ont développé un algorithme capable d'isoler près de 2 millions de tremblements de terre négatifs à de faible magnitude qui ont frappé l'état de Californie entre 2008 et 2017 qui, jusqu'à maintenant, personne ne l'avait même remarqué.

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Ces tremblements de terre récemment découverts représentent une multiplication par dix du nombre de tremblements de terre enregistrés en Californie au cours des années examinées et montrent une région beaucoup plus sismologique active qu'on ne le croyait auparavant - et la Californie est célèbre pour ses tremblements de terre.

"Ce n'est pas que nous ne savions pas que ces petits tremblements de terre se produisaient. Le problème est qu'ils peuvent être très difficiles à repérer au milieu de tout le bruit", a déclaré Zachary Ross, chercheur postdoctoral en géophysique, prêt à rejoindre la faculté de Caltech. en juin, et qui était l'auteur principal de l'étude.

Ross a été rejoint par Egill Hauksson, professeur de recherche en géophysique à Caltech; Daniel Trugman, du Laboratoire national de Los Alamos; et Peter Shearer, de l'Université de Californie à la Scripps Institution of Oceanography de San Diego.

Isoler les signaux de la statique

Le bruit dans le dossier sismologique que ces chercheurs espéraient filtrer pourrait être quelque chose d'aussi simple que des travaux de construction à proximité ou un camion qui passe sur une route adjacente.

Les tremblements de terre de magnitude négative à faible entre -2,0 et 1,7 se fondraient parfaitement dans ces lectures, de sorte que le défi a toujours été d'isoler un signal enfoui à l'intérieur d'un tas d'électricité statique.

Pour ce faire, les chercheurs sont partis du principe que le signal lui-même est le même pour tout tremblement de terre; il s'adapte simplement plus ou moins en fonction de sa grandeur.

Si tel est le cas, nous saurions en fait exactement ce qu'il faut rechercher puisque nous l'avons vu plusieurs fois auparavant lors de tremblements de terre de magnitude plus élevée, nous n'aurions qu'à réduire le signal à la magnitude appropriée et voir si une lecture donnée dans le champ sismologique l'enregistrement correspond à ce signal réduit.

En examinant le record de tremblement de terre pour une zone particulière, ils ont développé une forme généralisée de ce à quoi un tremblement de terre devrait ressembler dans une zone donnée en utilisant les lectures de grands tremblements de terre facilement identifiables comme guide.

Ensuite, en parcourant les données historiques pour un emplacement donné, chaque fois qu'ils repéraient quelque chose qui ressemblait au modèle de tremblement de terre, ils vérifiaient les enregistrements d'autres sismomètres à proximité et voyaient si ces sismomètres ont détecté un tremblement de terre en utilisant le modèle de tremblement de terre développé pour cette zone. Autour du même moment.

S'ils pouvaient corréler différentes lectures de tremblement de terre à un seul événement, ils pourraient vérifier qu'il s'agissait en fait d'un tremblement de terre.

Cette technique, connue sous le nom de correspondance de modèles, n'est pas nouvelle, mais elle est généralement réservée à des ensembles de données beaucoup plus petits en raison de la façon dont les ensembles de données plus volumineux nécessitent exponentiellement plus de ressources de calcul à mesure que l'ensemble de données augmente.

Dix ans de lectures sismologiques seconde par seconde à partir d'un réseau entier d'instruments de collecte de données autour de l'un des États les plus grands et les plus sismologiquement actifs du pays semblent certainement être beaucoup de données à traiter.

En fait, cela demande tellement de travail qu'il a fallu 200 GPU à travailler pendant des semaines à la fois pour parcourir toutes les données, analyser, détecter, réanalyser plusieurs fois et cataloguer les résultats.

S'ils avaient utilisé le temps pour exploiter Bitcoin à la place, ils auraient probablement des dizaines de milliers de dollars à montrer, mais heureusement, les chercheurs ont consacré leur vie à la science et l'effort s'est avéré plus précieux pour les habitants de La Californie à la fin que les crypto-monnaies ne le seront probablement jamais.

En parcourant chaque zone point par point de données, les chercheurs ont pu isoler près de 2 millions de tremblements de terre que les instruments ont pu enregistrer, mais que personne d'autre n'avait remarqués.

"La sismicité le long d'une faille affecte les failles et les tremblements autour d'elle", a déclaré Hauksson, "et cette nouvelle image étoffée de la sismicité dans le sud de la Californie nous donnera de nouvelles perspectives sur la façon dont cela fonctionne."

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Ils ont même pu identifier les tremblements qui ont précédé des tremblements de terre plus importants, suggérant qu'il pourrait un jour être possible de détecter ces tremblements en temps quasi réel, donnant un avertissement avancé aux personnes de la région touchée de tremblements de terre plus importants et plus meurtriers qui pourraient être sur le point de se produire.

«L'avancée de Zach Ross et de ses collègues a radicalement changé la façon dont nous détectons les tremblements de terre dans un réseau sismique dense comme celui que Caltech opère avec le [US Geological Survey]», a déclaré Michael Gurnis, directeur du laboratoire sismologique et John E. et Hazel S. Smits Professeur de géophysique à Caltech.

"Zach a ouvert une nouvelle fenêtre nous permettant de voir des millions de tremblements de terre inédits et cela change notre capacité à caractériser ce qui se passe avant et après de grands tremblements de terre."

L'étude a été publiée la semaine dernière dans la revue Science.


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