05/08/2021

Une meilleure connaissance des « slow slips » permet de mieux comprendre les tremblements de terre

Les tremblements de terre sont causés par la libération soudaine de contraintes le long des failles de la croûte terrestre. Les ondes sismiques résultant de ces ruptures rapides se propagent dans le sol, provoquant les secousses que nous percevons comme des tremblements de terre. Mais il existe aussi des processus plus doux, des fractures sismiques sans à-coups. Ces « Slow slips » (ou glissements lents) sont l’objet de l’attention d’une équipe de chercheurs du Service Sismologique Suisse de l’ETH Zurich, de l’Université des sciences et technologies du roi Abdallah (KAUST) en Arabie saoudite, de l’Université de Genève en Suisse, du Centre allemand de recherche en géosciences (GFZ) et de l’Université de Bologne en Italie.

« Slow slips » sont des fractures de la croûte terrestre qui se propagent très lentement sans générer de secousses importantes du sol. Ces phénomènes peuvent durer de moins d’un jour à plus d’un an. Pourtant, les « slow slips » lents ont le potentiel de déclencher à leur tour des tremblements de terre ou des essaims – un processus qui n’est pas encore totalement compris.

Les glissements lents sont plus fréquents dans les régions où les plaques tectoniques glissent les unes sur les autres (dans les zones de subduction), par exemple tout autour de l’océan Pacifique, et notamment au Japon, en Nouvelle-Zélande, en Amérique du Nord et en Amérique centrale, ou près de volcans comme le mont Etna en Italie ou le Kilauea à Hawaï.

L’équipe a analysé la corrélation entre les caractéristiques de chaque événement lent et l’activité sismique déclenchée. Ils ont découvert que les glissements lents peu profonds sont plus susceptibles de générer une sismicité importante que les glissements de profondeur. Ces informations peuvent maintenant être utilisées pour améliorer un modèle permettant de prévoir les évolutions et les dangers associés à ces types d’événements spécifiques. Les chercheurs espèrent que la base de données et la modélisation pourront être développées davantage afin de mieux comprendre ces processus complexes.

Ces recherches ont été récemment publiées dans la revue scientifique « Science Advances » et sont accessibles sous le lien suivant : https://advances.sciencemag.org/lookup/doi/10.1126/sciadv.abg9718