Expliquer les tremblements de terre

Secours lors du tremblement de terre de Kobe en 1995.

Les tremblements de terre – ou séismes – et leurs répliques font l’objet d’études approfondies dans les pays où ils causent régulièrement des dégâts humains et matériels considérables. Les scientifiques disposent d’enregistrements de données qui décrivent précisément la nature de chaque événement sismique (tremblement de terre ou réplique d’un tremblement), son foyer, son épicentre et sa magnitude selon la fameuse échelle (logarithmique) proposée par C.H. Richter en 1935. La structure de ces données est très complexe et on peut constater de grandes disparités d’un séisme à l’autre selon les moments ou les régions où ils se produisent.

Pour comprendre et tenter de prédire les phénomènes aléatoires que sont les tremblements de terre, les scientifiques utilisent des modèles probabilistes et des analyses statistiques sophistiqués. La probabilité d’occurrence d’un tremblement de terre ou d’une de ses répliques est modélisée par une fonction dite fonction intensité.  A un instant donné, plus cette fonction prend de grandes valeurs, plus la probabilité d’occurrence d’un événement sismique est importante. On décompose cette fonction en somme de trois composantes :

• une composante tendancielle qui représente l’évolution globale de risque de séisme ;
• une composante dite de clustering qui signifie par exemple qu’à la suite d’un tremblement de terre, il est très probable d’observer des répliques de magnitude décroissante quelques jours, quelques semaines voire quelques mois après ;
• une composante cyclique qui signifie qu’un séisme a plus de chances de se produire à un moment donné, qui peut être une saison par exemple.

Identifier chaque composante peut apporter des informations capitales. Par exemple, l’analyse de la zone sismique située au sud-ouest du Japon a mis en évidence l’existence d’une composante cyclique de forme similaire à celle des précipitations saisonnières dans cette région. Cela a permis de confirmer que de très fortes pluies pouvaient être à l’origine de séismes en modifiant drastiquement le niveau des nappes phréatiques. A contrario, les précipitations de la région de Canberra en Australie n’ont que peu d’influence sur les séismes de cette région. Ces derniers sont en réalité très liés aux précipitations de la région de Sydney située 250 kilomètres au nord-est. Ce paradoxe a été levé par l’analyse de l’écoulement des eaux souterraines entre Sydney et Canberra.

Mais ce modèle à trois composantes peut se révéler trop fruste. Les séismes étant dus à des déformations brusques de l’écorce terrestre, une quatrième composante prenant en compte les précédents séismes des régions environnantes peut se montrer indispensable. Des méthodes statistiques fondées sur la maximisation de la vraisemblance pénalisée ont permis d’établir par exemple que les séismes de la région de Hida dans le centre du Japon pouvaient influer sur ceux de Tokyo, sans influence réciproque.

Ces conclusions doivent être maniées avec précaution, en particulier parce qu’elles s’appuient sur un nombre de données limité (enregistrements sur une période de 51 ans entre 1924 et 1974 de 61 séismes dans la région de Kyoto et 16 dans la région de Hida). Aujourd’hui, on cherche à appliquer des techniques d’estimation non-paramétrique (qui nécessitent moins d’hypothèses de forme sur les composantes) pour renforcer ces conclusions et éviter les risques de surinterprétation.

Brève rédigée par Vincent Rivoirard (Université Paris-Dauphine).

Pour en savoir plus :

• Prévoir les séismes, Journal du CNRS.
• Peut-on prévoir les séismes ?, réseau sismologique de Nouvelle-Calédonie.
• Y. Ogata (1999) « Seismicity Analysis through Point-process Modeling : A review ». Pure appl. Geophys. 471-507 [En anglais].
• Y. Ogata (1983) « Likelihood Analysis of Point Processes and its applications to Seismological data » Bull. int. Statist. Inst. 50, Book 2, 943-96 [En anglais].

Crédits Images : Wikimedia Commons.

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