L'algorithme soulève de nouvelles questions sur l'enregistrement du séisme de Cascadia

27 août 2024

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par l'Université du Texas à Austin

La zone de subduction de Cascadia dans le nord-ouest du Pacifique a une histoire de production de tremblements de terre puissants et destructeurs qui ont englouti des forêts et engendré des tsunamis atteignant les côtes du Japon.

Le dernier grand tremblement de terre remonte à 1700. Mais ce ne sera probablement pas le dernier. Et la région qui pourrait être affectée abrite désormais des métropoles animées qui sont le foyer de millions de personnes.

Déterminer la fréquence des tremblements de terre - et quand se produira le prochain 'grand tremblement de terre' - est une question scientifique active qui implique de rechercher des signes de tremblements de terre passés dans le registre géologique sous forme de roches secouées, de sédiments et de paysages.

Cependant, une étude menée par des scientifiques de l'Université du Texas à Austin et leurs collaborateurs remet en question la fiabilité d'un enregistrement de tremblements de terre couvrant des milliers d'années - un type de dépôt géologique appelé turbidite que l'on trouve dans les strates du plancher océanique.

Les chercheurs ont analysé une sélection de couches de turbidites de la zone de subduction de Cascadia datant d'environ 12 000 ans avec un algorithme qui a évalué dans quelle mesure les couches de turbidites étaient corrélées les unes aux autres.

Ils ont constaté que, dans la plupart des cas, la corrélation entre les échantillons de turbidites n'était pas meilleure que le hasard. Comme les turbidites peuvent être causées par une gamme de phénomènes, et pas seulement par des tremblements de terre, les résultats suggèrent que le lien entre l'enregistrement des turbidites et les tremblements de terre passés est plus incertain que ce qui était précédemment pensé.

'Nous aimerions que tous ceux qui citent les intervalles des tremblements de terre de subduction de Cascadia comprennent que ces chronologies sont remises en question par cette étude', a déclaré Joan Gomberg, géophysicienne de recherche à l'US Geological Survey et co-auteure de l'étude. 'Il est important de mener des recherches supplémentaires pour affiner ces intervalles. Ce que nous savons, c'est que Cascadia a été actif sismiquement dans le passé et le sera à l'avenir, donc finalement, les gens doivent être préparés.'

Les résultats ne changent pas nécessairement la fréquence estimée des tremblements de terre à Cascadia, qui est d'environ tous les 500 ans, ont déclaré les chercheurs. L'estimation actuelle de la fréquence est basée sur une gamme de données et d'interprétations, et non seulement sur les turbidites analysées dans cette étude. Cependant, les résultats soulignent la nécessité d'effectuer plus de recherches sur les couches de turbidites, en particulier, et sur la manière dont elles sont liées entre elles et aux grands tremblements de terre.

Le co-auteur Jacob Covault, professeur de recherche à l'École des géosciences UT Jackson, a déclaré que l'algorithme offre un outil quantitatif qui fournit une méthode reproductible pour interpréter les enregistrements anciens de tremblements de terre, qui sont généralement basés sur des descriptions plus qualitatives de la géologie et de leurs associations potentielles.

'Cet outil fournit un résultat reproductible, donc tout le monde peut voir la même chose', a déclaré Covault, co-responsable du laboratoire de clastiques quantitatifs au Bureau de géologie économique de l'École Jackson. 'Vous pouvez potentiellement contester ce résultat, mais au moins vous avez une base, une approche qui est reproductible.'

Les résultats ont été publiés dans le journal Geological Society of America Bulletin. L'étude incluait des chercheurs de l'USGS, de l'Université de Stanford et de la Division des levés géologiques et géophysiques de l'Alaska.

Les turbidites sont les restes de glissements de terrain sous-marins. Ils sont constitués de sédiments qui se sont installés de nouveau sur le plancher océanique après avoir été projetés dans l'eau par le mouvement turbulent de sédiments se précipitant sur le plancher océanique. Les sédiments de ces couches ont une gradation distinctive, avec des grains plus gros en bas et des plus fins en haut.

Mais il y a plus d'une façon de créer une couche de turbidites. Les tremblements de terre peuvent provoquer des glissements de terrain lorsqu'ils secouent le plancher océanique. Mais les tempêtes, les inondations et une gamme d'autres phénomènes naturels peuvent aussi le faire, bien que sur une échelle géographique plus petite.

Actuellement, relier les turbidites aux tremblements de terre passés implique généralement de les trouver dans des carottes géologiques prélevées sur le plancher océanique. Si une turbidite apparaît à peu près au même endroit dans plusieurs échantillons sur une zone relativement vaste, elle est considérée comme un vestige d'un tremblement de terre passé, selon les chercheurs.

Les datations au carbone des échantillons peuvent aider à affiner la chronologie, mais il reste beaucoup d'incertitude dans l'interprétation si les échantillons qui apparaissent à peu près au même moment et au même endroit sont liés au même événement.

Obtenir une meilleure compréhension de la relation entre les différents échantillons de turbidites a incité les chercheurs à appliquer une méthode plus quantitative - un algorithme appelé "dynamic time warping" - aux données des turbidites. La méthode algorithmique remonte aux années 1970 et a une large gamme d'applications, de la reconnaissance de la voix à l'amélioration des graphiques dans des environnements VR dynamiques.

C'est la première fois qu'elle est appliquée à l'analyse des turbidites, a déclaré le co-auteur Zoltán Sylvester, professeur de recherche à la Jackson School et co-investigateur principal du Quantitative Clastics Lab, qui a dirigé l'adaptation de l'algorithme pour l'analyse des turbidites.

"Cet algorithme a été un élément clé de nombreux projets sur lesquels j'ai travaillé", a déclaré Sylvester. "Mais il est encore largement sous-utilisé dans les géosciences".

L'algorithme détecte la similitude entre deux échantillons qui peuvent varier dans le temps, et détermine à quel point les données entre eux correspondent.

Pour les logiciels de reconnaissance vocale, cela signifie reconnaître les mots clés même s'ils sont prononcés à des vitesses ou des tonalités différentes. Pour les turbidites, cela implique de reconnaître les propriétés magnétiques partagées entre différents échantillons de turbidites qui peuvent sembler différents d'un endroit à un autre malgré leur origine commune.

"Corréler les turbidites n'est pas une tâche simple", a déclaré la co-auteur Nora Nieminski, gestionnaire du programme de risques côtiers pour la Division de géologie et de géophysique de l'Alaska. "Les turbidites démontrent souvent une variabilité latérale significative qui reflète leur dynamique d'écoulement variable. Par conséquent, il n'est pas attendu que les turbidites préservent le même caractère de dépôt sur de longues distances, ou même de courtes distances dans de nombreux cas, en particulier le long des marges actives comme Cascadia ou à travers divers environnements de dépôt. "

Les chercheurs ont également soumis les corrélations produites par l'algorithme à un autre niveau de vérification. Ils ont comparé les résultats aux données de corrélation calculées en utilisant des données synthétiques constituées en comparant 10 000 paires de couches de turbidites aléatoires. Cette comparaison synthétique a servi de contrôle contre des correspondances fortuites dans les échantillons réels.

Les chercheurs ont appliqué leur technique aux journaux de susceptibilité magnétique des couches de turbidites dans neuf carottes géologiques qui ont été collectées lors d'une croisière scientifique en 1999. Ils ont constaté que, dans la plupart des cas, la connexion entre les couches de turbidites qui avaient été précédemment corrélées n'était pas meilleure que le hasard. La seule exception à cette tendance était pour les couches de turbidites qui étaient relativement proches l'une de l'autre - à peine à plus de 15 milles de distance.

Les chercheurs soulignent que l'algorithme n'est qu'une façon d'analyser les turbidités, et que l'inclusion d'autres données pourrait changer le degré de corrélation entre les carottes d'une manière ou d'une autre. Mais selon ces résultats, la présence de turbidités au même moment et dans la même région dans le registre géologique n'est pas suffisante pour les connecter définitivement entre elles.

Et bien que les algorithmes et les approches d'apprentissage automatique puissent aider dans cette tâche, il revient aux géoscientifiques d'interpréter les résultats et de voir où mène la recherche.

"Nous sommes ici pour répondre aux questions, pas seulement appliquer l'outil", a déclaré Sylvester. "Mais en même temps, si vous faites ce genre de travail, cela vous oblige à réfléchir très attentivement".

Plus d'informations: Nora M. Nieminski et al, Corrélation des turbidites pour la paléosismologie, Bulletin de la Société géologique de l'Amérique (2024). DOI: 10.1130/B37343.1

Fourni par Université du Texas à Austin