Le mouvement relatif des plaques tectoniques, continu dans le temps, est majoritairement accommodé en surface le long de zones étroites où se concentre la déformation. Une telle localisation des déformations s’exprime, au sein de la croûte supérieure, cassante, le long de zones de failles majeures. Le cycle sismique correspond à une séquence temporelle de déformation le long d’une faille et est classiquement divisé en trois périodes de durées inégales. Durant la période intersismique, l’énergie correspondant au mouvement relatif de deux blocs de part et d’autre d’une faille bloquée s’accumule de manière élastique, réversible, à l’interface entre ces deux blocs. Cette énergie est brutalement relâchée lors de la phase cosismique durant laquelle les deux lèvres d’une faille glissent l’une sur l’autre, relaxant ainsi une grande partie des contraintes tectoniques. Il s’agit d’un séisme. Durant la phase post-sismique, la combinaison du glissement asismique le long du plan de faille, de la relaxation viscoélastique de la partie inférieure, ductile, de la croûte et du manteau dans lesquels a été transférée un partie des contraintes, des effets poro-élastiques, etc, permet de répartir les contraintes et de revenir à un état bloqué, en surface.
Les déformations en période intersismique
La période intersismique est par définition la période séparant deux ruptures majeures le long d’un plan de faille. Notre connaissance des séismes passe obligatoirement par une meilleure connaissance de cette période d’inactivité des failles actives. Un examen précis des phénomènes jalonnant la période intersismique est une étape fondamentale dans l’analyse et la compréhension du cycle sismique dans son ensemble. Les failles majeures s’étirant sur plusieurs milliers de kilomètres, tous les segments d’une même faille ne connaissent pas la même histoire sismique et il est nécessaire de retracer l’histoire sismique de chaque segment pour comprendre le déroulement du cycle sismique. Les études paléosismologiques permettent de retracer l’histoire sismique d’une faille, à savoir les dernières ruptures majeures et le temps de récurrence des grands séismes. Par ailleurs, la géodésie et l’étude de la géomorphologie permettent de quantifier le taux d’accumulation des contraintes, à plus ou moins long terme. Ces connaissances sont nécessaires pour l’estimation de l’aléa sismique le long d’une faille .
Interférométrie Radar, Principe et Problématiques actuelles
L’interférométrie par radar à synthèse d’ouverture (InSAR) est une technique de géodésie satellitaire récente, permettant, de mesurer les déformations du sol ou la topographie relative d’une région, notamment dans les zones difficiles d’accès. Les mesures InSAR de déformation sont par la suite analysées et modélisées selon leur origine, anthropique, hydrologique ou volcano-tectonique, par exemple.
Un des plus brillants exemples d’application de l’InSAR à la mesure de la topographie est la construction d’un Modèle Numérique de Terrain mondial (Shuttle Radar Topography Mission, NASA , Farr and Kobrick, 2000), par traitements d’acquisitions SAR simultanées avec deux angles de visée différents. Le MNT ainsi obtenu est une estimation de l’altitude en chaque point du globe, avec un précision métrique et une résolution spatiale de 30 m sur le territoire des Etats-Unis d’Amérique et 90 m sur le reste du globe. Cette mission a été classée parmi les plus réussies au sein de la NASA.
Un des premiers exemples spectaculaires de mesures InSAR de déformations d’origine tectonique est celui du séisme de Landers, Californie. Massonnet et al. (1993) ont produit une carte des déplacements de la surface associées à la rupture sismique, à partir de deux acquisitions du satellite ERS-1 acquises avant et après le séisme. Ces travaux ont ainsi mis en lumière l’apport principal de l’InSAR par rapport aux autres techniques géodésiques (e.g. Global Positioning System, Electronic Distance Meter) : son excellente résolution et sa grande couverture spatiale permettant de quantifier la variabilité spatiale de nombreux phénomènes. Depuis, les nombreuses mesures des déformations de surface associées aux séismes ont permis une meilleure connaissance de la distribution des glissements co-sismiques le long des plans de failles (e.g. Jònsson et al., 2002; Funning et al., 2007; Shen et al., 2009). Avec l’augmentation du nombre de données et de la précision des mesures, on peut dorénavant quantifier l’importance et la variabilité latérale des glissements asismiques en période intersismique (e.g. Bürgmann et al., 1998; Çakir et al., 2005; Doubre and Peltzer, 2007; Cavalié et al., 2008). La surveillance des phénomènes de subsidence, anthropiques ou naturelles, est renforcée, par exemple en zones urbaines (e.g. Schmidt and Bürgmann, 2003; Lopez-Quiroz et al., 2009). L’analyse de la variabilité spatiale et temporelle des déformations d’origine volcanique permet une description fine des mouvements de magma pendant un événement (e.g. Fukushima et al., 2005; Wright et al., 2006; Grandin et al., 2010).
Une limitation de l’interférométrie radar est l’échantillonnage temporel, contraint par le temps de retour sur zone du satellite. Etant d’en moyenne 1 mois pour les satellites les plus communément utilisés dans la communauté des géophysiciens (e.g. ERS-1/2 et Envisat de l’ESA ), cette technique ne permet pas un suivi temporel fin d’un phénomène rapide. Les temps de retour ont et auront tendance à diminuer avec l’envoi de nouvelles générations de satellites en orbite (par exemple, ∼6 jours pour la constellation Sentinel-1 et 2, ESA).
L’outil InSAR est parfaitement adapté à la mesure de déformations localisées et de grande amplitude, comme par exemple celles observées durant les phases cosismiques ou post-sismiques précoces (i.e. métriques à centimétriques). Comme nous le verrons par la suite, la mesure de signaux tectoniques à des vitesses de l’ordre du millimètre par an, liés par exemple aux déformations intersismiques, est nettement plus délicate. Une grande partie des travaux réalisés durant cette thèse ont portés sur l’amélioration de la détection et de la quantification des phénomènes tectoniques lents à l’aide de l’interférométrie radar. Au cours de ce chapitre, nous décrivons comment, dans l’état actuel des connaissances, on peut extraire le signal de déformation le plus finement possible des données d’interférométrie.
La phase interférométrique
Les principales étapes de la formation d’un interférogramme sont : (1) l’acquisition de deux images radar à synthèse d’ouverture (SAR) sur une même zone par un satellite en orbite , (2) la construction de deux images d’amplitude et de phase du signal radar émis par le satellite et rétrodiffusé par le sol (i.e. chaque pixel de ces images sont caractérisés par une amplitude et une phase), (3) le calcul de l’interférogramme.
L’interférogramme
Un interférogramme est le produit de corrélation complexe de deux images SAR. C’est une carte cohérente de la variation de la phase du signal émis par le satellite rétrodiffusé par le sol entre deux passages du satellite au dessus de la zone d’étude. Pour un même pixel, la phase interférométrique correspond à la différence de temps de trajet de l’onde électromagnétique émise par le satellite entre deux acquisitions. Pour une seule acquisition, la différence de phase entre deux pixels correspond à la différence de trajet de l’onde électromagnétique entre les deux pixels. L’interférogramme est donc une mesure de la variation spatiale et temporelle de la modification du libre parcours moyen de l’onde électromagnétique en un pixel, relativement aux autres pixels. L’onde émise par le satellite traverse l’atmosphère avant et après avoir été rétrodiffusée par le sol. Le trajet de l’onde est dépendant de la position du satellite à chaque acquisition.
Perturbations atmosphériques
Le second problème majeur des mesures de déformation par interférométrie SAR est la contribution atmosphérique à la phase interférométrique. Le premier est réalisé entre deux acquisitions séparées par un an et deux mois, le deuxième, entre deux acquisitions séparées par trois ans et deux mois. attendu à ∼0.5 rad.an−1 le long de la ligne de visée (Cavalié et al., 2008). Cependant, ce signal est complètement masqué par des franges causées par les variations des propriétés atmosphériques. L’état de l’atmosphère modifie le trajet des ondes électromagnétiques et les fluctuations spatio-temporelles de cet état affectent la phase interférométrique.
La mesure de grands déplacements, notamment cosismiques, pluri-centimétriques à pluri-métriques, est affectée de la même manière. Cependant, la contribution atmosphérique sera minime par rapport à celle de la déformation du sol. La déformation cosismique associée à un événement de forte magnitude (i.e. supérieure à 6) à faible profondeur (i.e. entre 20 km et la surface) peut engendrer une variation de plusieurs dizaines de cycles de phase le long de la ligne de visée (e.g. Massonnet et al., 1993). En comparaison, la déformation intersismique attendue au travers de la faille de Haiyuan n’atteint pas un cycle de phase par an et la contribution atmosphérique peut dépasser plusieurs cycles de phase, notamment dans des régions accidentées (Jolivet et al., 2011a). Par conséquent, la où, pour des mesures de déplacements co-sismiques, le délai atmosphérique aura une contribution mineure, il masquera complètement la déformation intersismique.
Influence du bruit atmosphérique sur la mesure de déformation
Les premières estimations de délais troposphériques en interférométrie radar datent de l’expérience SIR-C, menée à bord de la navette spatiale en septembre 1994 (NASA, Goldstein, 1995). Durant trois jours, plusieurs acquisitions SAR ont été réalisées sur un site test situé dans le désert du Mojave, Californie. Pendant la durée de l’expérience, la déformation du sol est négligeable et la RMS de la longueur de trajet est estimée à 0.24 cm, le long de la ligne de visée. Cette dispersion des mesures conduit à une incertitude de ∼7 m sur l’estimation du modèle numérique de terrain.
Distribution spatiale du bruit atmosphérique
La distribution spatiale des phénomènes atmosphériques conduit à une distribution spatiale des délais associés qu’il est possible de décrire (e.g. Williams et al., 1998; Emardson et al., 2003; Lohman and Simons, 2005; Sudhaus and Jònsson, 2009).
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Table des matières
Introduction
Complexité de la période intersismique
La faille de Haiyuan
Des évolutions méthodologiques nécessaires
Plan du manuscrit
1 Interférométrie Radar, Principe et Problématiques actuelles
1.1 La phase interférométrique
1.1.1 L’interférogramme
1.1.2 Cohérence
1.1.3 Perturbations atmosphériques
1.2 La contribution atmosphérique
1.2.1 Origine du délai atmosphérique
1.2.2 Influence du bruit atmosphérique sur la mesure de déformation
1.2.2.1 Distribution spatiale du bruit atmosphérique
1.2.2.2 Variations temporelles du bruit atmosphérique et “stacking”
1.2.2.3 Pourquoi faut-il corriger l’atmosphère ?
1.2.3 Quelques méthodes de corrections
1.2.3.1 Estimation du délai
1.2.3.2 Prédictions du délai
1.2.3.3 Bilan
1.3 Analyses en Séries Temporelles
1.3.1 Simuler une phase interférométrique au cours du temps
1.3.2 Méthodes d’analyse en séries temporelles
1.3.2.1 Approche en “Small BAseline Subsets”
1.3.2.2 “Persistent Scatterers”
1.3.3 Covariances spatiales
2 Des images radar brutes aux séries temporelles de déplacement : approche méthodologique
2.1 Calcul des interférogrammes
2.1.1 Génération des Single Look Complex et Coregistration
2.1.1.1 Systeme d’acquisition et résolution
2.1.1.2 Sélection du Doppler
2.1.1.3 Coregistration des SLCs
2.1.2 Génération des interférogrammes et déroulement
2.1.2.1 L’interférogramme
2.1.2.2 Filtrage adaptatif en range
2.1.2.3 Fenêtrage, filtrage spatial et déroulement
2.2 Résumé et Organisation de la chaine de traitement NSBAS
3 Correction systématique des délais troposphériques à partir du modèle météorologique ERA-I
3.1 Introduction
3.2 Atmospheric Phase Delay Modeling
3.3 Validation on unwrapped interferograms
3.4 Improving the interferometric phase unwrapping
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
4 Caractérisation spatiale de l’accumulation de déformation le long de la faille de Haiyuan
4.1 Introduction
4.2 The Haiyuan fault system
4.3 Envisat data set and interferogram processing
4.4 Correction of Atmospheric phase delay and Orbital errors
4.4.1 Tropospheric phase delays
4.4.2 Correction strategy
4.4.3 Correction Validation
4.5 Time Series Analysis
4.5.1 Constrained Time Series
4.5.2 Data selection
4.5.3 Analysis of Mean LOS Velocity Maps
4.6 Fault slip-rate Modeling
4.6.1 Model Geometry and Parametrization
4.6.2 Inversion Results
4.7 Discussion
4.7.1 Model Limitations
4.7.2 Tectonic loading rate
4.7.3 Shallow creep
4.8 Conclusion
5 Variations temporelles du taux de glissement asismique le long de la lacune de Tianzhu
5.1 Introduction
5.2 Creep rate fluctuations at a decadal scale
5.3 Shallow creep rate fluctuations over the 2003-2009 period
5.3.1 Envisat InSAR time series analysis
5.3.2 Surface creep evolution
5.3.3 Principal Component analysis and creep modeling
5.3.3.1 Principal Component Analysis
5.3.3.2 Aseismic slip modeling
5.4 Discussion
5.4.1 Creep rate fluctuations
5.4.2 Slip budget
5.4.3 Micro- and Moderate seismicity
5.5 Conclusion
Conclusion
