Vignette Pétrélis
Exemple de champ de contrainte dans un modèle bidimensionnel de type automate cellulaire dont la résolution numérique permet d’observer la loi de Gutenberg Richter et la loi d’Omori. ©F. Pétrélis, K. Chanard, A. Schubnel, et T. Hatano

Lois des séismes et surfaces fractales

Résultat scientifique

Dans un travail récent, des scientifiques mettent en relation les propriétés statistiques des séismes (magnitude, fréquence, etc...) avec celles de surfaces aléatoires fractales corrélées à longue portée. Cette relation permet de comprendre pourquoi et comment les différentes caractéristiques des séismes sont reliées statistiquement.

Les propriétés statistiques des tremblements de terre vérifient plusieurs lois telles que la loi de Gutenberg-Richter, qui décrit la distribution de l’énergie libérée par un tremblement de Terre, ou la loi d’Omori, qui régit le nombre de répliques après un grand tremblement de terre. Ces lois de répartition ont des expressions assez simples (ce sont des lois de puissance), dont les caractéristiques précises sont obtenues empiriquement par l’étude des catalogues de séismes. Du point de vue de la modélisation théorique, des modèles simplifiés (de type patins-ressorts ou automates cellulaires) peuvent dans certains régimes de paramètres reproduire fidèlement les propriétés statistiques des séismes réels.

Dans un travail récent, une collaboration franco-japonaise entre géophysiciens, géophysiciennes et physiciens - qui implique le Laboratoire de physique de l'École Normale Supérieure (LPENS, CNRS/ENS-PSL/Sorbonne Univ./Univ. Paris Cité), l’Institut de physique du globe de Paris (IPGP, CNRS / Institut de physique du globe) et le Laboratoire de géologie de l'École Normale Supérieure (LG-ENS, CNRS / ENS-PSL) - a ainsi mis en évidence grâce à plusieurs modèles un mécanisme qui explique l’origine de ces distributions en lois de puissance. Dans ces modèles, on observe que le champ de contrainte qui se met en place avant un tremblement de terre a une structure à la fois aléatoire et autosimilaire (fractale). Les propriétés de ce champ de contrainte avant la rupture sont cruciales, car elles déterminent celles des séismes, ces événements en cascade par lesquels les contraintes accumulées dans le matériau vont être relâchées. Les scientifiques ont remarqué que beaucoup de propriétés statistiques à grande échelle des séismes proviennent des propriétés intrinsèques d’objets mathématiques relevant de la géométrie stochastique, les champs aléatoires invariants d’échelle. Ils montrent ainsi que les lois de Gutenberg-Richter et d’Omori découlent de cette description en terme de surfaces aléatoires du champ de contrainte dans une faille. De plus, cette analogie permet également de comprendre comment les distributions des différentes caractéristiques des séismes sont reliées les unes aux autres.

Ce travail ouvre une perspective d’approfondissement intéressante, car il invite à une caractérisation approfondie des surfaces aléatoires via des grandeurs qui seraient directement utiles pour la description théorique des séismes, et que les sismologues pourraient mesurer pour affiner notre compréhension actuelle de leurs déclinaisons terrestres. Il est publié dans la revue Physical Review E.

Illustration EDDL Pétrélis
Figure : Exemple de champ de contrainte dans un modèle bidimensionnel de type automate cellulaire dont la résolution numérique permet d’observer la loi de Gutenberg Richter et la loi d’Omori.
© F. Pétrélis, K. Chanard, A. Schubnel, et T. Hatano

 

Références

Earthquake magnitude distribution and aftershocks: A statistical geometry explanation, F. Pétrélis, K. Chanard, A. Schubnel, et T. Hatano, Phys. Rev. E, Publié le 22 mars 2023
Doi :10.1103/PhysRevE.107.034132

Archives ouvertes : arXiv

Contact

François Pétrélis
Directeur de recherche au CNRS, Laboratoire de physique de l'ENS
Communication CNRS Physique