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Thèse Année : 2019

Tomography of the alpine arc using noise correlations & waveform modelling

Tomographie de l’arc alpin à partir de corrélations de bruit & modélisation de la propagation des ondes

Résumé

The primary goal of the thesis is to build high-resolution shear-wave velocity models of the Alpine crust and uppermost mantle using ambient noise based tomography. In this framework, we performed a series of tomographic applications using a large cross-correlation dataset computed from 4 years of noise recorded at 1293 broadband seismic stations across Europe. We first applied a ’classical’ ambient noise group velocity tomography. Rayleigh wave group velocity measurements in the period band 5-150 s were inverted to construct group velocity maps. With a Bayesian 1-D depth inversion approach, we determined both the shear-wave velocity and probability of interfaces at each cell of the model. This has allowed to finally establish a high-resolution model of the European crust and uppermost mantle in good agreement with previous localized geophysical studies. Taking advantage of the dense seismic array in the Alpine region, we performed ambient noise Eikonal tomography using Rayleigh wave phase velocity measurements in the period band 7-25 s. With this method, we were able to study the anisotropy of the Alpine crust. We refined the shear wave velocity model of the Alpine crust and uppermost mantle using wave-equation tomography (WET) based on the numerical simulation of 3-D elastic wave propagation. We iteratively improved the initial model by minimizing the phase traveltime differences between the observed and synthetic Rayleigh waves in the period band 10-55 s. We obtained the final model after 15 iterations with a reduction of total misfit ∼65%. At crustal and Moho depths, the final model displays several new features and much stronger velocity contrasts, which indicate that this approach can significantly improve the model obtained by classical ambient noise tomography.
Le but de cette thèse a été de construire un modèle haute résolution de la vitesse des ondes S au sein la croûte et du manteau supérieur de l’arc alpin et de l’Europe, à partir de corrélations de bruit. Dans ce cadre, nous avons construit plusieurs modèles tomographiques à partir d’un jeu de donnée composé de quatre années de bruit ambiant enregistré par 1293 stations réparties à travers l’Europe. Nous avons tout d’abord réalisé une tomographie par corrélation de bruit ”classique”. Des mesures de vitesse de groupe des ondes de Rayleigh entre 5 et 150s de période ont été inversées pour construire des cartes de vitesse de groupe. Elles ont été inversées avec une approche bayésienne afin d’établir un modèle probabiliste de la vitesse des onde S et d’évaluer la probabilité d’avoir une interface en chaque point du modèle. Ceci a permis d’établir un modèle tomographique haute résolution de l’ensemble de l’Europe en bon accord avec des ́etudes antérieures ciblées sur des zones spécifiques. La forte densité de station au niveau de l’arc alpin nous a permis d’établir des cartes de vitesse de phase avec la méthode Eikonal entre 7 et 25s de période. Celles-ci sont en accord avec les cartes de vitesse de groupe précédemment établies. De plus nous avons pu avec cette méthode étudier l’anisotropie de la croûte à l’échelle des Alpes. Nous avons continué à affiner notre modèle de la lithosphère alpine en réalisant une tomographie basée sur l’équation d’onde (”wave equation tomography”, WET) s’appuyant sur des simulations numériques de la propagation des ondes elastiques en 3D. Nous avons ainsi itérativement amélioré le modèle en minimisant la différence de vitesse de phase des ondes de Rayleigh mesurée sur des corrélations observées et simulées numériquement entre 10 et 55s de période. Le modèle final a été obtenu après 15 itérations avec une réduction de la fonction coût de ∼65%. Au sein de la croûte et à l’interface croûte/manteau, ce modèle présente de nouvelles structures et des contrastes de vitesse plus importants. Ceci illustre que cette approche permet d’am ́eliorer significativement les mod`eles tomographiques obtenus par corrélations de bruit.
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Dates et versions

tel-02135198 , version 1 (21-05-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02135198 , version 1

Citer

Yang Lu. Tomography of the alpine arc using noise correlations & waveform modelling. Geophysics [physics.geo-ph]. Université Grenoble Alpes, 2019. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02135198⟩
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