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Thèse Année : 2023

Towards accurate monitoring of explosive volcanoes using seismic noiseinterferometry

Vers une surveillance précise des volcans explosifs par interférométrie de bruit sismique

Alexander Yates
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1362510
  • IdRef : 276298829

Résumé

The technique of seismic noise interferometry is gaining popularity for monitoring volcanoes. By utilizing the cross-correlation of continuously recorded ambient noise, changes in seismic velocity can be recovered that provide insight into the behavior of volcanic systems. However, applying coda wave interferometry to volcanoes presents unique challenges due to the variable nature of the seismic wavefield. Furthermore, the sensitivity of changes to both internal (volcanic) and external (environmental) forcings complicates the interpretations. This thesis explores these challenges, focusing on explosive volcanoes, which are often more complex than effusive ones.The first objective of the thesis is to characterize seismic datasets by understanding the seismic wavefield coherence through network covariance matrix analysis and determining the characteristics of cross-correlation functions in response to observed features of the seismic wavefield. This analysis is carried out at five volcanoes with varied eruptive activity to better constrain the expectations of seismic datasets intended for coda wave interferometry.Volcanic tremor regularly produced higher signal to noise ratio cross-correlation functions relative to non-tremor periods. This suggests potential for monitoring if the long-term stability can be verified. To this end, an unsupervised machine-learning approach of agglomerative hierarchical clustering is applied to cross-correlation functions. This allows data with similar characteristics to be grouped without requiring a defined reference period. The approach is tested at Piton de la Fournaise volcano (Reunion Island) and Mt Ruapehu (New Zealand), where distinct clusters related to changes in the seismic source and the medium following volcanic eruptions are identified. At Ruapehu, the method confirms relative stability in cross-correlation functions computed during individual tremor episodes.The thesis then focuses on two case studies of explosive volcanoes: Mount Ruapehu and Stromboli (Italy). In both cases, volcanic tremor is used to compute seismic velocity changes at high frequencies (above 1 Hz).At Ruapehu, analysis of the eruption chronology suggests a higher probability of small eruptions in spring. Measured seismic velocity changes show substantial seasonal variations that differ on and off the volcano. Analysis suggests an influence of snow cycles on the volcano, with reduced water infiltration during winter the most likely mechanism dominating. A smaller contribution from snow-loading/unloading is also suggested, and considered the most plausible trigger for spring-time eruptive activity. These findings highlight the need to examine further the relationships between external forcings and the modulation of eruptive activity towards improved hazard assessment.At Stromboli, velocity changes are computed over nine years encompassing effusive activity, major explosions, and paroxysms. Two paroxysms in the summer of 2019 are of particular interest, occurring two months apart with minimal warning. While seasonal processes dominate shallow velocity changes (1-4 Hz), they also reveal mid-to-long-term precursors in the years prior to the paroxysms. The closest station to the active crater shows a steady increase of 0.2-0.3% relative to other stations. This is accumulated over three years of heightened activity, peaking in the months before the first paroxysm. A long-term decrease is also observed in deeper velocity changes (0.5-1.0 Hz) during the same time interval. It is hypothesized that these changes represent increased magma overpressure from greater volatile input from depth. The different response in the shallow subsurface may reflect an anisotropic distribution of fractures and microcracks in proximity to the crater terrace. These findings illustrate how coda wave interferometry can provide meaningful insights into the evolving dynamics of open-conduit basaltic volcanoes.
La technique d'interférométrie de bruit sismique gagne en popularité pour la surveillance des volcans. En utilisant le bruit ambiant enregistré en continu, il est possible d'estimer des changements de vitesse sismique, ce qui donne un aperçu du comportement des systèmes volcaniques. Cependant, l'application de l'interférométrie d'ondes de coda aux volcans présente des défis uniques en raison de la nature variable du champ d'ondes sismiques. De plus, la sensibilité des changements aux forçages internes et externes complique les interprétations. Cette thèse explore ces défis, en se concentrant sur les volcans explosifs, qui sont souvent plus complexes que les volcans effusifs.Le premier objectif de la thèse est de caractériser un jeu de données sismiques en prenant en compte la cohérence du champ d'ondes sismiques grâce à l'analyse de la matrice de covariance du réseau et en déterminant les caractéristiques des fonctions de corrélation croisée. Cette analyse est réalisée sur cinq volcans à activité éruptive variée afin de mieux contraindre le potentiel des jeux de données sismiques destinés à l'interférométrie à ondes coda.Les trémors volcaniques produisent régulièrement des fonctions de corrélation croisée dont le rapport signal sur bruit est plus grand que pendant les périodes sans trémor. Cela suggère un potentiel pour la surveillance si la stabilité à long terme peut être vérifiée. À cette fin, une approche d'apprentissage automatique non supervisé d'agglomération hiérarchique est appliquée aux fonctions de corrélation croisée. Cela permet de regrouper des données présentant des caractéristiques similaires. L'approche est testée au volcan Piton de la Fournaise (Île de la Réunion) et au Mont Ruapehu (Nouvelle-Zélande), où des « clusters » distincts liés aux changements de la source sismique et du milieu sont identifiés. Au Ruapehu, la méthode confirme la stabilité relative des fonctions de corrélation croisée calculées au cours des épisodes de trémor.La thèse se concentre ensuite sur deux études de cas de volcans explosifs : le Mont Ruapehu et le Stromboli (Italie).Au Ruapehu, l'analyse de la chronologie des éruptions suggère une probabilité de petites éruptions plus élevée au printemps. Les changements de vitesse sismique mesurés montrent des variations saisonnières substantielles qui diffèrent sur et hors du volcan. L'analyse suggère une influence des cycles nivologiques sur le volcan, la réduction de l'infiltration d'eau en hiver étant le mécanisme dominant le plus probable. Une contribution plus faible du chargement/déchargement de neige est également suggérée et considérée comme le déclencheur le plus plausible de l'activité éruptive printanière. Ces résultats soulignent la nécessité d'examiner plus en détail les relations entre les forçages externes et la modulation de l'activité éruptive en vue d'une meilleure évaluation des risques.Au Stromboli, les changements de vitesse sont calculés sur neuf ans englobant de l'activité effusive, des explosions majeures et des paroxysmes. Deux paroxysmes survenus en 2019 sont particulièrement intéressants, survenant à deux mois d'intervalle avec un minimum de précurseurs. Alors que les processus saisonniers dominent les changements de vitesse peu profonds (1 à 4 Hz), la station la plus proche du cratère actif présente une augmentation continue de 0,2 à 0,3 % par rapport aux autres stations. Ceci représente le cumul sur trois années d'activité intense, avec un pic dans les mois précédant le premier paroxysme. Une diminution à long terme est également observée dans les vitesses plus profondes (0,5 à 1,0 Hz) au cours du même intervalle de temps. On suppose que ces changements résultent d'une surpression accrue du magma due à un apport plus important de volatiles provenant des profondeurs. Ces résultats illustrent comment l'interférométrie d'ondes de coda peut fournir des informations significatives sur l'évolution de la dynamique des volcans basaltiques à conduit ouvert.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04500087 , version 1 (11-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04500087 , version 1

Citer

Alexander Yates. Towards accurate monitoring of explosive volcanoes using seismic noiseinterferometry. Volcanology. Université Savoie Mont Blanc, 2023. English. ⟨NNT : 2023CHAMA049⟩. ⟨tel-04500087⟩
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