Tremblements de terre, réseaux et le sujet délicat de la prévision des tremblements de terre

L'un des objectifs de la recherche sur les tremblements de terre est de fournir des alertes qui peuvent atténuer les effets d'une catastrophe. A l'heure actuelle, ces tentatives se limitent à des alertes à longue portée qui évaluent le risque de dommages importants sur une période de plusieurs années ou décennies, et à des alertes à très courte portée, de l'ordre de quelques secondes.

Mais les avertissements de haute qualité indiquant qu'un séisme est imminent dans les prochains jours ou semaines - une période qui pourrait permettre une évacuation à grande échelle - échappent encore aux scientifiques sismiques.

Il se peut que ce genre d'avertissements ne soit pas possible en principe. Mais cela n'a pas empêché les scientifiques de chercher. L'étude des tremblements de terre révèle toutes sortes de modèles cachés dans la façon dont ils se produisent. Une grande partie de ce travail a comparé les propriétés de tremblements de terre spécifiques eux-mêmes, des choses comme leur magnitude et le temps entre les tremblements de terre successifs.

Cela a été gratifiant, révélant toutes sortes de lois de puissance régissant des choses comme le nombre d'événements d'une ampleur spécifique et la différence entre le choc principal et sa plus grande réplique.

Mais aucun de ces modèles ne s'est encore avéré particulièrement utile pour les prédictions à l'échelle des jours ou des semaines. Peut-être, disent les optimistes, tout ce qu'il faut, c'est une nouvelle façon de penser aux tremblements de terre.

Aujourd'hui, Gene Stanley et des amis de l'Université de Boston présentent une telle nouvelle approche. Au lieu d'étudier les propriétés des tremblements de terre individuels, ces gars-là ont comparé les modèles de tremblements de terre à différents endroits au Japon. Ils créent ensuite un réseau dans lequel ils relient des emplacements avec des modèles similaires (voir l'image ci-dessus).

Cela pourrait s'avérer être une approche puissante. L'une des raisons pour lesquelles la science des tremblements de terre est si complexe est que les futurs tremblements de terre dépendent de manière cruciale de l'histoire des tremblements de terre à cet endroit.

Pour comprendre pourquoi, une bonne analogie est avec les incendies de forêt, qui suivent également une loi de puissance dans leur distribution de taille. Il est évident que la taille d'un feu de forêt ne dépend pas de la taille du match qui le déclenche. Au lieu de cela, la façon dont le feu se propage est largement déterminée par le réseau de connexions entre les arbres. S'il n'y a pas de connexion, le feu ne peut pas se propager.

Ainsi, la taille d'un incendie de forêt dépend de manière cruciale de l'histoire de la croissance des arbres (quelque chose qui pourrait être mesuré en principe mais pas en pratique).

De nombreux sismologues pensent qu'un processus similaire explique la distribution de la taille des tremblements de terre. Un séisme devient important si, au moment où il se déclenche, le réseau de failles lui permet de se propager. Ainsi, la taille d'un séisme dépend de l'histoire du réseau de failles.

Mais alors que cette approche en réseau a révolutionné les idées sur la façon dont les tremblements de terre se produisent, elle n'a pas fait grand-chose pour la prévision des tremblements de terre à l'échelle des jours.

Bien sûr, les sismologues étudient depuis longtemps si les régions au passé similaire auront un avenir similaire. Dans le langage de la physique, ces gars veulent savoir si la série temporelle d'événements dans le passé est un prédicteur de la série temporelle dans le futur.

La réponse est un oui qualifié. Si vous vivez dans une région qui a connu de gros tremblements de terre dans le passé, il y a fort à parier que vous en aurez à l'avenir. Cependant, les données ne permettent pas de faire des prédictions à l'échelle qui nous intéresse ici.

Ce que Stanley et ses collaborateurs ont fait, c'est d'appliquer une approche en réseau à l'étude de ces séries chronologiques. Ils ont donc identifié des régions au Japon avec des histoires de tremblement de terre similaires, puis ont cartographié comment ces zones sont liées géographiquement les unes aux autres.

Le résultat est un réseau qui reflète la structure géographique de la zone de faille qu'il décrit. Cela n'a jamais été fait avant d'utiliser la science des réseaux.

La question que cela soulève, bien sûr, est de savoir si une approche en réseau de l'histoire des tremblements de terre sera plus prédictive que l'analyse traditionnelle des séries chronologiques.

Stanley et ses collègues soulèvent l'idée d'améliorer la prévision des tremblements de terre au début de leur article, mais ils évitent soigneusement de discuter de l'impact que leur approche peut avoir sur les prévisions des tremblements de terre.

C'est une omission qui en dit long. Mais cette approche peut encore aider à clarifier et à révéler d'autres secrets de la science des tremblements de terre.

Réf : arxiv.org/abs/1105.3415 : Réseaux sismiques basés sur des modèles d'activité similaires

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