Géoazur_recherche
LisAlps - Explorer la lithosphère alpine en 3D par inversion de formes d'ondes des données télésismiques AlpArray - ANR 2021
Probing the 3D Alpine lithosphere by Full Waveform Inversion of the AlpArray teleseismic data
NILAFAR - Quantifier les fluctuations hydrologiques, documenter leurs conséquences sur les communautés humaines passées - ANR PRC 2021
The NILe and AFAR regions: hydrologic changes and impact on human adaptation in the last 20,000 years
EARLI - Détection de signaux sismiques précoces en utilisant l'intelligence artificielle - ERC 2021
Detection od Early seismic signal using ARtificial Intelligence
WIND - Inversion de formes d'ondes - Consortium Pétrolier 2020
Waveform Inversion of Node Data
S5 - Séismes Lents & Essaims Sismiques - ANR 2019
Synchronous Slow Slip & Seismic Swarm
MARACAS - Les terrasses marines comme proxy pour l’appréhension de l’aléa sismique - ANR JC 2018
MARine terraces alonf the northern Andean Coast as a proxy for seismic hazard ASsessment
Et aussi...
All the labs former projects
Les grands séismes de subduction se produisent juste en-dessous des zones côtières densément peuplées et sont par conséquent la source de risques très élevés pour ces régions. Parmi elles, la côte ouest de l'Amérique du Sud, située au-dessus de la plus longue et la plus active zone de subduction connue. Ce projet se concentre sur la partie nord de cette zone de subduction, du nord de l'Équateur jusqu'au nord du Pérou.
Anticiper l'emplacement des prochaines ruptures et leur magnitude est d'autant plus important pour anticiper les risques et protéger les populations. Jusqu'à récemment, les questions posées à la communauté scientifique, à savoir "quand, où et quelle sera la magnitude des prochains séismes ?" étaient prises en compte en utilisant les caractéristiques des grands séismes passés comme approximation des événements futurs possibles. Dans ce projet, nous proposons une approche complémentaire à la surveillance moderne des déformations et des contraintes des zones tectoniquement active.
Si ces quarante dernières années ont été marquées par un accroissement important du nombre de catastrophes, elles ont également permis de révéler la complexité de ces événements où s’enchevêtrent de multiples causalités (physiques, biologiques, technologiques et humaines). Or ces tendances ne devraient pas s’inverser dans les années à venir, car les facteurs de risque restent nombreux : changement climatique, tensions géopolitiques, risques liés aux avancées de la technologie et aux besoins des sociétés, croissance démographique et pauvreté, dégradation de l'environnement et pression urbaine etc. (URD, 2010). Les sociétés modernes, quel que soit leur niveau de développement, restent peut résilientes aux catastrophes. Les populations ignorent souvent de quelle façon elles doivent agir ou réagir en situation de catastrophe (CEPRI, 2013) et si certains comportements s'avèrent adaptés, d'autres, malheureusement plus nombreux (Boyd 1981; ISI 2012), se révèlent inappropriés, (sidération, fuite vers la zone de danger), voire clairement décalés (curiosité, protection des biens etc.) par rapport aux réactions attendues et préconisées par les acteurs opérationnels (Quarantelli 2008) ou les outils de prévention. Cette méconnaissance partielle n’est d’ailleurs pas l’apanage des populations et des décideurs; elle renvoie aussi aux difficultés de la recherche à révéler la complexité des comportements véritablement adoptés lors de catastrophes (Crocq 1994), leur enchaînement, leur dynamique et interdépendance (Provitolo et al. 2015).
Decades of research on earthquakes have yielded meager prospects for earthquake predictability: we cannot predict the time, location and magnitude of a forthcoming earthquake with sufficient accuracy for immediate societal value. Therefore, the best we can do is to mitigate their impact by anticipating the most “destructive properties” of the largest earthquakes to come: longest extent of rupture zones, largest magnitudes, amplitudes of displacements, accelerations of the ground. This topic has motivated many studies in last decades. Yet, despite these efforts, major discrepancies still remain between available model outputs and natural earthquake behaviors. Here we argue that an important source of discrepancy is related to the incomplete integration of actual geometrical and mechanical properties of earthquake causative faults in existing rupture models.