Towards assimilation of deformation measurements in volcanology

Résumé : Le suivi de la mise en place du magma à faible profondeur et de sa migration vers la surface est crucial pour prévoir les éruptions volcaniques.Avec les progrès récents de l'imagerie SAR et le nombre croissant de réseaux GNSS continus sur les volcans, il est maintenant possible de fournir une évolution continue et spatialement étendue des déplacements de surface pendant les périodes inter-éruptives. Pour les volcans basaltiques, ces mesures combinées à des modèles dynamiques simples peuvent être exploitées pour caractériser et contraindre la mise en pression d'un ou de plusieurs réservoirs magmatiques, ce qui fournit une meilleure information prédictive sur l'emplacement du magma à faible profondeur. L'assimilation de données—un processus séquentiel qui combine au mieux les modèles et les observations, en utilisant parfois une information a priori basée sur les statistiques des erreurs, pour prédire l'état d'un système dynamique—a récemment gagné en popularité dans divers domaines des géosciences. Dans cette thèse, je présente la toute première application de l'assimilation de données en volcanologie en allant des tests synthétiques à l’utilisation de données géodésiques réelles.La première partie de ce travail se concentre sur le développement de stratégies afin d'évaluer le potentiel de l’assimilation de données. En particulier, le Filtre de Kalman d'Ensemble a été utilisé avec un modèle dynamique simple à deux chambres et de données géodésiques synthétiques pour aborder les points suivants : 1) suivi de l'évolution de la pression magmatique en profondeur et des déplacements de surface et estimation des paramètres statiques incertains du modèle, 2) assimilation des données GNSS et InSAR, 3) mise en évidence des avantages ou des inconvénients de l'EnKF par rapport à une technique d'inversion bayésienne. Les résultats montrent que l’EnKF fonctionne de manière satisfaisante et que l'assimilation de données semble prometteuse pour la surveillance en temps réel des volcans.La deuxième partie de la thèse est dédiée à l'application de la stratégie mise au point précédemment à l’exploitation des données GNSS inter-éruptives enregistrées de 2004 à 2011 au volcan Grímsvötn en Islande, afin de tester notre capacité à prédire la rupture d'une chambre magmatique en temps réel. Nous avons introduit ici le concept de ``niveau critique'' basé sur l’estimation de la probabilité d'une éruption à chaque pas de temps. Cette probabilité est définie à partir de la proportion d'ensembles de modèles qui dépassent un seuil critique, initialement assigné selon une distribution donnée. Nos résultats montrent que lorsque 25 +/- 1 % des ensembles du modèle ont dépassé la surpression critique une éruption est imminente. De plus, dans ce chapitre, nous élargissons également les tests synthétiques précédents en améliorant la stratégie EnKF d'assimilation des données géodésiques pour l'adapter à l’utilisation de données réelles en nombre limité. Les outils de diagnostiques couramment utilisés en assimilation de données sont mis en oeuvre et présentés.Enfin, je démontre qu'en plus de son intérêt pour prédire les éruptions volcaniques, l'assimilation séquentielle de données géodésiques basée sur l'utilisation de l'EnKF présente un potentiel unique pour apporter une information sur l'alimentation profonde du système volcanique. En utilisant le modèle dynamique à deux réservoirs pour le système de plomberie de Grímsvötn et en supposant une géométrie fixe et des propriétés magmatiques invariantes, nous mettons en évidence que l'apport basal en magma sous Grímsvötn diminue de 85 % au cours des 10 mois précédant le début de l'événement de rifting de Bárdarbunga. La perte d'au moins 0.016 km3 dans l'approvisionnement en magma de Grímsvötn est interprétée comme une conséquence de l'accumulation de magma sous Bárdarbunga et de l'alimentation consécutive de l'éruption Holuhraun à 41 km de distance.
Type de document :
Thèse
Volcanology. Université Grenoble Alpes, 2018. English. 〈NNT : 2018GREAU018〉
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01882443
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 1 octobre 2018 - 16:13:10
Dernière modification le : mardi 9 octobre 2018 - 08:13:04
Document(s) archivé(s) le : mercredi 2 janvier 2019 - 14:34:09

Fichier

BATO_2018_archivage.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01882443, version 2

Collections

Citation

Mary Grace Bato. Towards assimilation of deformation measurements in volcanology. Volcanology. Université Grenoble Alpes, 2018. English. 〈NNT : 2018GREAU018〉. 〈tel-01882443v2〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

289

Téléchargements de fichiers

39