Skip to Main content Skip to Navigation
Theses

Vers une nouvelle génération de modèles de glissements co-sismiques : analyse stochastique et approche multi-données

Résumé : L’explosion du nombre et de la variété des données géodésiques, sismologiques et tsunami disponibles est une opportunité exceptionnelle pour produire de nouveaux modèles de la source sismique. Mais ces données n’apportent pas toutes la même information et sont soumises à différentes sources d’incertitudes, rendant la solution au problème inverse non-unique. Dans cette thèse, nous utilisons une méthode d’échantillonnage bayésien pour produire de nouveaux modèles de glissement moins assujettis au sur-ajustement des données et permettant une estimation réaliste de l’incertitude associée aux paramètres estimés. Nous l’appliquons à l’étude du glissement dans trois contextes tectoniques différents : le séisme de Landers (1992, Mw=7.3), la zone de subduction équato-colombienne où s’est produit le séisme de Pedernales (2016, Mw=7.8), et le séisme intra-plaque de Tehuantepec (2017, Mw=8.2). À travers ce travail, nous démontrons l’importance de la considération rigoureuse des incertitudes et les atouts de l’approche bayésienne pour l’étude des différentes phases du cycle sismique.
Complete list of metadatas

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02155222
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, June 13, 2019 - 2:02:32 PM
Last modification on : Friday, June 14, 2019 - 1:57:21 AM

File

Gombert_Baptiste_2018_ED413.pd...
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02155222, version 1

Collections

Citation

Baptiste Gombert. Vers une nouvelle génération de modèles de glissements co-sismiques : analyse stochastique et approche multi-données. Géophysique [physics.geo-ph]. Université de Strasbourg, 2018. Français. ⟨NNT : 2018STRAH016⟩. ⟨tel-02155222⟩

Share

Metrics

Record views

68

Files downloads

31