Les tremblements de terre peuvent avoir des effets dévastateurs sur les communautés du monde entier. Ils frappent sans prévenir, entraînant souvent de nombreux décès. Étant donné que les répliques qui suivent le séisme initial s'avèrent souvent plus catastrophiques que le choc principal, être capable de prédire avec précision l'intensité des futures répliques peut aider à sauver des vies. Le professeur agrégé Jiancang Zhuang et le professeur émérite Yosihiko Ogata de l'Institute of Statistical Mathematics (ISM) au Japon, en collaboration avec des collègues, ont développé une méthode qui peut prévoir la probabilité de quand et où les répliques sont susceptibles de se produire, et quelle sera la force du plus grand d'entre eux.

Leurs conclusions ont été publiées le 6 septembre 2019 en Communication Nature .

Les tremblements de terre peuvent déclencher des mouvements dans la croûte terrestre, provoquant une instabilité qui peut entraîner des tremblements plus puissants. Un tremblement de terre est rarement un événement isolé, mais plutôt accompagné d'une séquence d'événements, souvent appelés clusters. Chaque séquence est généralement dominée par un événement qui a une ampleur plus grande que tous les autres événements de la séquence. Cet événement est connu sous le nom de choc principal, tandis que les événements qui précèdent et/ou suivent sont respectivement appelés pré-chocs et répliques. Les répliques se produisent dans la même région que le choc principal mais sont de moindre ampleur. Lorsqu'une réplique est plus importante que le choc principal, le choc principal d'origine est redésigné en choc avant, et la réplique la plus importante est reconnue comme le choc principal.

"De nombreux tremblements de terre forts sont suivis d'un grand tremblement de terre ultérieur, d'une magnitude similaire au séisme initial ou même plus forte. Les séismes répétés causent des dommages accumulés sur des bâtiments et des infrastructures déjà affaiblis ; donc, prévoir leur occurrence est une tâche difficile du point de vue de la protection civile pour empêcher la perte continue de vies humaines, " ont déclaré les auteurs. " Les probabilités du plus grand tremblement de terre suivant un grand tremblement de terre peuvent être évaluées en apprenant d'autres séquences de tremblements de terre - une méthode statistique connue sous le nom d'inférence bayésienne - et à partir d'un très court enregistrement de la séquence de tremblements de terre, " expliqua Zhuang.

Les auteurs ont introduit une nouvelle méthode pour prédire l'ampleur de la plus grande réplique dans un intervalle de temps futur, en temps réel, de l'histoire de la séquence sismique. Cette méthode analyse les modèles de données du tremblement de terre particulier en combinant deux méthodes statistiques (statistiques bayésiennes et théorie des valeurs extrêmes) et en incorporant les données dans le modèle Epidemic Type Aftershock-Sequence (ETAS) - un processus ponctuel représentant l'activité temporelle des tremblements de terre. dans une certaine région géophysique afin de calculer et de prévoir rapidement et avec précision la probabilité et la gravité des répliques. La méthode, qui a été utilisé avec succès pour analyser les séquences sismiques du séisme de 2016 à Kumamoto, Japon, et a prédit rétrospectivement la probabilité de grands séismes ultérieurs après le choc principal, fournit un outil utile pour atténuer les risques de tremblement de terre.

« Nous comprenons qu'il est impossible de faire des prédictions précises sur le moment et l'endroit où un séisme destructeur se produira en raison du caractère aléatoire inhérent à l'occurrence des séismes et de nos observations limitées du processus souterrain. Mais l'occurrence des séismes n'est pas non plus complètement aléatoire, " a déclaré Zhuang. " Ce travail est fait en utilisant notre compréhension du regroupement des tremblements de terre, qui est la composante la plus prévisible de la sismicité. Notre objectif est de trouver autant de composants prévisibles que possible dans le processus sismique afin de pouvoir réduire le caractère aléatoire de nos prévisions. »

Cette recherche fait suite à un résultat de recherche connexe co-écrit par Ogata qui a été publié dans Rapports scientifiques en 2013, qui a utilisé la formule d'Omori pour prévoir de grandes répliques dans un délai d'un jour après le choc principal.

"La différence entre les deux journaux, " dit Zhuang, "est que le premier est basé sur la formule Omori, qui ne s'applique que dans le cas d'un seul choc principal, et implique que la fréquence des répliques diminue rapidement avec le temps. Alors que notre article est basé sur le modèle ETAS, un modèle plus avancé qui s'applique à plusieurs séismes majeurs, comme dans l'affaire Kumamoto, ", a-t-il déclaré. " Le modèle utilisé dans l'étude de 2013 vise à corriger les biais causés par les données manquantes, tandis que le nouveau modèle permet d'obtenir des résultats stables le plus rapidement possible en utilisant les connaissances préalables."

Par ailleurs, le modèle décrit dans l'article de 2013 "prévoit le taux de tremblement de terre dans le futur, et ne considère que la plus grande magnitude dans un intervalle de temps fixe dans le futur, " dit Zhuang, ajoutant :« Les résultats des deux articles se compensent plutôt qu'ils ne se contredisent. Il est difficile de les comparer directement à travers leurs résultats.

« L'un des avantages importants de la méthode mise en œuvre est qu'elle intègre pleinement les incertitudes des paramètres du modèle dans l'analyse et la structure de clustering de la sismicité, " écrivent les auteurs, concluant que "le déclenchement complexe comprenant des pré-chocs et/ou des répliques d'ordre supérieur ne peut pas être négligé aux fins de la prévision des tremblements de terre/des répliques".

Selon Zhuang, la prochaine étape est de pouvoir le calculer en temps réel, de sorte qu'une fois l'enregistrement des tremblements de terre mis à jour, la prévision de probabilité est mise à jour immédiatement.