Studying seismicity and seismic velocity changes along the San Jacinto fault (California) with a dense, long-term seismic array

Améliorer les enregistrements sismiques près des zones de faille où naissent les grands séismes est essentiel pour comprendre les processus de rupture, comme le lien entre glissement lent asismique et microsismicité, l'origine des répliques précurseurs, et le rôle des aspérités. Le projet Parkfield SAFOD a été pionnier dans la collecte de données sismiques en profondeur près de la faille de San Andreas, mais maintenir ce type d'instrumentation long terme s'est révélé difficile. Nous étudions comment un réseau sismique dense en surface peut être maintenu sur plusieurs années.Dans le cadre du projet FaultScan financé par l'ERC, nous avons déployé un réseau sismique dense (300 stations) long terme (2,5 ans) à l'Observatoire de Piñon Flat, près de la faille de San Jacinto, l'une des failles les plus actives du sud de la Californie avec un potentiel de séismes de forte magnitude (M > 7). L'objectif était de détecter des signaux faibles comme la microsismicité, des tremors cachés dans le bruit, et mesurer les variations de vitesse sismique. Le premier chapitre décrit l'expérience et évalue les caractéristiques des données. Le stacking aux vitesses des ondes P et S améliore le rapport signal sur bruit jusqu'à un facteur 11 par rapport à une station permanente. Le bruit de fond moyen entre 1 et 10 Hz est un bon indicateur de la vitesse du vent.Le deuxième chapitre se concentre sur la détection d'événements microsismiques et de signaux de type tremor. Stacker dans l'azimut de la faille de San Jacinto permet d'extraire 10 fois plus d'événements que le catalogue standard. En analysant la distribution temporelle de ces événements, nous avons identifié une diminution robuste de l'activité sismique le long de la faille durant plusieurs mois après l'ouragan Hilary (fin août 2023). Nous favorisons l'hypothèse qu'une charge crustale superficielle accrue due aux fortes pluies a pu perturber le champ de contrainte, entraînant une réduction temporaire de la sismicité. Nous avons adapté notre procédure pour extraire des tremors sismiques longue durée en appliquant une normalisation temporelle et un filtrage médian pour supprimer les signaux de forte amplitude. Nous avons détecté plusieurs pics d'énergie cohérents, principalement anthropiques (trains) et identifié un signal persistant, à bande étroite, détectable sur des distances régionales dépassant 100 km, probablement issu de grandes turbines industrielles. Nous avons détecté quelques signaux tremor venant de la direction de la faille avec un contenu spectral similaire aux tremors tectoniques (2–8 Hz).Cette thèse explore aussi la reconstruction d'ondes de volume à travers les fonctions de corrélation de bruit, utilisant des trains à 20 km du réseau comme sources sismiques pour déduire les variations temporelles de vitesse en profondeur. Grâce à la modélisation de forme d'onde complète et l'analyse de noyaux de sensibilité, j'ai examiné les effets de la variabilité de position de la source et des changements de vitesse près de la surface. La modélisation montre que les incertitudes dans la position du train peuvent induire des biais de temps de trajet de plusieurs millisecondes, tandis que les corrélations d'ondes P montrent une sensibilité réduite aux perturbations de surface.Les résultats démontrent que les réseaux sismiques denses long terme sont techniquement faisables et offrent des opportunités pour détecter et caractériser divers phénomènes sismiques. La combinaison de traitement avancé, de techniques de détection améliorées, et de la capacité à extraire des signaux faibles ouvre de nouvelles voies pour comprendre le comportement des failles et les influences environnementales sur la sismicité.