Béatrice Garnier Une bizarrerie quotidienne de la physique pourrait être une pièce manquante importante dans les endeavours des scientifiques pour prédire les tremblements de terre les as well as puissants du monde.
Dans une étude publiée dans la revue Science, des chercheurs de l’Université du Texas à Austin ont découvert qu’un phénomène de friction pourrait être essentiel pour comprendre quand et avec quelle violence les défauts se déplacent. C’est parce que le phénomène, qui explique pourquoi il faut plus d’efforts pour pousser une boîte lourde à l’arrêt que pour la maintenir en mouvement. Une faille qui tarde à guérir est moreover vulnerable de se déplacer sans threat.
Cette découverte pourrait être la clé pour comprendre quand et avec quelle violence les failles se déplacent. se produire, ont déclaré les auteurs.
a déclaré le co-auteur principal de l’étude, Demian Saffer, directeur de l’Institut de géophysique de l’Université du Texas à la Jackson Faculty of Geosciences. “Avec les bons échantillons et les observations sur le terrain, nous pouvons maintenant commencer à faire des prédictions vérifiables sur la taille et la fréquence des événements de glissement sismique importants qui pourraient se produire sur d’autres failles majeures, comme Cascadia dans le nord-ouest du Pacifique.”
Pour faire cette découverte, les chercheurs ont conçu un examination combinant des roches d’une faille bien étudiée au large des côtes de la Nouvelle-Zélande et un modèle informatique, pour calculer avec succès qu’un sort inoffensif de tremblement de terre “au ralenti” se produirait toutes les quelques années parce que l’argile -les roches riches à l’intérieur de la faille sont très lentes à guérir.
Les échantillons de roche que les chercheurs ont testés ont été forés à environ un demi-mille sous le fond marin dans une faille en Nouvelle-Zélande. Ils ont pressé les roches de la zone de faille dans une presse hydraulique et ont constaté qu’elles étaient très lentes à guérir et glissaient facilement. Lorsqu’ils ont branché les données sur la roche dans un modèle informatique de la faille, le résultat a été un petit tremblement au ralenti tous les deux ans, une correspondance presque exacte avec les observations de la faille néo-zélandaise.
Les chercheurs pensent que les roches riches en argile, qui sont communes à de nombreuses grandes failles, pourraient réguler les tremblements de terre en permettant aux plaques de glisser tranquillement les unes sur les autres, ce qui limite l’accumulation de contraintes. La découverte pourrait être utilisée pour déterminer si une faille est prone de glisser lors de tremblements de terre importants et destructeurs, a déclaré le co-responsable de l’étude Srisharan Shreedharan, chercheur affilié à l’Institut de géophysique de l’Université du Texas et professeur adjoint à l’Université d’État de l’Utah.
mais cela nous dit si une faille est prone de glisser silencieusement sans tremblement de terre, ou d’avoir de grands tremblements de terre”, a-t-il déclaré.
À Cascadia, il y a peu de preuves de tremblements peu profonds et lents. La nouvelle étude leur donne le cadre pour le faire, a déclaré le directeur du réseau, Harold Tobin.
“Nous voulons nous concentrer sur les processus dans la partie peu profonde de la faille parce que c’est ce qui régit la taille du tsunami”, a déclaré Tobin, qui ne faisait pas partie de l’étude. “La guérison des failles n’explique pas tout, mais elle nous donne une fenêtre sur le fonctionnement des failles de la zone de subduction que nous n’avions pas auparavant.”
La recherche a été financée par l’Institut de géophysique de l’Université du Texas, le Programme international de découverte des océans et GNS Science de Nouvelle-Zélande. Les échantillons de roche néo-zélandais ont été recueillis lors d’une mission scientifique de forage océanique menée en 2018 par Saffer et Laura Wallace, chercheuse à l’Institut de géophysique de l’Université du Texas et GNS Science en Nouvelle-Zélande. Les coauteurs comprenaient Wallace et Charles Williams, également de GNS Science, qui ont collaboré à la modélisation informatique de l’étude.
