Inversion conjointe Fonctions récepteur - Gravimétrie - Tomographie télésismique: Développement et Applications
Les inversions conjointes sont maintenant communément utilisées en Sciences de la Terre. Elles ont été développées afin d'améliorer notre connaissance et compréhension de la structure interne de la Terre puisqu'elles apportent de plus en plus de contraintes sur les paramètres inversés. Dan...
| Main Author: | |
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| Language: | FRE |
| Published: |
Université Pierre et Marie Curie - Paris VI
2010
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| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00783524 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/78/35/24/PDF/Basuyau2011.pdf |
| Summary: | Les inversions conjointes sont maintenant communément utilisées en Sciences de la Terre. Elles ont été développées afin d'améliorer notre connaissance et compréhension de la structure interne de la Terre puisqu'elles apportent de plus en plus de contraintes sur les paramètres inversés. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau processus d'inversion conjointe qui prend en compte trois paramètres différents et qui mène à l'obtention d'un modèle lithosphérique tridimensionnel. Notre méthode utilise trois types de données gravimétriques et sismologiques qui présentent une bonne complémentarité : (1) Les fonctions récepteur P afin d'obtenir les variations de profondeur du Moho, (2) les délais de temps d'arrivées P des téléséismes pour retrouver les anomalies de vitesse dans la croûte et le manteau supérieur, (3) les anomalies gravimétriques qui donnent accès aux variations de densité à l'échelle lithosphérique. Dans le schéma d'inversion proposé, nous inversons d'abord les fonctions récepteur. Les variations de profondeur du Moho qui en résultent sont alors interpolées puis incorporées comme information a priori dans le processus d'inversion conjointe gravimétrie - tomographie télésismique. Que ce soit pour les fonctions récepteur ou pour la partie conjointe, notre méthode d'inversion se base sur un algorithme de recherche afin de trouver la structure qui minimise l'écart aux trois types de données. Nous avons opté pour l'algorithme de voisinage qui présente l'avantage de concentrer sa recherche dans les régions qui minimisent l'écart aux données sans toutefois abandonner les autres régions afin de limiter les risques de convergence vers un minimum local. Nous utilisons un modèle 3-D constitué de noeuds de vitesse afin de modéliser les délais de temps. Ces noeuds de vitesse sont liés aux noeuds de densité grâce à une relation linéaire entre vitesse et densité. Cette relation peut évoluer avec la profondeur de manière à simuler les effets dus aux variations de pression. Nous avons réalisé plusieurs tests synthétiques afin d'évaluer le comportement de notre nouvelle méthode. Ils ont permis de montrer que les variations du Moho ainsi que les anomalies de vitesse et densité sont bien retrouvées. Ils ont également montré l'importance de la prise en compte de ces trois types de données dans un même schéma d'inversion, notamment en ce qui concerne la faculté de discerner les variations d'interfaces des anomalies volumiques. Nous avons ensuite appliqué la méthode dans une région continentale en phase de rifting où les processus de déformation sont complexes et mal connus. Notre nouvelle méthode a apporté davantage de contraintes sur les paramètres inversés et a permis d'obtenir un modèle correctement résolu de la croûte et du manteau supérieur sous le dôme de Hangai (Mongolie Centrale). Une anomalie asthénosphérique sous le dôme est souvent invoquée pour expliquer sa topographie élevée mais c'est une anomalie (en vitesse et densité) crustale (croûte inférieure) qui s'exprime dans nos modèles. Ses effets sur la topographie et son origine (compositionnelle et/ou thermique) sont encore débattus et nécessiteraient des études plus poussées (paramétriques, VP =VS, ...). |
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