Vers une compréhension des mécanismes de transport de magma et de stockage avant les éruptions explosives par interférométrie sismique et étude de la déformation

Encadrants : Philippe Lesage & Corentin Caudron

Présentation détaillée
Les volcans sont aujourd’hui mieux surveillés qu’au siècle passé. Pourtant, les éruptions explosives, demeurent énigmatiques et difficiles à prédire1, contrairement aux éruptions effusives qui émettent de larges quantités de magma à la surface et sont plus facilement prévisibles. Certaines éruptions explosives semblent déclenchées par des injections de magma ou la saturation en volatiles, alors que d’autres se produisent suite à l’effondrement d’un dôme de lave, sans signature caractéristique les précédant1.
La déformation et la sismicité constituent les paramètres classiques pour surveiller un volcan. Depuis une dizaine d’année, l’interférométrie sismique a permis de détecter des changements ténus dans les propriétés élastiques de la croute terrestre s’ajoutant aux potentielles méthodes de surveillance en temps réel dans les observatoires volcaniques et permettant des avancées considérables en volcanologie. Malgré des résultats encourageants, les applications de cette méthode à divers volcans ont révélé des résultats compliqués, avec des variations de vitesse parfois opposées observées pour un même édifice volcanique2. Notre compréhension est actuellement limitée par (1) l’absence de traitement standardisé des données de différents volcans (2) la disponibilité de paramètres complémentaires pour interpréter les observations.
Parmi ces données complémentaires, les mesures de déformation du sol permettraient de mieux comprendre les variations de vitesse sismiques comme récemment montré par Donaldson et al.3,4 ; les inflations/déflations du volcan s’accompagnant souvent de changements de vitesse sismique. Ces données de déplacements peuvent être extraites par interférométrie SAR de données spatiales avec une résolution de l’ordre de la dizaine de jours5, lorsqu’elles ne sont pas directement mesurées au sol.
Grâce à l’explosion de données sismiques disponibles, nous proposons d’étudier 15 volcans. Nous avons sélectionné des données sismiques de haute-qualité avec des données de déformations disponibles, mesurées par GPS ou extraites de traitement de données InSAR. Ce travail couplé permettra de mieux comprendre la genèse de ces éruptions explosives. Il mettra en lumière les mécanismes de transport de magma et de stockage afin de mieux comprendre les éruptions explosives et de permettre leur surveillance en temps réel.

References
1. Lesage, P., Carrara, A., Pinel, V., & Arámbula-Mendoza, R. Absence of detectable precursory deformation and velocity variation before the large dome collapse of July 2015 at Volcán de Colima, Mexico. Frontiers in Earth Science, 6, 93 (2018)
2. Budi-Santoso, A. et al. Analysis of the Seismic Activity Associated with the 2010 Eruption of Merapi Volcano, Java. J. Volcanol. Geotherm. Res. doi:10.1016/j.jvolgeores.2013.03.024.
3. Donaldson, C., Caudron, C., Green, R. G., Thelen, W. A. & White, R. S. Relative seismic velocity variations correlate with deformation at Kīlauea volcano. Sci. Adv. 3, e1700219 (2017).
4. Donaldson, C., Winder, T., Caudron, C. & White, R. S. Crustal seismic velocity responds to a magmatic intrusion and seasonal loading in Iceland’s Northern Volcanic Zone. Sci. Adv. 5, eaax6642 (2019).
5. Biggs, J. et al. Global link between deformation and volcanic eruption quantified by satellite imagery. Nat. Commun. 5, (2014).
6. Tait, S., Jaupart, C. & Vergniolle, S. Pressure, gas content and eruption periodicity of a shallow, crystallising magma chamber. Earth Planet. Sci. Lett. 92, 107–123 (1989).
7. Pinel, V., Poland, M. P. & Hooper, A. Volcanology : Lessons learned from Synthetic Aperture Radar imagery. J. Volcanol. Geotherm. Res. 289, 81–113 (2014).
8. Ebmeier, S. K. et al. Synthesis of global satellite observations of magmatic and volcanic deformation : implications for volcano monitoring & the lateral extent of magmatic domains. J. Appl. Volcanol. 7, 2 (2018).
9. Boué, A., Lesage, P., Cortés, G., Valette, B. & Reyes-Dávila, G. Real-time eruption forecasting using the material Failure Forecast Method with a Bayesian approach. J. Geophys. Res. Solid Earth 120, 2014JB011637 (2015).
10. Boué, A. et al. Performance of the ‘material Failure Forecast Method’ in real-time situations : A Bayesian approach applied on effusive and explosive eruptions. J. Volcanol. Geotherm. Res. doi:10.1016/j.jvolgeores.2016.10.002.