Les éruptions volcaniques peuvent avoir des conséquences spectaculaires. Mais comment pouvons-nous anticiper ce phénomène, qui se déroule jusqu'à des dizaines de kilomètres sous la surface?
Une équipe de l'Université de Genève (UNIGE), en collaboration avec l'Institut national de géophysique et de volcanologie (INGV) en Italie, a recréé avec succès un modèle 3D de l'intérieur du volcan Vulcano, situé dans le nord de la Sicile. Cette image, produite avec une précision sans précédent, a été obtenue en combinant les réseaux sismiques nodaux et l'intelligence artificielle.
Publié dans Communications de la natureces résultats représentent une percée majeure dans la compréhension des structures volcaniques et, potentiellement, dans la gestion des risques.
Notre planète abrite plus de 1 500 volcans actifs, mais seulement 30% d'entre eux sont bien étudiés par les scientifiques. Pendant ce temps, plus de 800 millions de personnes vivent près de ces géants souvent imprévisibles. Développer des outils pour mieux comprendre et anticiper les éruptions est donc un défi de recherche majeur.
« Jusqu'à présent, la sismologie du volcan s'est principalement concentrée sur les signaux de tremblement de terre sous les volcans. Des études à grande échelle ont certainement contribué à décrire leurs structures internes, mais très peu ont examiné en détail ce qui se produit en profondeur underground », a déclaré Douglas Stumppp, un doctorant au Département des sciences de la Terre, de l'étude de la terre et de la terre.
Cela est dû à la nature unique de chaque volcan et à l'inaccessibilité des domaines géologiques où les éruptions nucléées.
Une «photographie» d'une précision sans précédent
Grâce aux travaux récents de l'équipe de Matteo Lupi, professeur agrégé dans la section du Département des sciences de la Terre, de la Terre et de l'environnement, Faculté des sciences, Unige, Stumppp a produit une image tridimensionnelle à haute résolution de la structure interne de Vulcano.
Situé sur l'île éponyme dans le nord de la Sicile, le volcan est entré dans une phase de troubles fin 2021. L'éveil a été caractérisé par des événements sismiques dits « à très longue période », un signal indiquant le mouvement du magma et du gaz dans le système volcanique.
« Nous avons utilisé une approche de tomographie par bruit ambiant sismique, acquise par un réseau nodal. Pour traiter les données que nous avons utilisé des réseaux de neurones, une technologie qui nous permet de« radiographie ».
Avec le soutien et la collaboration de l'INGV, l'équipe a déployé environ 200 capteurs sismiques portables à travers l'île. Pendant un mois, ces sismomètres de pointe ont enregistré des vibrations du sol naturel sur un large éventail de fréquences.
Il est connu, par exemple, que certaines vagues – connues sous le nom d'ondes sismiques secondaires – se répartissent lentement lors du passage à travers des zones riches en fluide, permettant la détection du magma potentiel. Ce volume massif de données a ensuite été traité par le supercalculateur d'Unige, Yggdrasil.
« La technologie tomographique Ambient Noise est disponible depuis environ 20 ans, mais le déploiement d'un si grand nombre de capteurs et le traitement de leurs données avec l'IA est vraiment nouveau », explique Matteo Lupi, qui a dirigé l'étude.
Grâce à ces données, l'équipe a pu reconstruire avec précision la structure interne de Vulcano. Cette modélisation révèle également la distribution des fluides magmatiques dans ses régions supérieures. « C'est une percée comparable à la transition de l'échographie à l'IRM en médecine », explique le chercheur.
De la connaissance à la prévention
Ces résultats ne permettent pas encore d'une éruption, mais elles représentent un bond en avant significatif dans la compréhension de la dynamique interne des volcans.
« Si nous pouvions traiter les données à partir de la tomographie nodale du bruit ambiant sismique en temps réel, assistée par les réseaux de neurones, nous pourrions analyser le comportement de chaque domaine du système volcanique au fur et à mesure qu'il se déroule – et ainsi concevoir des plans d'évacuation adaptables. conclut Stumppp.
