Tomographie de bruit ambiant de la lithosphère en France métropolitaine / Ambient-noise tomography of Metropolitan France

Février-août 2022
Laboratoire(s) de rattachement : ISTerre
Encadrant(s) : Anne Paul & Laurent Stehly
Contact(s) : anne.paul univ-grenoble-alpes.fr, laurent.stehly univ-grenoble-alpes.fr
Lieu : ISTerre, bât. OSUG-C, Domaine Universitaire, Univ. Grenoble Alpes
Niveau de formation & prérequis : Master-2 géophysique
Mots clés : tomographie sismique, bruit ambiant, traitement de données, France

Objectifs
La densification récente du réseau sismologique large-bande français a sensiblement amélioré la couverture du territoire métropolitain notamment dans le centre, l’ouest et le nord de la France. Nous disposons ainsi d’un jeu de données exceptionnel, qui nous permet dès à présent d’imager la lithosphère sous l’intégralité du territoire métropolitain. Cette imagerie, par tomographie de bruit ambiant, est l’objectif de ce stage de M2.

Nous utiliserons les enregistrements de bruit de fond sismique, qui est composé principalement d’ondes de surface générées par les océans. Notre équipe dispose d’une grande expérience dans ces méthodes d’imagerie. Ainsi les données et les logiciels de traitement sont disponibles, ce qui rend l’objectif réalisable pour un stage de M2, même si la quantité de données à traiter est très importante. En fonction de l’intérêt du/de la stagiaire, le stage pourra se focaliser sur l’amélioration des méthodes de tomographie utilisées, ou sur l’interprétation des images obtenues.

Contexte
Ce stage se déroulera dans le cadre du projet FRlitho3D (coordinateur : Jérome Vergne, ITES Strasbourg) qui vient d’être financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR). Ce projet regroupe plusieurs universités et laboratoires français dont l’ITES et ISTerre. Son objectif est l’élaboration d’un modèle géophysique de référence pour la lithosphère de la France métropolitaine, notamment dans le but de mieux localiser les séismes et évaluer l’aléa sismique en France.

Pré-requis
Nous recherchons un étudiant motivé et intéressé par l’imagerie sismologique, notamment par les méthodes basées sur le bruit ambiant. Le goût pour le traitement informatique de grandes masses de données sismologiques est nécessaire, et des compétences en programmation avec python et/ou Matlab seraient appréciées.

Pour postuler : contacter Anne Paul et/ou Laurent Stehly

English version :

Title of the internship :
Ambient-noise tomography of the lithosphere in Metropolitan France

Objectives and context
The recent densification of the French broadband seismological network has significantly improved the coverage of metropolitan France, particularly in the central, western and northern parts of France. We therefore now have an exceptional data set, which allows us to image the lithosphere under the entire territory of Metropolitan France. This imaging, using ambient noise tomography, is the objective of this Master-2 internship.

We will use seismic noise recordings, which are mainly composed of surface waves generated by oceans. Our team has extensive experience in ambient noise tomography. Data and processing software are available, which makes the objective feasible for an Master-2 internship, even if the amount of data to be processed is very large. Depending on the trainee’s interest, the internship could focus on improving the tomography methods used, or on the interpretation of the images obtained.

This internship will take place in the framework of the FRlitho3D project (coordinator : J. Vergne, ITES Strasbourg) which has just been funded by the French National Research Agency (ANR). This project brings together several French universities and laboratories including ITES and ISTerre. Its objective is to develop a geophysical reference model for the lithosphere of metropolitan France, in particular with the aim of better locating earthquakes and assessing seismic hazard in France.

We are looking for a motivated student interested in seismic imaging, especially in methods based on ambient noise. A taste for computer processing of large amounts of seismological data is necessary, and programming skills with python and/or Matlab would be appreciated.

Mis à jour le 17 septembre 2021