Analyse du bruit sismique des rivières pour l'estimation du transport de la charge de fond - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

Analysis of river seismic noise for the monitoring of bed load transport

Analyse du bruit sismique des rivières pour l'estimation du transport de la charge de fond

Arnaud Burtin

Résumé

Erosion, as tectonics and climate, is a major driver of landscape evolution. In unglaciated continents, rivers are responsible for most of the erosion and the mass transport on the Earth's surface, which are both key processes in mountain dynamics. Mobilization of river bed load (sand, pebble...) is a major agent for sediment transport and fluvial incision. Despite such major effects, no method for bed load surveys is totally satisfying. Most strategies need the deployment of monitoring devices within the river. Thus, these in situ instruments can only be employed punctually in weak to moderate hydrodynamics conditions. Such a limitation prevents to monitor most bed load transport since it mainly happens during extreme events. A better understanding of erosion processes needs the development of a tool that allows a continuous monitoring with a large spatial coverage of bed load transport. This thesis explores the potential of recording and analyzing the background seismic noise induced by rivers. The potential of such an approach is tested along the trans-Himalayan Trisuli River from the seismic data acquired during the Hi-CLIMB seismological experiment. During the 2003 monsoon period, the spectral analysis of the continuous seismic signals reveals an increase of more than 20 dB of the seismic noise in the 3-15 Hz frequency band. Furthermore, we notice a temporal correlation of the variation of the seismic energy with the evolution of hydrologic parameters. The occurrence of a yearly hysteresis between the river water level and the seismic noise amplitude suggests that the flow turbulence is not the unique source of noise and confirms a bed load signature in the seismic signal. Based on techniques using the ambient noise correlation at pairs of receivers and some numerical modeling, we show the sediment transport is preferentially located at the front of the High-Range, where high incision rates are also observed. Furthermore, the spectral analysis of seismic noise reveals the feasibility of the detection and the location of some hillslope processes. We apply this possibility along the Trisuli River during the 2003 rainy season by detecting 46 debris flow events. This study opens a way to a new approach for the spatiotemporal monitoring of these phenomena and the assessment of eroded volumes that feed rivers in sediment. To delineate the application range of our approach, a seismic monitoring of a mountain stream with a reduced transport capacity has been done in the "Massif des Écrins". The analysis of the seismic and hydrologic data acquired during the summers 2007 and 2008 gives some correlations of the temporal variation of the water level and sediment discharges with the high-frequency seismic noise level (2-90 Hz). It also favors that seismometers must be installed at distances from the river less than 50 m in order to detect the signal produced by motions of the fine fractions of bed load. Larger distances will reduce the capacity to detect them. This last study underlines the necessity of elaborating calibration experiments in field and laboratory. Partially initiated during this thesis, such experiments will improve our understanding of the entire seismological signal. In the future, the research of a natural site where the hydrologic and geomorphic monitoring is operated will be mandatory to develop a tool which quantifies the bed load transport in river.
L'érosion, au même titre que la tectonique et le climat, est un acteur majeur de l'évolution des paysages. En effet dans les zones non-englacées, les rivières sont responsables de l'essentiel de l'érosion et du transport de masse à la surface de la Terre, qui sont des processus clés dans la dynamique orogénique. La mise en mouvement des matériaux constituant la charge de fond des rivières (sables, galets...) est sans doute un des principaux agents de transport et d'incision fluviale. Malgré le rôle prépondérant de la charge de fond, aucune méthode n'est totalement satisfaisante pour sa quantification. Les nombreuses stratégies actuellement employées nécessitent une installation in situ (dans les rivières) des dispositifs de mesures, qui ne peuvent être mis en œuvre que ponctuellement pour des conditions hydrodynamiques faibles à modérés. Cette limitation est problématique car l'essentiel de la charge de fond est mobilisée lors d'événements extrêmes. Une meilleure compréhension des processus d'érosion fluviale implique donc le développement d'un outil autorisant un suivi temporel continu avec une large couverture spatiale. Cette thèse explore le potentiel offert par la mesure et l'analyse du bruit de fond sismique produit par les rivières. À partir des données acquises au cours de l'expérience sismologique Hi-CLIMB, le potentiel d'une telle approche est testé le long de la rivière trans-himalayenne Trisuli (pour des sismomètres installés jusqu'à 2 km de la rivière). Pendant la mousson 2003, l'analyse spectrale des signaux continus montre une augmentation de plus de 20 dB et une cohérence entre la variation temporelle du bruit sismique dans la gamme en fréquence 3-15 Hz avec l'évolution temporelle des paramètres hydrologiques. En particulier, l'observation d'une hystérésis annuelle entre la hauteur d'eau et l'amplitude du bruit sismique prouve que la turbulence de l'eau n'est pas l'unique source de bruit et confirme la signature des mouvements de la charge de fond dans le signal sismologique. En appliquant des techniques basées sur la corrélation de bruit sismique entre paires de stations, et à l'aide de modélisations numériques, nous montrons également que ce transport solide se localise préférentiellement au front de la Haute-Chaîne, là où les taux d'incision sont élevés. Enfin, l'analyse spectrale révèle également un intérêt pour la détection et la localisation des processus de pente, nombreux en Himalaya (46 coulées de débris observées le long de la Trisuli pendant la saison des pluies 2003). Cette étude ouvre la voix d'une nouvelle approche permettant le suivi spatio-temporel de ces phénomènes et l'estimation des volumes érodés qui alimentent les rivières en sédiments. Afin d'explorer le domaine d'application de cette approche, le suivi sismique d'un torrent de montagne ayant une capacité de transport plus réduite a été réalisé dans le Massif des Écrins. Le traitement des données sismologiques et hydrologiques acquises durant les étés 2007 et 2008 met en évidence des corrélations entre la variation temporelle des débits liquides, solides et celles du niveau de bruit à haute-fréquence (2-90 Hz). Il apparaît que pour ce type de rivière les sismomètres doivent être installés à des distances de la rivière inférieures à 50 m pour détecter le signal généré par les fractions les plus fines de grains en mouvement. Un éloignement supérieur diminuera l'aptitude à les détecter. Cette dernière étude a mis en évidence la nécessité d'effectuer des expériences de calibration sur le terrain et en laboratoire. Partiellement initiée durant cette thèse, la calibration doit permettre de mieux exploiter la richesse du signal sismologique. À l'avenir, la recherche d'un site naturel, où les suivis hydrologiques et géomorphologiques denses sont effectués, est nécessaire pour calibrer un outil permettant de quantifier le transport de la charge de fond dans les rivières
Fichier principal
Vignette du fichier
manuscrit_a5.pdf (38.43 Mo) Télécharger le fichier

Dates et versions

tel-00550062 , version 1 (23-12-2010)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00550062 , version 1

Citer

Arnaud Burtin. Analyse du bruit sismique des rivières pour l'estimation du transport de la charge de fond. Géomorphologie. Université Paris Sud - Paris XI, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00550062⟩
325 Consultations
315 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More