Explorer les liens séismes - glissements lents avec des données sismo-géodésiques denses au Chili et au Pérou // Exploring the link between slow slip and seismic rupture using dense seismo-geodetic data sets in Peru and Chile

Les connaissances actuelles sur le glissement lent restent principalement limitées aux grands épisodes (Slow Slip Events, SSE), généralement d'une magnitude équivalente Mw ≥ 6, détectables par GNSS. Les épisodes accompagnés de trémor ou de séismes de basse fréquence sont mieux contraints grâce aux méthodes de corrélation des formes d'onde. En revanche, dans les zones de subduction sans trémor régulier, les épisodes de faible amplitude échappent largement à l'observation. Comme en sismologie, où la détection des petits séismes a révolutionné la compréhension des failles, l'identification systématique des glissements lents de petite amplitude est indispensable pour appréhender pleinement la dynamique des zones de subduction.

Ce projet vise à détecter et caractériser ces transitoires asismiques et à analyser leurs interactions avec la sismicité dans deux régions densément instrumentées du Chili et du sud du Pérou. Nous supposons que le glissement lent participe au chargement des aspérités sismiques, que les séismes répétés correspondent à la rupture de petites zones verrouillées au sein de domaines en fluage, et que le spectre de glissement reflète l'hétérogénéité frictionnelle et la rugosité de l'interface. Comprendre la relation spatio-temporelle entre déformation asismique, sismicité de fond, essaims et séismes répétés est essentiel pour contraindre les modèles de préparation sismique.

La thèse s'appuiera sur les jeux de données sismo-géodésiques acquis dans le cadre du projet ERC DEEPtrigger : séries GNSS et InSAR, catalogues sismiques haute résolution et méthodes avancées de détection. Les objectifs sont de : (1) construire des catalogues de séismes répétés, d'essaims et de glissements lents ; (2) localiser précisément les événements sismiques et asismiques sur l'interface et caractériser leurs paramètres ; (3) quantifier le couplage spatio-temporel entre glissement lent et sismicité ; (4) rechercher d'éventuels processus précurseurs ; et (5) tester par modélisation les conditions mécaniques favorisant l'interaction sismique–asismique, notamment le rôle de l'hétérogénéité frictionnelle et des fluides.

L'analyse géodésique consistera à identifier des transitoires subtils dans les séries GNSS et InSAR après retrait des tendances intersismiques, offsets cosismiques et relaxation post-sismique. Les signaux résiduels seront étudiés par filtrage, stabilisation en référentiel local, empilement et décomposition (PCA, ICA), puis inversés afin d'estimer les distributions de glissement sur l'interface.

L'analyse sismologique reposera sur l'identification et la relocalisation de séismes répétés, utilisés comme jauges du glissement, ainsi que sur l'étude statistique de la sismicité déclustérisée afin de suivre l'évolution des taux de sismicité de fond, indicateurs sensibles des variations de contrainte.

Des approches d'apprentissage automatique permettront de caractériser les relations empiriques entre glissement lent et signatures sismologiques à partir de descripteurs physiquement interprétables. Enfin, la modélisation mécanique contraindra les propriétés frictionnelles, la contrainte normale effective et la pression de fluide afin d'explorer les conditions contrôlant l'interaction entre glissement lent et rupture dynamique dans les zones de subduction.
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Present knowledge of slow slip is largely limited to major Slow Slip Events (SSEs), typically Mw ≥ 6, detectable by geodetic observations such as GNSS. In contrast, slow slip accompanied by tremor or low-frequency earthquakes is better characterized thanks to template-matching techniques. In subduction zones without regular tremor activity, however, we remain blind to smaller slow slip episodes and must infer fault behavior from only the largest events. As in the history of seismology—where the detection of small earthquakes revolutionized our understanding of faulting—systematically identifying small and transient slow slip episodes is essential to fully describe subduction dynamics.

This project aims to detect and characterize small slow slip events and investigate their interaction with seismicity in two well-instrumented regions of Chile and southern Peru. We hypothesize that slow slip contributes to loading seismic asperities, that repeating earthquakes represent the rupture of small locked patches embedded within creeping regions, and that the slip spectrum of both slow and dynamic ruptures reflects fault roughness and frictional heterogeneity. Understanding the space–time relationship between aseismic deformation, background seismicity, swarms, and repeating earthquakes is key to constraining models of subduction dynamics and earthquake preparation.

The PhD will build on dense seismo-geodetic datasets acquired within the ERC DEEPtrigger project, including GNSS and InSAR time series, high-resolution earthquake catalogs, and advanced detection methods. The objectives are to (1) construct catalogs of repeating earthquakes, swarms, and slow slip events; (2) precisely locate seismic and aseismic slip on the plate interface and characterize their stress drop and slip spectra; (3) quantify the spatial and temporal coupling between slow slip and seismicity; (4) investigate potential precursory processes leading to dynamic rupture; and (5) test mechanical conditions that favor seismic–aseismic interactions using models with heterogeneous friction and variable fluid pressure.

Geodetic analysis will focus on identifying subtle deformation transients in GNSS and InSAR time series. After removing long-term interseismic trends, coseismic offsets, and postseismic relaxation, residual signals will be analyzed using common-mode filtering, local reference stabilization, stacking, and decomposition techniques such as PCA and ICA. Slip during interseismic, coseismic, postseismic, and slow slip phases will be inverted using dedicated geodetic inversion tools.

Seismological analysis will rely on waveform similarity to identify and relocate repeating earthquakes, used as in situ slip gauges. Variations in recurrence time, magnitude, and periodicity will be examined as indicators of evolving loading conditions. Statistical analyses of declustered catalogs will quantify background seismicity changes, a sensitive proxy for stress evolution on the fault.

Machine learning approaches will be used to characterize empirical relationships between slow slip and seismic observables. Carefully selected physically meaningful features in temporal and spectral domains will help detect anomalous trends and changes in fault behavior.

Finally, mechanical modeling will test the conditions under which slow slip and seismic rupture interact. Inverted slip distributions will constrain frictional properties, effective normal stress, and pore-fluid pressure using physics-based numerical models, allowing us to explore how fluids and heterogeneity govern megathrust behavior.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://deeptrigger.osug.fr

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

105 STEP - Sciences de la Terre de l'Environnement et des Planètes

Diplôme de Master en physique, géophysique ou dans un domaine connexe, avec une capacité à l'analyse de données et la programmation (Python, MATLAB ou équivalent). Une curiosité pour les géosciences et les aléas naturels est requise, ainsi qu'une motivation à travailler à l'interface entre sismologie observationnelle et modélisation géodésique.
Master's degree in physics, geophysics, or a related field, with ability in data analysis and coding (Python, MATLAB, or equivalent). A broad curiosity for geosciences and natural hazards is needed, as well as a motivation to work at the intersection of observational seismology and geodetic modeling.