L'une des problématique scientifique majeure en sismologie est de pouvoir estimer les mouvements du sol attendus en un site pour un futur séisme. L'objectif de cette thèse est de tester et de valider deux méthodes de simulation des mouvements du sol basées sur l'approche des fonctions de Green empiriques et d'apporter des éléments pouvant aider au développement d'une méthodologie de simulation en aveugle. Dans une première partie, une méthode de simulation basée sur une approche stochastique en point-source est validée sur les données réelles de séismes récents bien instrumentés : le séisme des Saintes Mw6.4 et le séisme de L'Aquila Mw6.3. Nous avons développé une approche de simulation en aveugle en prenant en compte une incertitude sur le paramètre de rapport des chutes de contrainte C. Cette approche permet de générer un ensemble d'accélérogrammes synthétiques d'un séisme cible suffisamment variés pour être représentatifs d'un grand nombre de scénarios de sources possibles et prenant en compte dans un sens statistique de potentiels effets de directivité. Cette approche a également été appliquée à la simulation d'un séisme historique pyrénéen Mw6.1. Dans une seconde partie, nous nous appuyons sur un modèle de source étendue plus complexe, combinant des modèles cinématiques de sources composites fractales avec l'approche des FGEs. Le potentiel de la méthode est testé sur une application au séisme de L'Aquila. Cela a permis de produire des résultats très satisfaisants sur l'ensemble des paramètres des mouvements du sol analysés. Cette méthode de simulation apparaît comme étant très prometteuse pour la mise en œuvre d'une méthodologie de simulation en aveugle, même si la principale difficulté réside dans la nécessité de définir la variabilité de nombreux paramètres d'entrée mal connus dans le cadre de la simulation d'un futur séisme.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00920208 |
| Date | 10 July 2013 |
| Creators | Honoré-Foundotos, Laëtitia |
| Publisher | Université Nice Sophia Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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