Tomographie sismique globale du manteau par inversion Backus–Gilbert de données de modes propres et d’ondes de volume à fréquences finies
Langue Anglais
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Auteur : Dubois, Frédéric
Date de soutenance : 24-01-2020

Directeur(s) de thèse : Rivera, Luis - Zaroli, Christophe - Lambotte, Sophie

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut Terre Environnement (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sismologie
Classification : Sciences de la terre

Mots-clés libres : Sismologie, Tomographie, Problème inverse
Mots-clés :
  • Tomographie sismique
  • Imagerie sismique
  • Terre -- Manteau
Résumé : La tomographie sismique est fondamentale dans l’apport des connaissances liées aux structures profondes de la Terre. Bien que d’autres domaines des géosciences soient également des sources importantes d’information tels que le géomagnétisme, la géodésie ou la géochimie. Depuis plusieurs années, la technique de tomographie sismique ne cesse de s’améliorer et des images toujours plus précises de l’intérieur de la Terre sont produites. L’amélioration de ces images est principalement due aux développements théoriques mais également à l’acquisition de nouvelles données permettant d’imager des zones jusqu’ici peu contraintes. Dans cette étude, nous présentons le premier modèle tomographique du manteau terrestre inversé conjointement avec des ondes de volume et des modes propres dans un schéma d’inversion de type Backus–Gilbert. Ce schéma d’inversion permet de produire des images quantitatives et non biaisées du manteau terrestre. L’inversion Backus–Gilbert permet d’obtenir des estimations du modèle de Terre non biaisées avec des outils permettant d’évaluer le modèle (résolution et incertitudes). L’utilisation de ces outils d’évaluation du modèle tomographique est présentée à travers un exemple concret.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2020STRAH011
Type de ressource : Thèse