4.13 Détection et surveillance des jets de courant de surface de la mer induits par le tsunami sur les plateaux continentaux

Lorsque les vagues de tsunami rencontrent des pentes abruptes aux bords des plateaux continentaux et sur la côte, les vagues deviennent non linéaires et la conservation de l’élan dans la colonne d’eau produit des jets (c’est-à-dire des jets) de courants de surface de la mer dans les zones de discontinuités de profondeur et les régions peu profondes. Comme discuté par Barrick (1979), une onde de tsunami sinusoïdale apparaît comme un courant de surface périodique. Sa vitesse orbitale d’onde à la surface transporte les ondes beaucoup plus courtes vues par le radar, ajoutant au champ de courant ambiant et produisant une signature claire détectable par le radar. Le tsunami, dont on suppose qu’il se propage perpendiculairement aux contours de profondeur, produit des vitesses de courant de surface de la mer qui se superposent au fond de vitesse de courant ambiant qui varie lentement. Dans une certaine mesure, il existe un schéma a priori de grands courants de surface qui se produisent lorsqu’un tsunami rencontre des gradients benthiques abrupts au bord d’un plateau continental. Les courants de tsunami ont une signature caractéristique en raison de leur cohérence sur de grandes distances, ce qui permet de les détecter lorsqu’ils arrivent dans la zone de couverture radar (Lipa et al., 2006).

Barrick (1979) a proposé à l’origine l’utilisation de systèmes radar HF à terre pour l’alerte aux tsunamis. Les systèmes radar HF fonctionnent actuellement en continu à partir de nombreux sites côtiers du monde entier, surveillant les courants de surface et les vagues océaniques jusqu’à des distances allant jusqu’à 200 km. Pour chaque emplacement radar HF, il est possible de calculer un modèle de réponse au tsunami par des méthodes de modélisation numérique (Lipa et al., 2006; Heron et al., 2008). Pour une approximation du premier ordre, la réponse des courants de surface de la mer au tsunami s’approchant du plateau continental est supposée indépendante de la direction de la source du tsunami. En effet, comme mentionné précédemment, les fronts de vagues de tsunami sont réfractés en eau profonde et s’approcheront du bord du plateau dans une petite plage d’angles autour de l’orthogonal. Cette hypothèse peut être testée pour chaque site par des calculs numériques fournis par Greenslade et al. (2007). Pour simuler les signaux vus par le radar HF en cas de tsunami se dirigeant vers la côte, Dzvonkovskaya et al. (2009) ont calculé la vitesse du courant de surface de la mer induite par le tsunami à l’aide du modèle océanographique du plateau océanique de Hambourg (HAMSOM), puis l’ont convertie en signaux de modulation et superposées aux signaux de rétrodiffusion radar mesurés. HAMSOM implique les termes de frottement et de Coriolis et peut ainsi simuler la propagation des ondes de l’océan profond vers les zones de plateau où les processus non linéaires jouent un rôle important. Après application des techniques conventionnelles de traitement du signal, les cartes des courants de surface de la mer contiennent les caractéristiques des courants induits par les tsunamis en évolution rapide, qui peuvent être comparées aux données de HAMSOM. Les signatures spécifiques du courant de tsunami radial peuvent être clairement observées sur ces cartes, si une résolution spatiale et temporelle appropriée est utilisée. Gurgel et coll. (2011) ont décrit un algorithme de détection de tsunami qui peut être utilisé pour émettre un message automatisé d’alerte au tsunami. La carte des courants de surface de la mer basée sur ces spectres a un motif qui change très rapidement dans la zone du plateau avant que la vague du tsunami n’atteigne la plage. Des signatures spécifiques de courant radial de tsunami sont clairement observées sur ces cartes. Si le bord du plateau est suffisamment éloigné de la côte, la première apparition de telles signatures peut être surveillée par un système radar HF suffisamment tôt pour émettre un message d’avertissement concernant un tsunami imminent. La réponse du courant de surface de la mer devient donc une signature qui peut être recherchée dans le processus d’analyse des données. Heron et al. (2008) ont fourni des calculs de modèles de vecteurs de courant de surface de la mer lorsque la première vague du tsunami du 26 décembre 2004 dans l’océan Indien a rencontré une section du bord du plateau continental de l’île des Seychelles.

Lipa et coll. (2006) ont démontré que les systèmes radar Doppler HF en service aujourd’hui sont capables de détecter les courants de tsunami et de fournir des informations vitales bien avant l’impact, lorsque le plateau continental adjacent est large. Heron et al. (2008) ont constaté que le radar Doppler HF est bien conditionné pour observer les rafales de courant de surface au bord du plateau continental et donner un avertissement de 40 minutes à 2 heures lorsque le plateau est large de 50 à 200 km. Cependant, dans l’utilisation de la technologie radar HF, il existe un compromis entre la précision des mesures de vitesse du courant de surface et la résolution temporelle. Un avantage dans le rapport S / N peut être obtenu à partir de la connaissance préalable de la configuration spatiale des jets au bord du plateau continental. Il a été démontré par Heron et al. (2008) que le radar Doppler HF à réseau phasé déployé dans la Grande Barrière de Corail en Australie (où la profondeur du plateau est d’environ 50 m) et fonctionnant de manière routinière pour cartographier les courants de surface de la mer peut résoudre les jets de courant de surface dus aux tsunamis dans la plage de périodes de vagues de 5 à 30 minutes et dans la plage de longueurs d’onde supérieure à environ 6 km. Ce réseau est bien conditionné pour être utilisé comme moniteur de petits et de grands tsunamis et a le potentiel de contribuer à la compréhension de la genèse des tsunamis.

Lorsque le radar Doppler fonctionne dans son mode de cartographie de courant de surface de la mer de routine, chaque station enregistre une série chronologique moyenne dans le temps (quelques minutes) à un intervalle d’échantillonnage pratique (disons 10 minutes). Dans ce mode, le radar ne pouvait détecter que des tsunamis avec des périodes d’onde supérieures à deux fois l’intervalle d’échantillonnage (critère d’échantillonnage de Nyquist). En d’autres termes, si l’intervalle d’échantillonnage est de 10 minutes, le radar ne détecterait que des tsunamis avec une période d’onde supérieure à 20 minutes. Toutefois, si le radar Doppler HF doit être utilisé pour la détection de jets de courant de surface de la mer amplifiés induits par le tsunami (générés à des discontinuités de profondeur) à des fins d’alerte, le radar devrait être commuté en « mode d’alerte”, probablement à la suite d’une alerte sismique. Lipa et coll. (2006) ont suggéré qu’en cas de menace de tsunami, un logiciel de surveillance des tsunamis (produisant des vitesses de courant et des informations locales sur les vagues sur les nombreux radars HF en service sur les côtes du monde) pourrait fonctionner en parallèle (en arrière-plan), activant une alerte au tsunami. Ces informations seraient à la disposition des autorités locales et seraient d’une valeur inestimable si les communications internationales échouaient ou si leurs prévisions étaient trop générales. Les modèles globaux peuvent être inadéquats pour des zones localisées pour lesquelles la bathymétrie disponible peut ne pas être d’une résolution adéquate. De plus, lorsqu’un épicentre de séisme est proche du rivage, il peut y avoir un temps insuffisant pour que la chaîne de communication internationale soit activée. Dans de tels cas, les systèmes locaux fourniraient le seul avertissement préalable. Un tel système peut également atténuer les problèmes de fausses alarmes qui affligent les systèmes de surveillance des tsunamis existants. Les modèles de prévision informatique et les systèmes d’alerte rapide ne s’appliquent qu’aux tsunamis générés par les tremblements de terre; Les réseaux radar HF seraient également capables de détecter les tsunamis générés par les éboulements sous-marins et les forages de marée.

Selon Heron et al. (2008), l’utilité la plus efficace d’un « mode d’alerte” serait d’aider le réseau d’alerte en comblant l’écart entre les capteurs des grands fonds et les jauges du niveau de la mer côtière et, en particulier, d’éviter les fausses alarmes en raison de sa sensibilité élevée par rapport à d’autres capteurs. Cependant, il est à prévoir qu’un tsunami sera plus difficile à détecter s’il est petit ou si les vitesses du courant de fond dues aux marées, aux vents ou aux gradients de densité dans la zone surveillée sont importantes et varient rapidement. Pour la détection des tsunamis, les vitesses du courant de fond peuvent être considérées comme une sorte de ”bruit de fond » qui doit être éliminé pour obtenir plus clairement les courants induits par le tsunami.

La meilleure façon de gérer cette difficulté est d’utiliser un modèle océanographique pour simuler ce « bruit de fond.”Pour garder le résultat du modèle proche des courants océaniques réellement mesurés, il peut être « guidé » en appliquant une technique d’assimilation des données (Gurgel et al., 2011). Dans une application sur le terrain, une étude de faisabilité serait nécessaire pour chaque emplacement, en fonction de la fréquence d’émission du radar et en tenant compte des régimes actuels typiques pour l’emplacement, en plus de la bathymétrie. Il convient de souligner que si les radars océanographiques sont utilisés pour la détection des tsunamis, ils doivent être exploités dans un temps élevé (2 min) et spatial (1,5–2.0 km) mode de résolution afin d’avoir la meilleure sensibilité et de pouvoir résoudre les signatures de tsunami qui changent rapidement. Gurgel et coll. (2011) ont constaté qu’une signature de jet de courant de surface de la mer induite par un tsunami disparaît complètement à des temps d’intégration supérieurs à 25 min. Ils ont décrit une proposition pour un nouvel algorithme de détection automatique des tsunamis utilisant une approche à taux de fausses alarmes constant (CFAR).