Catégorie : Science

Nouvelle carte de l’Antarctique // New map of Antarctica

Une équipe internationale dirigée par le British Antarctic Survey (BAS) a publié la carte la plus détaillée du socle sous-glaciaire de l’Antarctique. Cette carte remet notamment en question les hypothèses antérieures concernant la localisation de la glace la plus épaisse et fournit des données importantes sur les processus glaciaires en Antarctique.
L’ensemble de données, baptisé Bedmap3, intègre plus de six décennies de levés géophysiques, tout en intégrant avec précision les plus hautes montagnes et les vallées les plus profondes du continent. On obtient ainsi des mises à jour majeures sur l’épaisseur de la glace, la topographie sous-glaciaire et la réaction du continent au réchauffement climatique.

 

Représentation topographique du relief du substrat rocheux de l’Antarctique (Source: BAS)

Bedmap3 intègre plus de 82 millions de points de données, soit le double de l’ensemble précédent. Cette carte haute résolution s’appuie sur des informations recueillies par des avions, des satellites, des navires et même d’anciens traîneaux à chiens. Elle offre une vue exceptionnellement détaillée du territoire qui se cache sous la glace de l’Antarctique, ce qui permettra aux scientifiques de prévoir la réaction des calottes glaciaires au réchauffement climatique.
Un élément clé de cette mise à jour concerne la localisation de la glace la plus épaisse de l’Antarctique. Des recherches antérieures la situaient dans le bassin de l’Astrolabe, en Terre Adélie, mais les dernières analyses révèlent que l’épaisseur de glace la plus importante se trouve dans un canyon sans nom de la Terre Wilkes – Wilkes Land – avec une épaisseur de 4 757 mètres.
Bedmap3 s’appuie sur de récentes études menées en Antarctique oriental, notamment autour du pôle Sud, de la péninsule Antarctique et des montagnes Transantarctiques. L’ensemble de données permet d’obtenir une représentation plus précise des vallées profondes et des pics rocheux exposés, tout en intégrant de nouvelles mesures de l’élévation de la surface de la glace et des plateformes glaciaires qui flottent sur l’océan. L’une de ses contributions les plus importantes est la cartographie actualisée des lignes d’ancrage, zones où la glace rencontre l’océan et commence à flotter. Ces données sont essentielles pour prévoir la contribution potentielle de la glace antarctique à l’élévation future du niveau de la mer.

 

Source: BAS

Grâce à Bedmap3, il ressort que la calotte glaciaire antarctique est plus épaisse qu’on le pensait initialement et qu’un volume de glace plus important repose sur un substrat rocheux situé sous le niveau de la mer. Cela accroît le risque de fonte de la glace en raison de l’incursion d’eau océanique chaude sur les bordures du continent. Bedmap3 montre que l’Antarctique est plus vulnérable qu’on le pensait.
Par ailleurs, la carte révèle que la calotte glaciaire antarctique couvre une superficie de 13,63 millions de km², soit un volume total de 27,17 millions de km³. L’épaisseur moyenne de la glace, plateformes glaciaires comprises, est de 1 948 m ; hors plateformes, elle atteint 2 148 m. Si toute la glace de l’Antarctique fondait, le niveau de la mer dans le monde pourrait augmenter de 58 mètres, menaçant ainsi les régions côtières de la planète.
L’ensemble de données haute résolution de Bedmap3 constituera un outil essentiel pour les climatologues qui étudient les processus glaciaires, les interactions océan-glace et les changements à long terme de la topographie de l’Antarctique. La cartographie plus précise des lignes d’ancrage contribuera à la recherche sur la stabilité des courants glaciaires et le rôle des structures sous-glaciaires dans le comportement de l’écoulement de la glace.
Bedmap3 permettra des prévisions plus fiables des changements futurs de la calotte glaciaire en fournissant une représentation plus précise du paysage sous-glaciaire de l’Antarctique. Ainsi, les scientifiques pourront évaluer les risques associés à la perte de glace et à l’élévation du niveau de la mer.
Source : British Antarctic Survey.

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An international team led by the British Antarctic Survey (BAS) has released the most detailed map of Antarctica’s subglacial terrain. In particular, the map challenges previous assumptions about the location of the thickest ice and provides important data on Antarctica’s ice processes.

The dataset, known as Bedmap3, integrates over six decades of geophysical surveys, capturing the continent’s tallest mountains and deepest valleys with precision. The findings present major updates on ice thickness, subglacial topography, and the continent’s response to global warming..

Bedmap3 builds on previous datasets by incorporating more than 82 million data points, double that of its predecessor. The high-resolution map is based on information gathered from aircraft, satellites, ships, and even historic dog-drawn sleds. Rendered on a 500 meter grid, it provides an exceptionally detailed view of the land beneath Antarctica’s ice, enabling scientists to predict how ice sheets might respond to warming temperatures.

A key revision in this update is the identification of the thickest overlying ice. Earlier research placed this in the Astrolabe Basin in Adélie Land, but the latest analysis reveals the true thickest ice lies in an unnamed canyon in Wilkes Land, with a depth of 4 757 meters.

Bedmap3 benefits from recent extensive surveys in East Antarctica, including regions around the South Pole, the Antarctic Peninsula, and the Transantarctic Mountains. The dataset refines the depiction of deep valleys and exposed rocky peaks while also incorporating new measurements of ice surface elevation and floating ice shelves. One of its most important contributions is the updated mapping of grounding lines, areas where the ice meets the ocean and begins to float. The data is essential for predicting how Antarctic ice might contribute to future sea-level rise.

Thanks to Bedmap3, it is clear the Antarctic Ice Sheet is thicker than was originally thought and has a larger volume of ice that is grounded on a rock bed sitting below sea-level. This puts the ice at greater risk of melting due to the incursion of warm ocean water that is occurring at the fringes of the continent. What Bedmap3 is showing is that Antarctica is slightly more vulnerable than previously thought.

The map reveals that the Antarctic Ice Sheet holds a total volume of 27.17 million km3, covering an area of 13.63 million km2. The mean ice thickness, including ice shelves, is 1 948 m, but when excluding ice shelves, the average thickness increases to 2 148 m. If all the ice in Antarctica were to melt, global sea levels could rise by 58 meters, posing a threat to coastal regions worldwide.

Bedmap3’s high-resolution dataset is expected to be a vital tool for climate scientists studying ice processes, ocean-ice interactions, and long-term changes in Antarctica’s topography. The refined grounding line mapping will aid research into the stability of ice streams and the role of subglacial features in ice flow behavior.

Bedmap3 enables more accurate predictions of future ice sheet changes by providing a more precise representation of Antarctica’s subglacial landscape, helping scientists assess risks associated with ice loss and sea-level rise.

Source : British Antarctic Survey.

L’Intelligence Artificielle au service de la volcanologie (suite) // Artificial Intelligence in the service of volcanology (continued)

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée en sismologie et en volcanologie où elle pourrait contribuer à la prévision des séismes et des éruptions, événements parfois destructeurs. J’ai publié une note le 28 juillet 2024 expliquant comment les scientifiques utilisent l’IA. J’ai également ajouté que son utilisation dans la prévision volcanique et pour d’autres phénomènes naturels semble prometteuse. Cependant, il faut garder à l’esprit que l’intelligence artificielle relève des sciences exactes, tandis que les éruptions dépendent des caprices de la Nature, qui peuvent être imprévisibles !
Un nouvel article publié par des chercheurs de l’Université de Canterbury (Nouvelle-Zélande) explique qu’ils utilisent un nouvel outil, développé grâce à l’intelligence artificielle (IA), pour améliorer la prévision des éruptions volcaniques dans le monde.
L’équipe scientifique de l’Université de Canterbury a créé un modèle d’apprentissage automatique (machine learning, ML) capable d’identifier les premiers signes sismiques d’éruptions volcaniques. L’étude a analysé 41 éruptions sur 24 volcans sur une période de 73 ans. Cela a donné naissance à des schémas d’activité sismique pré-éruptive pouvant être appliqués à des volcans moins surveillés.
Les chercheurs ont introduit une technique d’apprentissage automatique appelée « apprentissage par transfert » (transfer learning, TL), qui identifie les signaux précurseurs communs à plusieurs volcans. Cette approche permet de prévoir les éruptions sur des sites où les instruments de mesure sont rares, voire inexistants. Les chercheurs affirment que leur méthode offre une solution rentable et évolutive pour améliorer les prévisions concernant les volcans dépourvus de surveillance ou mal surveillés.
Le modèle basé sur l’IA vise également à venir en aide aux régions disposant d’infrastructures de surveillance limitées, comme l’Asie du Sud-Est et l’Amérique centrale, où de nombreux volcans actifs restent sous-étudiés.
L’équipe de recherche a collaboré avec des observatoires volcaniques à travers le monde pour garantir que le modèle de prévision fournisse des données exploitables. Cette approche collaborative permet une intégration transparente avec les cadres de surveillance volcanique existants.
Les scientifiques de l’Université de Canterbury ont analysé 41 éruptions volcaniques sur 24 volcans différents, couvrant 73 années de données sismiques. Ils ont classé les volcans en trois groupes selon leur type éruptif : magmatiques, phréatiques et un groupe incluant tous les volcans. Le modèle ML a utilisé une fenêtre de données sismiques de 48 heures précédant les éruptions pour tester les modèles de prévision. Les résultats ont été évalués par un processus de validation croisée, reproduisant les conditions de prévision en temps réel.
La comparaison avec les méthodes de prévision traditionnelles, telles que la mesure de l’amplitude sismique en temps réel (RSAM), a révélé que le modèle ML était plus performant que les techniques conventionnelles. Il a notamment démontré une meilleure sensibilité à l’activité pré-éruptive pour les éruptions phréatiques.
Certains volcans, comme le Copahue, ont affiché des valeurs de prévision constamment élevées entre des éruptions rapprochées, ce qui pourrait nécessiter une amélioration du modèle. Les éruptions non annoncées, comme celle de Cordon-Caulle en 2011, ont présenté des limites en termes de prévision en raison de la faiblesse des signaux sismiques pré-éruptifs. Les améliorations pourraient inclure l’intégration des niveaux d’émissions gazeuses, des anomalies thermiques et des données magnétotelluriques dans les modèles de prévision. Les chercheurs prévoient également d’affiner la capacité du modèle à distinguer différents types d’activité volcanique, comme les éruptions à conduit ouvert et fermé.
Source : Université de Canterbury.

Éruption du Copahue en 2013 (Crédit photo: SERNAGEOMIN)

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Articicial intelligence (AI)is more and more used in seismology and volcanology, with the hope that it will help precict earthquakes and eruptions that can sometimes be destructive.I wrote a post on 28 July 2024 explaining how scientists are using AI, but I also added that the use of artificial intelligence in volcanic prediction and the prediction of other natural phenomena looks promising. However, one should keep in mind that artificial intelligence is part of exact science whereas eruptions depend on Nature’s whims which can be unpredictable !

A new article by researchers at the University of Canterbury (New Zealand) has resulted in a new tool, developed using artificial intelligence (AI), to improve the prediction of volcanic eruptions worldwide.

The University of Canterbury research team has created a machine-learning (ML) model capable of identifying early seismic warning signs of volcanic eruptions. The study analyzed 41 eruptions across 24 volcanoes over 73 years, revealing patterns in pre-eruption seismic activity that can be applied to less-monitored volcanoes.

The research introduces an ML technique known as transfer learning, which identifies shared precursor signals across multiple volcanoes. The approach allows for forecasting eruptions at sites with little to no prior instrumental eruption records. The researchers say that their method provides a cost-effective and scalable solution for improving forecasting at under-monitored volcanoes.

The AI-based model also aims to support regions with limited monitoring infrastructure, such as Southeast Asia and Central America, where many active volcanoes remain understudied.

The research team worked alongside international volcano observatories to ensure the forecasting model provides actionable data. The collaborative approach enables seamless integration with existing volcanic monitoring frameworks.

The scientists analyzed 41 volcanic eruptions from 24 different volcanoes, spanning 73 years of seismic data. The researchers categorized volcanoes into three groups based on eruption type: magmatic, phreatic, and a global pool that included all volcanoes. The ML model used a 48-hour window of seismic data leading up to eruptions to train forecasting models The model’s performance was assessed through a cross-validation process mimicking real-time forecasting conditions.

Comparisons with traditional forecasting methods, such as Real-Time Seismic Amplitude Measurement (RSAM), revealed that the ML model outperformed conventional techniques. In particular, the model demonstrated better sensitivity to pre-eruptive activity for phreatic eruptions.

Some volcanoes, such as Copahue, displayed consistently high forecasting values between closely spaced eruptions, which may require further refinement of the model. Unheralded eruptions, such as the 2011 Cordon Caulle event, presented limitations in forecasting capabilities because of weak pre-eruption seismic signals.

Future improvements may include incorporating gas emission rates, thermal anomalies, and magnetotelluric data into the forecasting models. The researchers also plan to refine the model’s ability to distinguish between different types of volcanic activity, such as open versus closed conduit eruptions.

Source : University of Canterbury.

https://www.canterbury.ac.nz/

Licenciements en masse dans des institutions essentielles aux États Unis // Massive layoffs in critical U.S. Institutions

Plus de 800 météorologues et employés de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ont été licenciés sans préavis par l’Administration Trump, une décision considérée par beaucoup comme une menace directe pour la vie des Américains. Un scientifique de la NOAA a déclaré : « Ces licenciements sont la preuve d’une vue à court terme. Des personnes vont perdre la vie dans des événements météorologiques extrêmes et des catastrophes liées au réchauffement climatique, alors qu’elles ne seraient pas mortes autrement. »
La NOAA abrite le National Weather Service, le National Hurricane Center et deux centres d’alerte aux tsunamis, des agences qui fournissent des prévisions vitales aux services d’urgence, aux entreprises et au public. Avec ces licenciements, les Américains vont devenir plus vulnérables aux catastrophes.
Les conséquences vont être dévastatrices pour les industries qui dépendent de prévisions météorologiques précises, notamment l’agriculture, l’aviation, l’énergie et la gestion des catastrophes. Ces licenciements sont les derniers d’une vague de réductions d’effectifs fédéraux ordonnées par l’administration Trump via le Department of Government Efficiency (DOGE) d’Elon Musk.
La réduction des effectifs de la NOAA fait suite à des coupes sombres identiques dans l’Agence de protection de l’environnement (EPA), la National Science Foundation (NSF) et les programmes d’énergie renouvelable du ministère de l’Énergie. Cette politique a suscité l’inquiétude des scientifiques et des décideurs qui la voient comme faisant partie d’une volonté gouvernementale plus large visant à affaiblir les capacités fédérales de recherche sur le climat et de préparation aux catastrophes.
En réaction à ces licenciements, l’Union of Concerned Scientists a adressé une lettre ouverte au Congrès et à l’Administration Trump, exhortant les décideurs politiques à intervenir avant que des dommages irréparables ne soient causés. Près de 150 scientifiques ont signé la lettre.
De nouvelles réductions de personnel à la NOAA et au National Weather Service pourraient être imminentes, car des rapports fiables font état de coupes supplémentaires.
Un sénateur américain prévient que « sans la prévision d’événements météorologiques extrêmes, d’ouragans, de tsunamis, etc., des gens mourront et d’autres souffriront énormément, sans oublier les énormes pertes matérielles. Il s’agit d’une atteinte à notre sécurité publique. »
Source : presse américaine.

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More than 800 meteorologists and staff at the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) were abruptly fired by the Trump administration, a decision considered by many as a direct threat to American lives. Said an NOAA scientist : “The layoffs are spectacularly short-sighted. There will be people who will die in extreme weather events and global warming-related disasters who would not have otherwise.”

NOAA houses the National Weather Service, the National Hurricane Center and two tsunami warning centers, agencies that provide lifesaving forecasts for emergency responders, businesses and the public. With the layoffs, Americans will become more vulnerable to disasters.

The ripple effects could be devastating for industries that rely on precise weather predictions, including agriculture, aviation, energy and disaster response. The dismissals are the latest in a wave of federal workforce cuts ordered by the Trump Administration via Elon Musk’s Department of Government Efficiency (DOGE).

NOAA’s workforce reduction follows similar cuts at the Environmental Protection Agency (EPA), the National Science Foundation (NSF) and the Department of Energy’s renewable energy programs. The pattern has raised alarm among scientists and policymakers who see it as part of a broader effort to weaken federal climate research and disaster preparedness capabilities.

In response, the Union of Concerned Scientists issued an open letter to Congress and the Trump Administration, urging policymakers to intervene before irreparable harm is done. Nearly 150 scientists signed the letter .

Further staffing reductions at NOAA and the National Weather Service may be imminent, with credible reports pointing to additional cuts.

A US Senator warns that “without the warnings of extreme weather events, hurricanes, tsunamis, other things, people will die and others will suffer greatly, including huge property loss. And that’s why this is such an assault on our public safety.”

Source : U.S. News media. .

Le risque sismique dans la région de Los Angeles // The seismic risk in the Los Angeles area

Un séisme de magnitude M3,9 a frappé la San Fernando Valley vers 22 h 15 (heure locale) le 2 mars 2024. L’USGS indique qu’il a été ressenti à Los Angeles et dans ses environs. L’épicentre a été localisé à 2,5 km à l’est-sud-est de North Hollywood et s’est produit quelques heures seulement après le début de la cérémonie des Oscars. Aucun dégât ni blessure n’a été signalé suite à cet événement dont l’hypocentre se trouvait à environ 15 km de profondeur. Plus de 8 000 personnes dans la région de Los Angeles ont déclaré avoir ressenti des secousses.
La région de Los Angeles est sujette aux tséismes et de nombreuses personnes se sont demandé si c’était une bonne idée d’organiser les Jeux Olympiques d’été de 2028 dans la ville. Selon le California Geological Survey, il existe 15 000 failles connues en Californie et plus de 500 d’entre elles sont considérées comme actives. À une échelle plus globale, la plupart des Californiens vivent à moins de 50 km d’une faille active. Les scientifiques s’accordent à dire qu’il y a plus de 99 % de chance qu’un ou plusieurs séismes majeurs secouent la Californie dans les 30 prochaines années. Cependant, la probabilité d’être confronté à un séisme majeur en Californie varie d’une région à l’autre.

Source : USGS

Par exemple, le California Residential Mitigation Program explique la probabilité sismique dans le la Californie du Sud et plus particulièrement dans la région du Grand Los Angeles qui englobe les comtés de Los Angeles, d’Orange, de Riverside, de San Bernardino et de Ventura. Les habitanrs de cette région attribuent généralement le risque sismique à la proximité de la faille de San Andreas qui est la plus longue faille de Californie et celle qui attire le plus d’attention. Elle traverse le comté de Los Angeles le long du côté nord des San Gabriel Mountains. Elle peut provoquer de puissants séismes de magnitude M8,0.
Selon l’USGS, il existe en Californie du Sud une probabilité de 93 % qu’un séisme de grande magnitude, M 6,7 ou plus, frappe cette région. Bien que la faille de San Andreas soit la plus connue en Californie du Sud, des séismes dans la région se produisent également sur d’autres failles plus petites.

Tectonique et Sismicité en Californie (Source : USGS)

En 1994, un événement de magnitude M6,7 s’est produit près de Northridge, tuant 58 personnes, en blessant plus de 9 000 et causant plus de 49 milliards de dollars de pertes économiques. Ce séisme a été causé principalement par la faille de chevauchement ‘aveugle’ de Northridge, qui a déclenché une activité dans plusieurs autres failles.
Plus récemment, les séismes de Ridgecrest en 2019 ont été les plus importants qu’ait connus la Californie depuis plus de 20 ans, et un rapport de l’USGS explique qu’ils ont mis en jeu jusqu’à cinq zones de faille, dont celle d’Owens Valley, ainsi que les zones de faille de Panamint Valley, de Garlock, de Blackwater et de San Andreas. Le matin du 4 juillet 2019, un séisme de magnitude M6,4 a frappé le désert de Mojave près de Searles Valley. De multiples répliques ont suivi, et le soir du 5 juillet, une nouvelle secousse a secoué la même zone avec une magnitude de M7,1.

Les répliques des séismes de Ridgecrest révèlent deux zones de faille. L’événement de magnitude M6,4 du 4 juillet (point orange) s’est produit sur la faille SO-NE , là où elle coupe la faille NO-SE. Le point rouge marque l’événement de magnitude M7,1 (Source : USGS)

De nombreux habitants de la Californie du Sud ressentent des secousses sismiques en moyenne deux fois par an; la plupart sont légères ou modérées, avec peu de dégâts et aucune victime. Mais on sait qu’un séisme d’une magnitude de M6,0 ou plus est susceptible de se produire quelque part dans la région tous les deux ou trois ans.
Source : California Residential Mitigation Program.

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An M3.9 earthquake struck the San Fernando Valley at roughly 10:15 p.m. (local time) on March 2nd, 2024. The USGS indicates that it was felt in and around Los Angeles. The epicenter was recorded 2.5 km east-southeast of North Hollywood, and came just hours after the beginning of the Oscars ceremony. There were no immediate reports of damage or injuries from the quake, which struck at a depth of about 15 km. More than 8,000 people throughout the greater Los Angeles area reported feeling shaking.

The Los Angeles area is prone to earthquakes and many people wondred whether it was a good idea to organise the 2028 Summer Olypic Games in the town. According to the California Geological Survey, there are 15,000 known faults in California and more than 500 of those faults are categorized as active. Globally, most Californians live within 50 km from an active fault. Scientists agree that there is more than a 99 percent chance of one or more major earthquakes striking California in the next 30 years. However, the probability to be confronted with a significant earthquake in California varies from region to region.

For instance, the California Residential Mitigation Program explains the earthquake probability in Southern California and more particularly the Greater Los Angeles Area (Los Angeles County, Orange County, Riverside County, San Bernardino County, and Ventura County). Residents in this area think about earthquake risk and earthquake probabilities related to the proximity to the Southern San Andreas fault. The San Andreas fault is California’s longest fault and the one that gets the most attention. It slices through Los Angeles County along the north side of the San Gabriel Mountains. It can cause powerful M8.0 earthquakes

The USGS’s earthquake forecast predicts a 93% chance of a large earthquake, with an M6.7 or greater magnitude, striking Southern California. While the San Andreas is Southern California’s most well-known fault, earthquakes in the region also happen on other, smaller faults. In 1994, en M6.7 earthquake struck near Northridge, killing 58 people, injuring more than 9,000 and causing more than 49 billion dollars in economic loss. This was caused primarily by the Northridge Blind Thrust fault, which triggered activity in several other faults.

More recently, the 2019 Ridgecrest earthquakes were California’s biggest in more than 20 years, and a USGS report suggests they involved as many as five fault zones, including the Owens Valley fault zone, Panamint Valley fault zone, Garlock fault zone, Blackwater fault zone, and San Andreas fault zone. On the morning of July 4th, 2019, an M6.4 earthquake struck in the Mojave Desert near Searles Valley. Multiple aftershocks followed, and on the evening of July 5th, another earthquake struck in the same area with a magnitude M7.1.

Many residents in Southern California feel shaking from earthquakes a couple of times a year, most mild or moderate with little damage and no injuries. But, on average, a quake with a magnitude M6.0 or more is likely to hit somewhere in the region every few years.

Source : California Residential Mitigation Program.