Catégorie : Science

Meilleure compréhension du stockage et de la migration du magma dans l’East Rift Zone du Kilauea // Better understanding of magma storage and migration in Kilauea’s East Rift Zone.

L’éruption sur la Middle East Rift Zone du Kilauea qui a débuté le 15 septembre 2024 près du Nāpau Crater s’est terminée le 20 septembre. Un nouvel épisode de la série « Volcano Watch » du HVO est consacré à la compréhension du stockage et de la migration du magma dans l’East Rift Zone du Kilauea.
L’article nous rappelle que lorsque les signaux sismiques se déplacent dans le sol, ils sont influencés par la structure interne d’un volcan, notamment la présence de magma et/ou de zones de faille. Ces structures peuvent accélérer ou ralentir la propagation des ondes sismiques enregistrées par les sismomètres. Les sismologues peuvent utiliser ces données pour créer des images de l’emplacement du magma et suivre son parcours sous la surface.
Le HVO dispose d’environ 80 sismomètres permanents sur l’île d’Hawaï. L’utilisation des données fournies par ces sismomètres permanents permet d’obtenir une image globale mais peu précise des zones de stockage du magma.
En revanche, si les sismomètres à la surfaces ont plus nombreux, ils peuvent capter davantage d’ondes sismiques traversant les régions de stockage de magma, ce qui donnera une image plus précise du sous-sol.
Fin juin 2024, des sismologues de l’ETH (Eidgenössische Technische Hochschule) de Zurich et de l’Observatoire Volcanologique d’Hawaï (HVO) ont déployé 115 petits sismomètres portables dans l’East Rift Zone du Kilauea. Ce travail a donc été effectué un peu avant le début de la dernière activité éruptive.

Carte montrant les sismos portables temporaires déployés dans l’East Rift Zone du Kilauea (triangles rouges). Les séismes enregistrés dans cette zone entre le 1er juillet et le 22 septembre sont représentés par des points noirs. La caldeira sommitale du Kīlauea, est délimitée en magenta. La ligne bleue tracée entre deux sismos portables indique la zone où les changements de vitesse ont été calculés. La zone grisée correspond approximativement à l’East Rift Zone. (Source : HVO)

Les données enregistrées sur ces sismos portables seront utilisées pour obtenir une image de l’emplacement et du volume de magma dans l’East Rift Zone à un niveau de détail qui n’était pas possible auparavant. Le modèle ainsi obtenu aidera les scientifiques à mieux comprendre les risques volcaniques dans cette région.
Compte tenu du calendrier de leur installation, les sismos portables ont enregistré des événements associés aux intrusions magmatiques dans le rift est en juillet et août, ainsi qu’à l’éruption dans la Middle East Rift Zone du 15 au 20 septembre.
Grâce à leur densité sur le terrain, ces petits sismomètres continuent d’enregistrer les événements sismiques en octobre. Les sismologues de l’ETH Zürich et du HVO collaborent actuellement pour analyser les premières données déjà collectées de fin juin à fin août. Pour effectuer ce travail, les scientifiques utilisent l’interférométrie sismique par corrélation du bruit ambiant. Cet instrument tire parti des signaux sismiques continus créés par l’interaction entre les houles océaniques et la croûte océanique. Il a ainsi pu identifier ce qui s’est passé sous la surface avant l’éruption du mois de septembre

En se déplaçant à travers un volcan, le magma ouvre et ferme des systèmes de fractures, ce qui provoque des changements dans la vitesse à laquelle se déplacent les signaux de bruit océanique à travers le sol. Les scientifiques peuvent contrôler ces signaux de bruit océanique pour détecter des signes d’accumulation de magma sous la surface. Le bruit océanique qui se déplaçait à travers le sol sous l’Upper East Rift Zone du Kilauea entre début juillet et fin août 2024 a montré des changements au moment où le magma a commencé à pénétrer dans cette zone. Le changement le plus spectaculaire a été une diminution rapide de la vitesse qui a commencé le 21 juillet, indiquant l’ouverture de fractures en raison d’une intrusion magmatique dans cette région. Au même moment, des essaims sismiques se produisaient en raison des contraintes créées par l’intrusion magmatique dans le sous-sol.

Le graphique du haut montre l’évolution de la vitesse des ondes sismiques et le nombre d’événements de juillet à la mi-août sur le Kilauea. Le graphique du bas montre le nombre de séismes au cours de la même période. La ligne magenta en pointillés indique l’ouverture de fissures et de fractures au début de l’intrusion magmatique dans l’East Rift Zone. La diminution continue de la vitesse sismique observée à droite de la ligne magenta reflète l’intrusion magmatique dans la région.(Source : HVO)

Cet exemple montre comment l’interférométrie sismique par corrélation du bruit ambiant, ainsi que d’autres ensembles de données de surveillance des volcans, peuvent être utilisés pour comprendre les changements qui se produisent sous la surface. L’exemple ci-dessus concerne les changements de vitesse enregistrés par un petit nombre de sismos portables. Une analyse future sera effectuée à partir de l’ensemble du réseau de 115 instruments. Elle permettra de mieux discerner la zone où le magma a migré à travers l’East Rift Zone dans la période qui a précédé l’éruption de septembre 2024.
Source : USGS / HVO.

——————————————

The Middle East Rift Zone eruption that began September 15th, 2024 near Nāpau Crater ended on September 20th. A new episode of HVO’s series « Volcano Watch » is dedicated to the understanding of magma storage and migration in Kilauea’s East Rift Zone.

The article reminds us that as signals created by earthquakes move through the ground, they are influenced by the structure of a volcano, including the presence of magma and/or fault zones. These structures can cause the seismic waves to travel faster or slower, which is recorded on seismometers. Seismologists can use that data to create images of where magma is located and track its underground path.

The HVO has about 80 permanent seismometers on the Island of Hawaii. Using only data from these permanent seismometers provides a fuzzy picture of underlying magma storage structures.

However, if the number of seismometers at the surface is increased, more of the seismic waves traveling through regions of magma storage will be recorded, yielding more accurater picture of the subsurface.

In late June 2024, seismologists from ETH (Eidgenössische Technische Hochschule) Zürich and the Hawaiian Volcano Observatory deployed 115 seismic nodes – tiny, portable seismometers – across Kīlauea’s East Rift Zone. It was before the latest significant unrest began.

Data recorded on these nodes will be used to image the location and volume of magma within the East Rift Zone at a level of detail not previously possible, and the resulting model will help scientists better understand the volcanic hazards in this region.

Given the timeline of their deployment, the nodes recorded earthquakes associated with intrusions of magma into the East Rift in July and August, as well as the September 15-20 Middle East Rift Zone eruption.

These densely spaced seismic instruments will continue to record through October. ETH Zürich and HVO seismologists are now working together to analyze data from the nodes already collected from late June through late August. To perform this work, the scientists are using an analysis tool called ambient noise interferometry, which takes advantage of continuous seismic signals created through the interaction between ocean swells and the ocean crust, to identify what was happening below the surface leading to the September eruption.

Magma moving through a volcano opens and closes fracture systems causing changes in the speed at which ocean noise signals travel through the ground. Scientists can monitor these ocean noise signals for signs that magma is accumulating beneath the surface. Ocean noise traveling through the ground below the Upper East Rift Zone of Kilauea between early July and late August 2024 showed changes as magma began to enter this area. The most dramatic change that was observed was a rapid velocity decrease that began on July 21st, indicating the opening of fractures because of magmatic intrusions in this region. At the same time, swarms of earthquakes were occurring because of stresses created from intrusion of magma into the subsurface.

This example shows how ambient noise interferometry, along with other volcano monitoring datasets, can be used to understand the changes occurring beneath the surface of a volcano. While this example focuses on changes in velocity at a single pair of nodes, future analysis will be carried out for the entire 115 instrument array. This analysis will contribute to the understanding of where magma migrated across the East Rift Zone in the time leading to the September 2024 eruption.

Source : USGS / HVO.

Des éléments de terres rares sur les volcans pour un avenir plus propre ? // Rare earth elements on volcanoes for a cleaner future ?

Un nouveau rapport publié le 24 septembre 2024 par des chercheurs de l’Université nationale australienne et l’Université de l’Académie chinoise des sciences nous apprend qu’un mystérieux type de magma découvert sur des volcans éteints à travers le monde pourrait contenir une réserve abondante d’éléments de terres rares essentiels à la fabrication de véhicules électriques, éoliennes et autres technologies propres.
Les éléments de terres rares, tels que le lanthane, le néodyme et le terbium, permettraient au monde d’abandonner sa longue et destructrice relation avec les combustibles fossiles qui contribuent au réchauffement de la planète. En fait, ces éléments de terres rares, ne sont pas aussi rares qu’on pourrait le penser, mais ils sont difficiles à extraire car on les trouve souvent en faibles concentrations. Alors que la demande pour ces éléments augmente, de nombreux pays s’efforcent de trouver de nouvelles sources pour rompre leur dépendance à la Chine, qui domine actuellement la chaîne d’approvisionnement.
L’étude a été inspirée par la découverte en 2023 d’un intéressant gisement de terres rares à Kiruna, une ville minière suédoise dont l’économie dépend d’une énorme réserve de minerai de fer formée il y a environ 1 600 millions d’années suite à une intense activité volcanique.
Les auteurs de l’étude se sont demandés pourquoi des terres rares se trouvaient en Suède. Ils voulaient savoir s’il s’agissait d’un accident géologique ou d’une caractéristique inhérente à des volcans riches en fer qui les rendrait également riches en terres rares.
Le problème est que ce type de volcan est extrêmement rare. Un scientifique a déclaré : « Nous n’avons jamais vu de magma riche en fer jaillir d’un volcan actif, mais nous savons que certains volcans éteints, vieux de millions d’années, ont connu ce type d’éruption énigmatique. »

Faute de pouvoir se rendre sur le terrain, les scientifiques ont simulé une chambre magmatique dans leur laboratoire en utilisant une roche synthétique ayant une composition semblable à celle de ces volcans éteints. Ils l’ont placée dans un four sous pression et l’ont portée à des températures extrêmement élevées. Une fois que la roche a fondu et est devenue « magmatique », le magma riche en fer a absorbé tous les éléments de terres rares de son environnement. Les chercheurs ont conclu que ce magma riche en fer était jusqu’à 200 fois plus efficace pour concentrer les terres rares que le magma qui jaillit des volcans lors d’éruptions classiques. Les résultats laissent supposer qu’il pourrait y avoir des gisements inexplorés de terres rares sur des volcans éteints à travers le monde, notamment aux États-Unis, au Chili et en Australie.
Beaucoup de ces sites sont déjà exploités pour le minerai de fer. La situation pourrait donc devenir bénéfique à la fois pour les entreprises et pour l’environnement. De cette façon, les entreprises pourraient tirer davantage de valeur de la mine.
Un problème est que l’extraction des terres rares génère des problèmes environnementaux en raison de l’utilisation de produits chimiques toxiques qui peuvent polluer le sol et les eaux souterraines. Des groupes de défense des droits de l’homme ont également signalé des cas de violations des droits de l’homme dans la chaîne d’approvisionnement, notamment avec le travail des enfants. Certains scientifiques pensent qu’il faudrait se concentrer davantage sur le recyclage des éléments de terres rares existants plutôt que sur leur extraction. Une étude récente a révélé que les matériaux provenant d’anciens téléphones portables, de véhicules électriques et d’autres sources pourraient constituer une source importante, et jusqu’à présent négligée, de terres rares. Ils pourraient réduire considérablement le besoin d’exploitation minière.
Source : CNN.

 

Vue de la mine de fer de Kiruna qui dispose de la plus importante réserve européenne d’éléments de terres rares (Crédit photo ; LKAB)

————————————————–

A new report released by researchers from the Australian National University and the University of the Chinese Academy of Sciences on September 24th, 2024 informs us that a mysterious type of magma found within extinct volcanoes scattered around the world could contain an abundant supply of rare earth elements, crucial ingredients for electric vehicles, wind turbines and other clean technologies.

The research was inspired by last year’s discovery of an enormous deposit of rare earth elements in Kiruna, a Swedish mining town that sits upon a huge mass of iron-ore, formed around 1,600 million years ago following intense volcanic activity.

The authors of the study wondered why the rare earths were there. They wanted to understand whether it was a geological accident, or something inherent about those iron-rich volcanoes that makes them rich in rare earth elements.

The problem is that this type of volcano is incredibly rare. One scientist said : “We have never seen an iron-rich magma erupt from an active volcano, but we know some extinct volcanoes, which are millions of years old, had this enigmatic type of eruption.” So the scientists simulated a magma chamber in their lab using a synthetic rock with a similar composition to those from these extinct volcanoes, putting it into a pressurized furnace and heating it to extremely high temperatures.

Once the rock melted and became “magmatic,” the iron-rich magma absorbed all the rare earth elements from its surrounding environment. The researchers concluded this iron-rich magma was up to 200 times more efficient at concentrating rare earths than the magma that commonly erupts from regular volcanoes. The findings suggest there could be unexplored deposits of rare earths in extinct volcanoes across the world, including in the United States, Chile and Australia.

Many of these sites are already mined for iron-ore, making it a potential “win-win” for companies and the environment. In this way, companies could get more value from the mine.

Rare earth mining has been plagued with environmental problems because of the use of toxic chemicals which can pollute the soil and groundwater. Human rights groups have also reported allegations of human rights abuses in the supply chain, including child labor. Some experts have suggested there should be more of a focus on recycling rare earth elements rather than mining. A recent study found materials from old cell phones, electric vehicles and other sources could provide a huge and overlooked source of rare earths that could vastly reduce the need to mine.

Source : CNN.

Islande : des éruptions plus difficiles à prévoir ? // Iceland : eruptions more difficult to predict ?

Depuis le mois de décembre 2023, la prévision éruptive le long de la chaîne de cratères Sundhnúkagígar sur la péninsule de Reykjanes est relativement bonne. En s’appuyant sur les données de soulèvement du sol dans le secteur de Svatseengi, qui correspondent à l’accumulation de magma sous la surface, les scientifiques du Met Office ont pu dire, avec une marge d’erreur relativement faible, à quel moment une éruption était susceptible de se produire.
Cependant, selon une étude récente effectuée par des scientifiques de l’Institut des sciences de la Terre de l’Université d’Islande en collaboration avec le Met Office islandais, la prévision des prochaines éruptions pourrait devenir plus difficile.
La composition chimique du magma émis lors des quatre premières éruptions de Sundhnúkagígar révèle qu’il provient de plusieurs chambres ou sources magmatiques proches les unes des autres, à une profondeur d’environ cinq kilomètres. L’étude se base sur les données des quatre premières éruptions, en décembre 2023 et en janvier, février et mars 2024.
L’objectif de l’étude était de mieux comprendre l’accumulation de magma pour chaque éruption en examinant la composition chimique du magma émis. Si cette composition change à chaque éruption, cela montre que le magma provient de plusieurs chambres magmatiques.
La méthodologie de l’étude comprenait le prélèvement d’un certain nombre d’échantillons de lave à différents endroits au cours des quatre éruptions, ainsi que l’étude des différentes compositions chimiques du magma. Au total, 161 échantillons ont été collectés ; leur analyse a été réalisée à l’Institut des sciences de ta Terre de l’Université d’Islande et au Laboratoire Magmas et Volcans de Clermont-Ferrand.
Le résultat des analyses révèle que la composition chimique du magma est très variable, ce qui laisse supposer qu’il provient de chambres magmatiques différentes à une profondeur d’environ cinq kilomètres sous la chaîne de cratères. De plus, la composition chimique varie également d’une éruption à l’autre, ce qui indique des changements dans les chambres magmatiques à mesure que l’activité volcanique progresse sur la péninsule de Reykjanes.
Selon la conclusion de l’étude, comme il existe probablement plus d’une chambre magmatique sous Svartsengi, il peut être difficile de prévoir quand les prochaines éruptions auront lieu. Le comportement des éruptions peut également changer. Il peut être difficile de prévoir la quantité de magma émise par chaque éruption et la durée de l’éruption, en fonction de la chambre d’où provient ce magma.
On savait déjà que le magma est susceptible de s’accumuler dans plusieurs chambres magmatiques proches les unes des autres, mais c’est la première fois que cela est confirmé, grâce à l’analyse détaillée du magma émis sur la chaîne de cratères Sundhnúkagígar.

L’étude souligne également que l’analyse de la composition chimique du magma fournit des informations permettant l’interprétation des données géophysiques ; cela pourrait conduire à une meilleure compréhension du comportement des volcans.
Source ; Icelandic Met Office, Iceland Monitor.

Image webcam de la dernière éruption

————————————————-

Since December 2023, the prediction of eruptions along the Sundhnúkagígar crater row on the Reykjanes Peninsula has been quite good. Relying on ground uplift in the Svatseengi area that corresponded with magma accumulation beneath the surface, scientists at the Met Office were able to say, with a relatively small margin of error, when the next eruption would occur.

However, according to a recent study by scientists at the Earth Sciences Institute of the University of Iceland in collaboration with the Icelandic Meteorological Office, eruptive prediction might become more difficult in the future.

The chemical composition of the magma in the first four eruptions in the Sundhnúkagígar crater row suggests that the magma comes from several magma chambers or vents that are close to each other at a depth of about five kilometers.The study is based on data from the first four eruptions, in December 2023 and January, February and March 2024.

The goal of the study was to gain a better understanding of magma accumulation for each eruption by examining the chemical composition of the magma that emerged. If it turned out to change in each eruption, it would be an indication that the magma came from more than one magma chamber.

The methodology of the study included that the researchers collected a number of lava samples in many places in the eruption areas during the four eruptions and investigated the different chemical composition of the magma. They took a total of 161 samples whose analysis was carried out at the Institute of Geosciences of the University of Iceland and the Laboratoire Magmas et Volcans in Clermont-Ferrand.

The result of the analysis was that the chemical composition of the magma is very variable, which suggests that it comes from several different magma chambers at a depth of about five kilometers below the series of craters. In addition, the chemical composition also varies from one eruption to another, which indicates changes in the magma chambers as the volcanic activity progresses on the Reykjanes Peninsula.

The conclusion of the study is that since there is possibly more than one magma chamber under Svartsengi, it may be difficult to predict when the next eruptions will occur. Then the behaviour of the volcanic eruptions can also change. It may be difficult to predict how much magma will be produced by each eruption and how long the eruption will last, depending on which chamber the magma comes from.

We know that it is probably common for magma to accumulate in more than one magma chamber that are close to each other in volcanoes, but this is the first time it has been confirmed, thanks to the detailed analysis of the magma from the Sundhnúkagígar crater row. The study also emphasizes that the analysis of the chemical composition of magma provides more accurate information that helps in the interpretation of geophysical data and will lead to a better understanding of the behaviour of volcanoes.

Source ; Icelandic Met Office, Iceland Monitor.

L’intelligence artificielle au service de la prévision sismique // Artificial intelligence might help earthquake prediction

Une étude récente, conduite par des géophysiciens de l’Université d’Alaska à Fairbanks et de l’Université Ludwig-Maximilians de Munich, propose une nouvelle technique d’apprentissage automatique permettant de prévoir les puissants séismes plusieurs mois à l’avance. L’étude a été publiée dans Nature Communications en août 2024.
La nouvelle méthode utilisée par les chercheurs consiste à analyser des volumes importants de données sismiques pour identifier des schémas d’activité sismique de faible magnitude susceptibles d’annoncer de puissants événements. L’algorithme d’apprentissage automatique utilisé, qui se base sur des données sismiques historiques, peut détecter ces précurseurs, avec la capacité à prévoir une catastrophe majeure.des mois à l’avance.
Les chercheurs se sont concentrés sur deux puissants séismes récents: celui de magnitude M 7,1 d’Anchorage en 2018 et l’essaim sismique enregistré à Ridgecrest, en Californie, en 2019. Dans les deux cas, ils ont découvert des signes d’activité sismique anormale dans les mois précédant les principaux événements. La probabilité d’un puissant séisme était de plus de 80 % trois mois avant le séisme d’Anchorage et de 85 % quelques jours seulement avant qu’il se produise.
Les scientifiques ont testé leurs hypothèses dans des zones sismiques actives telles que le centre-sud de l’Alaska et le sud de la Californie. Ces régions ont fourni des données importantes pour tester la capacité de la méthode à prévoir les séismes de grande ampleur. Les résultats de l’étude pourraient être utilisés dans d’autres zones sujettes aux séismes, notamment la faille de San Andreas en Californie et la fosse de Nankai au Japon.
La nouvelle étude représente plusieurs années de collecte et d’analyse de données. Les résultats les plus récents indiquent une amélioration significative de la prévision sismique. L’objectif principal est d’améliorer la sécurité publique et la préparation aux catastrophes. La plupart des technologies traditionnelles de prévision sismique ne sont pas parvenues à fournir un avertissement préalable adéquat. Les auteurs de l’étude espèrent développer une méthode plus fiable. Cela permettrait de sauver des vies et de réduire les dommages économiques grâce à des évacuations rapides des populations menacées.
La méthode de prévision utilisée par les chercheurs a recours à des algorithmes d’apprentissage automatique basés sur des catalogues de séismes afin de repérer les schémas d’activité sismique aberrante de faible magnitude qui précèdent souvent les puissants séismes. Selon eux, ces précurseurs de faible magnitude sont peut-être causés par une augmentation de la pression des fluides interstitiels dans les failles, ce qui modifie les propriétés mécaniques de ces dernières. La méthodologie utilisée par les scientifiques a permis de découvrir cette activité antérieure dans 15 à 25 % des zones touchées, environ trois mois avant les séismes d’Anchorage et de Ridgecrest. La capacité du modèle à prévoir la probabilité qu’un puissant séisme se produise dans un laps de temps donné constitue un grand pas en avant dans la prévision sismique.
Les chercheurs font remarquer que l’approche basée sur l’apprentissage automatique présentée dans l’étude ne nécessite que des informations mises à jour et archivées de manière routinière dans les catalogues de séismes. Une telle approche pourrait permettre de mieux comprendre la dynamique des réseaux de failles et à identifier les variations dans le champ de contrainte régional. Elle pourrait être facilement mise en œuvre par les agences de surveillance pour contrôler la sismicité de faible magnitude en temps quasi réel. À terme, cette nouvelle approche pourrait aider à concevoir des stratégies de niveaux d’alerte sismique basées sur la détection de l’activité tectonique régionale, et à améliorer la prévision des séismes de forte magnitude plusieurs semaines à plusieurs mois à l’avance dans le sud de la Californie, le centre-sud de l’Alaska, mais aussi dans d’autres régions du monde.
L’étude est en libre accès à cette adresse :
https://doi.org/10.1038/s41467-024-51596-z

Voir aussi l’article sur le site The Watchers.

La faille de San Andreas et ses homologues en Californie sont susceptibles de provoquer de puissants séismes (Photos: C. Grandpey)

————————————————–

A recent study by geophycists of the University of Alaska Fairbanks and Ludwig-Maximilians-Universität in Munich proposes a new machine learning technique for predicting big earthquakes months in advance. The study was published in Nature Communications in August 2024.

The new method entails analyzing massive volumes of seismic data to identify minor patterns of low-magnitude earthquake activity that may foreshadow big quakes. The machine learning algorithm, trained on historical earthquake data, may detect these precursors, potentially providing months of notice before a large-magnitude disaster.

The researchers concentrated on two recent significant earthquakes: the 2018 M 7.1 Anchorage earthquake and the 2019 Ridgecrest, California, earthquake series. In both cases, they discovered signs of aberrant seismic activity in the months preceding up to the main events, with the probability of a significant earthquake climbing up to over 80% three months before the Anchorage quake and 85% just days before it occurred.

The scientists test their conclusions in seismically active areas such as Southcentral Alaska and Southern California. These regions, recognized for their high seismic activity, supplied important data to test the method’s ability to forecast big earthquakes. The study’s findings have far-reaching ramifications for other earthquake-prone areas, including California’s San Andreas Fault and Japan’s Nankai Trough.

The new study represents several years of data collecting and analysis, with the most recent findings indicating a significant improvement in earthquake prediction. The major goal of this research was to enhance public safety and catastrophe preparedness. Traditional earthquake prediction technologies have frequently failed to provide adequate advance warning. The authors of the study hope to develop a more reliable method of anticipating seismic events. This would allow to save lives and decrease economic damages through timely evacuations and preparedness.

The researchers forecast method used machine learning algorithms trained on earthquake catalogs to spot patterns of aberrant, low-magnitude seismic activity, which frequently precede big earthquakes. In their opinion, these precursory low-magnitude earthquakes could be caused by increased pore fluid pressure within faults, which changes the faults’ mechanical properties. Their methodology discovered this antecedent activity in 15% to 25% of the afflicted zones about three months before the Anchorage and Ridgecrest earthquakes. The model’s capacity to forecast the likelihood of a big earthquake occurring within a given timeframe is a huge step forward in earthquake prediction.

The researchers say that it is worth noting that the machine learning-based approach presented in the study only requires information that is currently being archived routinely in earthquake catalogs; could help to better understand the dynamics of fault networks and identify variations in the regional stress field; and can be easily implemented by surveillance agencies to monitor low-magnitude seismicity in near-real time. Eventually, this new approach could help to design earthquake alert level strategies based on the detection of regional tectonic unrest, and to improve the forecast of large-magnitude earthquakes from weeks to months in advance in Southern California, Southcentral Alaska, and potentially elsewhere.

The study is in Open access at this address :

https://doi.org/10.1038/s41467-024-51596-z

See the article on the website The Watchers.