Analyse rapide et robuste des solutions GPS pour la tectonique

Rapid and robust analysis of GPS solutions for tectonics

• Auteur / Autrice : Dinh Trong Tran
• Direction : Jean-Mathieu Nocquet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'univers
• Date : Soutenance le 06/06/2013
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Géoazur (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Mathieu Nocquet, Andréa Walpersdorf, Frédéric Masson, Éric Calais, Pierre Exertier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Géodésie

Séries chronologiques

GPS

Mots clés libres

GPS

Série temporelle GPS

Méthodologie géodésique

GPS

GPS time series

Geodesy methodology

Résumé

Le Global Positioning System (GPS) a de nombreuses applications scientifiques. En géophysique de précision, il est utilisé pour déterminer les mouvements des plaques tectoniques, quantifier la déformation aux frontières des plaques ou dans le domaine intraplaque, ou bien détecter les signaux transitoires associés au cycle sismique. Aujourd'hui, la surface du globe est recouverte de milliers de stations GPS permanentes permettant de générer les séries temporelles de coordonnées de stations GPS et de suivre en continu les mouvements de l'écorce terrestre. Mon travail de thèse se situe dans le contexte du développement de grands réseaux GPS et GNSS (Global Navigation Satellite System) permanents. Par exemple, le réseau GEONET (GNSS Earth Observation Network System) du Japon comprend plus de 1000 stations, le réseau du Plate Boundary Observatory comprend lui aussi environ 1200 stations dans l'ouest des États Unis. A une échelle plus locale, les réseaux permanents en Europe possèdent environ 300 stations, et celui de Taïwan, plus de 400 stations. Des nombreuses difficultés se posent en pratique pour réaliser des séries temporelles précises et analyser les solutions de ces grands réseaux GPS permanents. Une première difficulté réside dans l'expression des solutions journalières dans un repère précis et stable dans le temps. Le grand nombre de points et la longueur des séries temporelles maintenant disponibles rendent les calculs lourds en temps. Des erreurs dans les solutions journalières ou dans la solution de référence peuvent biaiser l'estimation des paramètres de la transformation et dégrader la précision des séries temporelles obtenues. A l'étape de l'analyse des séries temporelles, on rencontre fréquemment plusieurs problèmes causés soit par des causes artificielles ou des mouvements géophysiques parfois complexes. La détection de ces problèmes et leur résolution dans les séries temporelles GPS de plus d'une décennie d'observation par une approche manuelle n'est plus possible et des algorithmes d'analyse automatique doivent être développés. L'objet de ma thèse est de déterminer des approches, des méthodes et des algorithmes robustes permettant (1) la réalisation rapide et précises de séries temporelles de position (2) l'identification rapide des problèmes présents dans les séries temporelles GPS (3) la résolution automatique des problèmes les plus courants (4) la manipulation facile des séries temporelles pour extraire les paramètres utiles aux analyses géophysiques. Dans ce travail, je présente tout d'abord une approche basée sur la norme L1 pour estimer les paramètres de transformations des solutions libres vers une solution de référence. Ensuite, je présenterai différents algorithmes de recherches automatiques d'erreurs et de détection, estimation, corrections des sauts. Enfin, je montrerai comment ces algorithmes peuvent être utilisés dans un modèle général des séries temporelles pour obtenir une analyse automatique et par exemple, extraire les paramètres des déformations co- et post-sismiques. Les essais méthodologiques ont été en premier lieu testés sur le réseau national GPS permanent français RENAG et une solution combinée des réseaux GPS de Taïwan. Ces deux applications permettent d'évaluer la capacité des méthodes développées à obtenir des vitesses précises et modéliser des mouvements complexes liées au cycle sismique.

The development of the Global Positioning System (GPS) allows numerous applications in Science. In high precision geophysics, GPS is used to determine the motion of tectonic plates, to quantify the plate-boundary and intra-plate deformations, and detect the time variable deformation associated with the seismic cycle. Today, the Earth’s surface is covered with thousands of permanent GPS stations allowing to generate the position time series of GPS stations and continuously monitor the earth’s crust displacement. My thesis takes place in the context of the development of large permanent GPS networks. For example, the Japan GEONET (GNSS Earth Observation Network System) network includes over 1000 stations, the Plate Boundary Observatory (PBO) network that includes about 1200 stations in the western United States. At a smaller scale, the GPS permanent network in Europe comprises about 300 stations, and in Taiwan more than 400 stations. The analysis of permanent GPS networks faces many difficulties mainly that falls into two categories: at the step of transformation of the free daily solutions into the reference solution (reference frame definition), the large number of points and length of the time series makes the calculation time consuming. It is furthermore subject to errors in either free or the reference solution, possibly biasing the transformation parameters estimates and ultimately decreasing the accuracy of final time series. At the step of GPS time series analysis, either artificial or geophysical signals can cause non-linear motion, offsets causing bias in the estimated velocities. The detection of these problems and their resolution in the GPS time series with decades of observations with a manual approach is difficult, if not impossible. The subject of my thesis is to define rapid and robust approaches, methods and algorithms for (1) the rapid determination of time series, (2) the identification of problems in the derived time series (3) the automatic resolution of most common problems, (4) the easy manipulation of time series enabling the user extract the parameters useful for the geophysical analysis, for instance the co- and post-seismic displacements. The methodologies developed are tested using the solutions for the RENAG network (French National GPS Network) and the GPS Taiwan network. The first analysis aims at assessing the capability to derive high precision velocity, while the Taiwan network defines a good test case to extract and modelize signals associated with the earthquake cycle.