Les éruptions peuvent durer de quelques heures à plusieurs années et peuvent produire un ensemble de phénomènes dangereux divers et difficiles à prévoir, notamment des explosions, des tremblements de terre, des nuages et des dépôts de cendres, des coulées de lave, des glissements de terrain et des lahars (inondations à grande vitesse d’eau, de boue et de rochers). Pire encore, ces risques peuvent toucher un large éventail de zones, depuis les zones proches du vent (explosions) jusqu’à l’échelle régionale (cendres volcaniques) et mondiale (changements climatiques dus à la dispersion de gaz volcaniques dans la stratosphère).
Aux États-Unis, il existe environ 170 volcans potentiellement actifs, surveillés par le Volcano Science Center du programme USGS sur les risques volcaniques. Le centre abrite les cinq observatoires régionaux d’Hawaï, d’Alaska, des Cascades, de Californie et de Yellowstone. Les scientifiques de l’USGS de ces observatoires sont chargés de surveiller ces volcans ainsi que de fournir des prévisions, des avertissements et des informations sur les risques volcaniques tout en aidant les communautés à se préparer en cas d’éruption.
À l’échelle mondiale, et en particulier aux États-Unis, de nombreux volcans entrent en éruption de manière peu fréquente ou dans des zones reculées. Il n’est donc pas surprenant que la collecte de données sur les processus volcaniques dangereux soit difficile. Il est donc difficile pour les scientifiques de déterminer laquelle des multiples hypothèses pourrait expliquer les processus volcaniques.
Même dans les domaines de recherche liés à la volcanologie où les données sont abondantes, comme la sismologie et la télédétection par satellite, il peut être difficile de reconnaître des modèles de diagnostic.
En raison de ces défis, les volcanologues de l’USGS se tournent de plus en plus vers les outils informatiques.
Ces outils peuvent aller de modèles simples pouvant être calculés dans une feuille de calcul jusqu’à des modèles géophysiques et d’apprentissage automatique à grande échelle qui nécessitent des systèmes de calcul haute performance (HPC), parfois appelés supercalculateurs.
Les supercalculateurs sont mis à l’épreuve
Heureusement pour les scientifiques, l’USGS dispose de trois systèmes HPC disponibles, soutenus par le groupe d’analyse et de synthèse scientifique de Core Science Systems – nommés Denali, Tallgrass et Hovenweep – qui peuvent traiter rapidement et efficacement de très grands ensembles de données et résoudre des systèmes complexes d’équations en géophysique.
Bien que chacune de ces machines soit différente, leur puissance provient de la capacité à diviser une tâche volumineuse en plusieurs parties, à calculer toutes les parties « en parallèle », c’est-à-dire en même temps sur différents processeurs, puis à combiner les résultats. Cela diffère sensiblement de l’exécution de tâches « en série » sur un seul processeur, où les parties doivent être calculées les unes après les autres.
L’augmentation considérable de la vitesse rendue possible par les systèmes HPC permet également aux scientifiques de développer des techniques d’analyse de données plus complexes (telles que les modèles d’apprentissage automatique) ainsi que des approches plus sophistiquées de la modélisation géophysique (telles que l’assimilation de données et les évaluations probabilistes des risques).
Depuis le développement du premier supercalculateur de l’USGS, Yeti, en 2013, les volcanologues de l’USGS ont considérablement augmenté leur utilisation des ressources HPC, élargissant à la fois la complexité des calculs et la gamme d’applications.
Les ressources HPC sont désormais couramment utilisées dans une variété d’applications du monde réel, telles que les modèles de scénarios de glissements de terrain et de lahar au mont Rainier, les évaluations des risques de chutes de cendres, la prévision en temps réel des coulées de lave à Hawaï, l’apprentissage automatique des données de déformation des volcans par satellite.
Regard dans la plomberie d’un volcan
Comme de nombreux processus volcaniques sont trop dangereux pour être observés de près ou inaccessibles (par exemple, nous ne pouvons pas voir le sous-sol), les volcanologues ont recours à d’autres méthodes. Certaines données sont collectées une fois qu’une zone peut être visitée en toute sécurité, tandis que d’autres méthodes géophysiques telles que la sismicité, les infrasons et les changements de gravité peuvent être mesurées à distance. Dans les deux cas, les volcanologues cherchent à relier ces données aux processus qui les génèrent à l’aide de modèles de divers types.
Récemment, le Dr Roger Denlinger, géophysicien de recherche à l’observatoire du volcan Cascades, a dirigé la plus grande expérience sismique active jamais réalisée sur le volcan Kīlauea, à Hawaï. Des milliers de petits sismomètres temporaires ont été déployés autour du sommet du volcan, qui « écoutaient » ensemble les tremblements de terre naturels (passifs) ainsi que les vibrations causées par une source sismique active montée sur un gros camion.
Les ondes sismiques générées par les camions et celles reçues par les sismomètres ayant traversé la structure complexe du Kīlauea étant connues, les scientifiques peuvent calculer les variations de densité dans le sous-sol, ce qui permet de « photographier » le système de canalisation du magma du volcan. Grâce à une image améliorée du sous-sol du Kīlauea, l’Observatoire des volcans d’Hawaï sera en mesure de mieux évaluer les risques volcaniques.
Bien sûr, cette imagerie est plus facile à dire qu’à faire, nécessitant peut-être des millions d’heures de calcul pour calculer la manière dont les caractéristiques volcaniques atténuent et dispersent les ondes sismiques sous le Kīlauea pour correspondre à celles enregistrées par le réseau sismique. En utilisant une combinaison d’outils d’apprentissage automatique et de modèles géophysiques sismiques, les scientifiques de l’USGS utilisent Tallgrass et Hovenweep pour s’attaquer à cette tâche monumentale.
« Les méthodes d’apprentissage automatique nous aident à surveiller les changements dans les systèmes volcaniques et à anticiper les éruptions en analysant la quantité de données de plus en plus impressionnante que produit l’instrumentation moderne », explique Denlinger. « Par exemple, le projet d’imagerie du Kīlauea analyse plus de 200 millions de formes d’ondes sismiques pour produire des images tridimensionnelles du système magmatique. Il est physiquement impossible pour un groupe de scientifiques de réaliser cela à la main. »
Prévision des risques pour les volcans actifs
Depuis l’avènement de l’utilisation d’outils informatiques pour modéliser les risques volcaniques, les volcanologues cherchent à pouvoir prévoir les éruptions volcaniques et les risques qu’elles produisent. Bien qu’un modèle de prévision des éruptions ne soit encore qu’un domaine de recherche actif, certains risques volcaniques tels que la dispersion des cendres et les coulées de lave ont vu le développement de modèles de prévision robustes. Ces modèles se concentrent sur la prédiction de la destination des cendres ou de la lave en cas d’éruption et sont souvent utilisés en temps réel lorsque et où ces risques apparaissent.
Récemment, des scientifiques de l’USGS ont développé un nouveau modèle géophysique appelé Lava2d pour simuler la façon dont la lave s’écoule sur le paysage lors d’une éruption. Lava2d peut produire des modèles d’écoulement très réalistes même lorsqu’il est exécuté avec une résolution grossière, et son efficacité a été démontrée lors de l’éruption du Mauna Loa à Hawaï en 2022. Il a été utilisé pour produire des prévisions expérimentales en temps réel des endroits où les coulées de lave pourraient inonder et de la vitesse à laquelle elles y arriveraient.
La plupart de ces modèles ont été calculés sur le supercalculateur Yeti, ce qui a permis de calculer des milliers d’exécutions avec différentes propriétés et scénarios de coulées de lave. Ces prévisions expérimentales ont été utilisées par l’Observatoire des volcans d’Hawaï pour évaluer la possibilité d’une future progression de la coulée vers une autoroute majeure.
« Les ressources HPC de l’USGS ont amélioré notre capacité à évaluer et à prévoir avec précision les risques volcaniques avant et pendant les éruptions afin de protéger la vie, les biens et les infrastructures aux États-Unis », explique le Dr Hannah Dietterich, géophysicienne de recherche à l’Observatoire des volcans d’Alaska et responsable de la modélisation des risques pendant l’éruption. « L’exécution d’un grand nombre de simulations nous permet de générer des informations plus précises, plus quantitatives et plus fiables sur les risques volcaniques aux États-Unis mais aussi ailleurs. »
Les recherches actuelles utilisant le modèle de coulée de lave Lava2d se concentrent sur l’optimisation du modèle pour une utilisation sur Hovenweep, où il sera utilisé pour calculer rapidement des prévisions de coulée de lave à haute résolution lorsque les volcans d’Hawaï ou des Cascades centrales produiront ensuite des coulées de lave.
Les ressources HPC de l’USGS jouent également un rôle important dans les évaluations des risques volcaniques à long terme, en particulier lorsque les volcanologues planifient la prochaine éruption de volcans endormis depuis longtemps. Dans ces cas, les données sur les risques passés se limitent à la lave ou aux cendres encore exposées à la surface. Cela peut entraîner une grande incertitude quant à la nature des matériaux volcaniques « typiques » d’un volcan donné.
Lorsqu’un modèle est exécuté, le chercheur doit lui fournir des spécifications sur les propriétés des matériaux, les conditions ambiantes et la magnitude ou la taille de l’éruption. Malheureusement, ces facteurs sont généralement très incertains, ce qui réduit la valeur prédictive de chaque modèle exécuté individuellement. Cependant, si de nombreux modèles sont créés avec des entrées différentes, l’ensemble des modèles, que les chercheurs appellent un « ensemble », fonctionne ensemble pour produire une évaluation beaucoup plus probabiliste du risque.
Facteurs de complication
Ceci est particulièrement important pour les risques volcaniques qui sont fortement influencés par les conditions atmosphériques, telles que la dispersion et le dépôt de cendres. La direction du vent au moment exact de l’éruption est un facteur majeur qui contrôle l’endroit où les cendres volcaniques se déposent.
Les chercheurs de l’USGS utilisent un modèle spécifique de dispersion des cendres, appelé Ash3d, pour calculer comment le vent transportera les cendres et à quelle vitesse elles tomberont en suspension.
La direction du vent et la vitesse des milliers de kilomètres peuvent varier considérablement, c’est pourquoi de nombreuses exécutions d’Ash3d sont nécessaires pour capturer l’étendue des dépôts de cendres possibles. L’exécution de ces très grandes tâches sur des supercalculateurs comme Denali et Hovenweep permet à l’USGS d’estimer la probabilité de chutes de cendres à différents endroits pour des éruptions explosives importantes à l’avenir.
Une approche de modélisation d’ensemble similaire est en cours de développement pour estimer le danger posé par une variété de risques volcaniques, notamment les coulées de lave, les chutes de cendres et les lahars du volcan Newberry près de Bend, en Oregon, dont la dernière éruption remonte à 690 de notre ère.
Les glissements de terrain et les lahars (inondations à grande vitesse d’eau, de boue et de rochers) sont d’autres types de risques qui posent un défi informatique unique en raison de la complexité des équations utilisées pour les modéliser. L’USGS utilise un modèle connu sous le nom de D-Claw qui intègre des algorithmes sophistiqués pour simuler ces écoulements hautement destructeurs. Pour simuler les écoulements, D-Claw doit d’abord décomposer de nombreux processus complexes liés impliqués dans l’écoulement global, tels que la formation de digues, la ségrégation des particules, la dilatance et la pressurisation des pores. Ces dynamiques extrêmement complexes nécessitent un algorithme sophistiqué fonctionnant dans une grille à haute résolution.
En raison de la haute résolution nécessaire, les modèles D-Claw ont tendance à être de très grande taille et sont optimisés pour le calcul parallèle sur les systèmes HPC de l’USGS.
D-Claw a récemment été utilisé pour modéliser des scénarios de coulées de boue provenant d’éventuels glissements de terrain sur le mont Rainier, dans l’État de Washington. Ces modèles très détaillés ont été utilisés pour estimer le risque posé aux communautés en aval.
Il ne s’agit là que d’un aperçu des applications des ressources HPC de l’USGS dans les études sur les risques volcaniques, mais ces outils ne cessent de gagner en popularité et en pertinence. À mesure que de plus en plus de scientifiques de l’USGS reçoivent la formation nécessaire pour travailler sur ces machines, l’accès gratuit à une vaste puissance de calcul qu’elles leur offrent fait de ces systèmes HPC des environnements très attrayants pour résoudre les grandes questions de la volcanologie. L’acquisition de nouvelles connaissances accélérée par les ressources HPC de l’USGS contribue au développement d’outils de nouvelle génération pour évaluer les risques volcaniques, contribuant ainsi à protéger et à informer le public.
Le Dr Tina Neal, directrice du Volcano Science Center, se réjouit de voir ces travaux se poursuivre. « Il est vraiment passionnant de voir l’application du calcul haute performance à la science des volcans se développer. De la simulation de la dispersion des nuages de cendres à la modélisation du mouvement complexe des coulées de lave et des lahars, les résultats améliorent notre compréhension scientifique des dangers et la qualité des informations d’aide à la décision de l’USGS pour les parties prenantes. »
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