La Terre est bruyante. Pourquoi ses données devraient-elles être silencieuses ?

Les éruptions volcaniques peuvent solliciter tous nos sens. Des scènes dramatiques de coulées de lave et de nuages de cendres, le son et la sensation des vibrations sismiques, l'odeur et le goût des émissions de gaz et des cendres, l'intensité de la chaleur - des instruments scientifiques peuvent mesurer et enregistrer les causes physiques et chimiques de ces sensations et les préserver. sous forme de données numériques. Cependant, lorsque les scientifiques analysent des données pour rechercher des modèles et des anomalies, ils se tournent le plus souvent vers des représentations visuelles. Nos autres sens pourraient-ils nous dire des choses qui manquent à nos yeux ?

Le système auditif humain surpasse parfois la vision en aidant les gens à détecter des schémas temporels subtils ou à démêler les relations de cause à effet.

Les graphiques, les photos, les cartes et les vidéos sont des outils familiers et bien utilisés pour l'affichage visuel. Cependant, le système auditif humain surpasse parfois la vision en aidant les gens à détecter des schémas temporels subtils ou à démêler les relations de cause à effet entre plusieurs flux de données. En recherche, de nouvelles façons d'examiner les données mènent souvent à des découvertes. L'affichage auditif et la sonification - la représentation des données par le son - recèlent donc un grand potentiel pour faire avancer la science en aidant les scientifiques à tirer pleinement parti de leurs capacités créatives et déductives.

La sonification a été utilisée de manière limitée dans le passé, par exemple à travers les sons bien connus des écrans sonar et des compteurs Geiger. Le temps est venu d'étendre cette capacité à la recherche. L'éducation scientifique et les efforts de sensibilisation peuvent également tirer parti des tendances culturelles actuelles et des développements technologiques qui facilitent les expériences multimédias immersives pour rendre l'information accessible à un public plus large et non technique en utilisant le son [par exemple, Holtzman et al., 2014]. De plus, la sonification fournit un cadre pour que les données soient perçues et évaluées par les scientifiques malvoyants [par exemple, Song et Beilharz, 2007], qui ont potentiellement une perception et une conscience auditive plus développées que les non-voyants.

La sonification implique des étapes de traitement de données parfois analogues et complémentaires à celles utilisées dans les méthodes d'apprentissage automatique [Holtzman et al., 2018], qui peuvent rapidement révéler des fonctionnalités importantes et des flux de travail utiles pour explorer des ensembles de données [Barth et al., 2020]. Combinées aux sorties du modèle, qui peuvent également être représentées oralement, les caractéristiques identifiées grâce à la sonification des données physiques peuvent conduire à de nouvelles compréhensions des systèmes naturels complexes dans l'environnement solide de la Terre et de la surface.

La sonification directe est l'une des formes les plus simples d'affichage auditif et peut être facilement appliquée à un large éventail de données oscillatoires.

En géosciences, la sonification est utilisée en sismologie depuis la guerre froide [Speeth, 1961]. Les scientifiques ont reconnu que l'oreille humaine pouvait faire la distinction entre les explosions de bombes et les tremblements de terre tectoniques simplement en accélérant les enregistrements des secousses du sol dans la gamme de l'ouïe humaine (~ 20 hertz à 20 kilohertz). Cette sonification directe est l'une des formes les plus simples d'affichage auditif et peut être facilement appliquée (avec un prétraitement approprié) à un large éventail de données oscillatoires, telles que celles détaillant les orbites planétaires, la sismicité, les infrasons, les carottes de glace ou les enregistrements sédimentaires et le paléomagnétisme.

Des travaux récents ont démontré que même sans formation spéciale, les humains peuvent distinguer les caractéristiques de propagation des ondes sismiques à travers la Terre des signatures de la source du tremblement de terre dans les affichages auditifs des sismogrammes, et cette capacité s'améliore après la formation [Boschi et al., 2017]. Étant donné que les fréquences d'intérêt dans les données sismiques télésismiques (0,0001–10 hertz) sont bien inférieures à la limite inférieure de la plage d'audition humaine, la sonification directe nécessite que les données brutes soient décalées vers des fréquences plus élevées. Ce décalage de fréquence, multipliant des temps d'observation échantillonnés discrètement par un facteur de vitesse, représente un paramètre esthétique qu'il faut choisir, comme la couleur ou la taille d'un symbole sur un graphique visuel.

Dans la sonification des catalogues de tremblements de terre ou d'autres événements générateurs de données oscillatoires, les chercheurs peuvent utiliser plusieurs facteurs de vitesse pour étirer ou compresser des événements individuels tout en préservant avec précision le séquençage temporel du catalogue. La spatialisation audio peut en outre aider à distinguer les sons ou à représenter des paramètres spatiaux, tels que les hypocentres des tremblements de terre, par rapport à un lieu d'observation choisi [Paté et al., 2022].

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La sonification peut également être appliquée à des ensembles de données qui ne sont pas simplement oscillatoires, bien que des choix supplémentaires au-delà des facteurs de vitesse soient nécessaires pour représenter d'autres paramètres. Une approche populaire est la sonification par mappage de paramètres, dans laquelle les paramètres de données sont mappés aux paramètres du son. Par exemple, la hauteur d'un sifflement continu d'une bouilloire à thé augmente à mesure que le taux d'ébullition de l'eau augmente. La fréquence sonore croissante indique une augmentation du flux de vapeur à travers le trou dans le bec, un processus physique qui est un indicateur sonore du taux d'ébullition. Les approches générales de sonification accomplissent cela en transformant les données en son. D'autres approches peuvent, par exemple, représenter des événements spécifiques comme des tremblements de terre avec un son spécifique appelé icône auditive. L'icône auditive peut être modulée sur la base d'aspects des données, comme l'utilisation d'un ton plus élevé et moins de réverbération pour les événements sismiques de faible magnitude.

Associer la sonification à l'animation afin que les systèmes sonores et visuels puissent fonctionner ensemble est une autre approche souvent utile.

Comme les musiciens le savent bien, de nombreux paramètres peuvent aider à distinguer les sons : la hauteur, le volume, le timbre et la complexité harmonique et temporelle peuvent tous être manipulés et mappés sur des données. Des approches telles que la synthèse granulaire, courantes en ingénierie audio et en informatique musicale, représentent également des outils puissants pour représenter des données scientifiques diverses et de grande dimension [Roads, 2004].

Associer la sonification à l'animation pour que les systèmes auditifs et visuels puissent fonctionner ensemble est une autre approche souvent utile [Holtzman et al., 2014]. Les "films de données" résultants incluent généralement une clé audiovisuelle qui explique les règles algorithmiques auditives et visuelles pour générer la représentation des données. Les animations intègrent des outils de représentation visuelle des données et permettent d'inclure davantage de types de données ainsi que des modèles qui facilitent l'interprétation.

Pour démontrer la gamme de techniques de sonification et l'approche de film de données décrite ci-dessus, nous avons travaillé avec plusieurs ensembles de données enregistrant l'activité volcanique du volcan Kīlauea à Hawaï.

Le Kīlauea, l'un des volcans les plus actifs au monde, est alimenté par la fonte par décompression d'un panache du manteau qui alimente également d'autres volcans actifs sur l'île d'Hawai'i (Figure 1). L'évent sommital du Kīlauea a été actif de 2008 à 2018 et, à cette époque, il abritait un lac de lave actif qui offrait une fenêtre ouverte sur le système magmatique sous-jacent [Patrick et al., 2021].

Cette activité au sommet s'est accompagnée d'éruptions effusives intermittentes (non explosives) le long de la zone de rift est du Kīlauea, comme l'éruption de Kamoamoa en 2011. L'activité a culminé en 2018 avec une éruption de la zone de rift est qui a produit environ 1 kilomètre cube de magma, endommageant les quartiers voisins et infrastructure, et a induit une séquence de plusieurs mois d'événements d'effondrement de la caldeira générant des tremblements de terre au sommet. L'analyse de cette éruption d'une décennie, ainsi que plus d'un siècle d'études précédentes, a fait du Kīlauea l'un des volcans actifs les mieux compris au monde.

La structure générale du système magmatique peu profond du Kīlauea est connue depuis des décennies, bien que les chercheurs affinent continuellement l'image et que des questions importantes restent sans réponse. Au-dessus d'un réseau de transport de magma profond s'élevant du panache du manteau sous-jacent, le magma est supposé être stocké à quelques endroits: dans un réservoir à environ 1 à 2 kilomètres sous l'évent du sommet du cratère Halema'uma'u, dans une autre région 3 à 5 kilomètres sous l'évent du sommet et le long de structures en forme de digue s'étendant latéralement du sommet aux zones de rift du volcan. Pendant une grande partie de 2008-2018, un conduit direct existait entre le réservoir de magma moins profond et le lac de lave au sommet.

Bien que la structure spatiale et la connectivité temporelle du magma souterrain à Kīlauea ne soient pas entièrement comprises, nous avons incorporé les informations disponibles dans une série d'esquisses conceptuelles du système magmatique. Ces croquis contextualisent notre concentration sur la plomberie la plus élevée du volcan dans un film de données qui représente l'évolution du système magmatique du sommet peu profond sur deux fenêtres temporelles au cours de la période éruptive récente.

Le film de données composites comprend une introduction et une clé sonore (avec voix off du texte pour l'accessibilité) pour introduire les techniques de sonification et le contexte géologique. La première fenêtre temporelle illustre la dynamique à l'échelle décennale du cratère Halema'uma'u de 2008 à 2018, au cours de laquelle une large gamme d'activités s'est produite (Figure 2, à gauche) ; le second zoome sur la séquence d'effondrement de la caldeira sommitale et l'éruption de la zone inférieure du Rift Est en 2018 (Figure 2, à droite). Pour la première fenêtre, la durée de 120 secondes du film de données signifie que chaque seconde du film représente environ 1 mois de temps réel ; pour la séquence d'effondrement zoomée de 2018 entre le 11 mai et le 7 août, chaque seconde représente environ 1 jour. (Pour les deux cas, nous avons également réalisé des versions de 60 secondes des films pour montrer comment la mise à l'échelle temporelle modifie le détail avec lequel les événements peuvent être examinés.)

Nous avons choisi trois ensembles de données à sonifier pour le film de données 2008-2018. Les tremblements de terre proches du sommet, à partir d'un catalogue sismique à l'échelle de l'île, suivent l'état de stress évolutif du volcan. Un catalogue séparé [Crozier et Karlstrom, 2021] de petits tremblements de terre associés à des chutes de pierres des parois du cratère dans le lac de lave reflète la sismicité à très longue période (VLP), avec des périodes d'oscillation dominantes supérieures à 10 secondes. Et les données de déformation radiale du sol recueillies par les capteurs du système mondial de navigation par satellite (GNSS) proches du sommet suivent l'inflation et la déflation de la surface du sol [Patrick et al., 2021]. Nous avons sonifié ces trois ensembles de données en utilisant des méthodes conçues pour représenter qualitativement les processus physiques que les différentes données échantillonnées.

Pour les tremblements de terre proches du sommet, nous avons utilisé une simple sonification directe des mouvements verticaux du sol proches du sommet à partir d'une station (NPT/NPB) du réseau Hawaiian Volcano Observatory de l'US Geological Survey. Pour chaque tremblement de terre, nous avons appliqué un facteur de vitesse de 150, ce qui signifie que les fréquences sismiques initialement supérieures à environ 0,13 hertz sont audibles dans le film. Les différences de magnitude et de durée des tremblements de terre individuels se reflètent dans l'intensité et le timbre. Combinée à une animation de l'emplacement hypocentral (directement sous l'épicentre de chaque tremblement de terre), cette approche permet une identification claire des changements de contrainte et des schémas de fracturation à l'intérieur du volcan au fil du temps. Nous avons en outre utilisé un panoramique stéréo gauche-droite (c'est-à-dire une répartition inégale du son dans différents canaux) pour représenter la distance longitudinale de chaque séisme à partir du centre du cratère.

Dès l'ouverture du cratère Halema'uma'u en 2008, les parois du cratère exposées ont commencé à s'effondrer progressivement dans le lac de lave bouillonnant.

La sismicité VLP, d'autre part, raconte une histoire sur l'évolution du système magmatique sous le Kīlauea. Dès l'ouverture du cratère Halema'uma'u en 2008, les parois du cratère exposées ont commencé à s'effondrer progressivement dans le lac de lave bouillonnant et, en 2018, le diamètre du lac de lave avait été multiplié par 4. Les sismomètres ont détecté un clapotement amorti et résonnant du magma dans et hors du réservoir Halema'uma'u peu profond (1 à 2 kilomètres de profondeur) causé par la chute de grosses roches sur la surface du lac de lave. La durée et les fréquences (à la fois le mode fondamental et les harmoniques) de cette résonance remarquable dépendent de la géométrie du système magmatique et des propriétés du magma multiphase telles que la température et la teneur en bulles. Les variations des caractéristiques de résonance dans le temps reflètent donc les changements au sein du système magmatique [Crozier et Karlstrom, 2022].

Bien que ces formes d'onde VLP soient souvent assez tonales (c'est-à-dire qu'elles présentent peu d'harmoniques), la sonification directe conduit à des sons courts qui ne représentent pas bien la complexité des événements réels. Pour permettre aux auditeurs d'entendre la structure temporelle de la sismicité VLP, nous avons utilisé une approche dans laquelle nous avons sonifié les pics spectraux les plus forts de chaque sismogramme en synthétisant des tons sinusoïdaux purs - avec des fréquences comprises entre 200 et 500 hertz et des durées sonores de 1 seconde - qui préservent l'espacement relatif des fréquences et les enveloppes temporelles dans les données sismiques (Figure 3).

L'animation fournit à nouveau une aide clé dans l'interprétation du son : nous associons chaque événement VLP à une touche de couleur dans un croquis du lac de lave au sommet et du système de plomberie peu profond. L'échelle de couleurs correspond à la période du mode fondamental VLP, les couleurs plus froides représentant des périodes plus courtes. Étant donné que la période et le taux de décroissance de la sismicité VLP suivent la température du magma et le contenu volatil dans le réservoir et le conduit peu profonds [Crozier et Karlstrom, 2022], cette animation fournit un outil pour examiner comment la dynamique interne du volcan a probablement évolué au cours de l'éruption.

Enfin, nous avons sonifié les données géodésiques (GNSS radiales) collectées autour du sommet du Kīlauea qui suivent l'accumulation de magma sous le sommet. Ce magma a contribué à orienter la dynamique des lacs de lave et à alimenter la séquence éruptive climatique en 2018, et les données GNSS capturent la déformation se produisant sur des zones plus vastes et sur des échelles de temps plus longues que les données sur les tremblements de terre. Nous avons choisi une méthode de sonification qui représente les augmentations ou diminutions relativement lentes de la déformation radiale en ajoutant ou en supprimant des notes, respectivement, d'un accord de tons synthétisés. Nous avons construit cet accord en utilisant des notes du mode lydien (une gamme musicale à sept notes) couvrant trois octaves. Le gonflement progressif du volcan menant à l'effondrement soudain en 2018 est ainsi représenté auditivement avec une densité de tonalité et des fréquences en constante augmentation. De petites variations de déformation intégrées dans la tendance inflationniste à long terme sont représentées en mettant à l'échelle le volume de l'accord dans le temps avec ces fluctuations à court terme sans tendance. Visuellement, la déformation est représentée par un cercle de rayon variable situé au centre de gravité déduit du réservoir Halema'uma'u où le magma s'accumulait.

Pour la séquence d'effondrement de la caldeira de 2018, nous avons sonifié uniquement les données du catalogue géodésique et sismique, permettant un examen plus ciblé du comportement cyclique au cours de l'épisode éruptif climatique. Dans cette séquence, 62 tremblements de terre d'environ magnitude 5, se produisant à peu près quotidiennement, ont accompagné des chutes progressives dans le sol de la caldeira enregistrées par un inclinomètre proche du sommet (un type de mesure géodésique différent du GNSS). Des centaines de tremblements de terre plus petits se sont produits entre ces événements d'effondrement, les temps entre les événements diminuant à mesure que le stress augmentait à l'approche de la prochaine grande chute.

Nous avons utilisé l'approche de balayage d'accords développée par Barth et al. [2020] pour sonifier les données de l'inclinomètre, ce qui donne des groupes de tonalités continues qui montent et descendent sur une échelle musicale octatonique symétrique avec l'effondrement de la caldeira. La sonification directe des tremblements de terre, utilisant un facteur de vitesse de 280 (les fréquences originales supérieures à environ 0,07 hertz sont audibles), permet une différenciation claire entre les différentes magnitudes d'événements, et le panoramique stéréo gauche-droite par rapport au centre de la caldeira fournit une sensation spatiale de l'effondrement de la caldeira . Nous avons sonifié environ 16 000 tremblements de terre de magnitude supérieure à 1,5 [Shelly et Thelen, 2019] enregistrés dans une station (PUHI) éloignée du sommet pour éviter l'écrêtage du signal. Pour la visualisation qui l'accompagne, nous avons animé et coloré les hypocentres et les profondeurs des tremblements de terre sur une image de la topographie régionale et sous une chronologie de l'inclinaison du sol. Cette approche visuelle illustre l'effondrement spectaculaire de la caldeira à la fin de la séquence de 2018 à l'aide de données topographiques collectées par la suite.

Des films de données bien construits peuvent être visualisés à plusieurs niveaux. Plus que les tracés statiques standard de données de séries chronologiques, les films de données excitent la curiosité même chez les téléspectateurs sans formation ni formation scientifique. Si une clé audiovisuelle est fournie, les motifs visuels et les sons favorisent des évaluations rapides de la causalité et de la structure spatiale. On peut également voir et écouter des films de données purement comme des créations esthétiques indépendantes de la science sous-jacente. En effet, nos approches de sonification des données pour le film de données Kīlauea reflètent les techniques basées sur les données utilisées dans la composition de musique informatique, et les épisodes de troubles volcaniques impliquent naturellement des éléments musicaux convaincants de tension et de libération.

Les films de données contiennent des couches de sens qui peuvent émerger avec de multiples visionnements et écoutes et avec des connaissances scientifiques accrues.

Sous l'attrait esthétique, cependant, comme tout bon graphique technique, les films de données contiennent des couches de sens qui peuvent émerger avec de multiples visionnements et écoutes et avec des connaissances scientifiques accrues. Par exemple, si vous regardez notre film plusieurs fois (ou peut-être même une seule fois, si vous êtes très perspicace), vous remarquerez peut-être des changements dans la période VLP qui covarient avec les modèles d'autres tremblements de terre autour du volcan et l'inflation du sol entre 2008 et 2018 Vous remarquerez peut-être également les séquences remarquables de petits tremblements de terre précurseurs qui ont précédé des événements de plus grande magnitude en 2018 et ont été localisés spatialement autour de plusieurs structures de failles en évolution qui ont accueilli l'effondrement à grande échelle de la caldeira.

Certains de ces modèles ont déjà été abordés dans la littérature évaluée par des pairs. Mais d'autres doivent encore être étudiés ou expliqués. Alors qu'entendez-vous ? Des modèles clairs de déformation, de sismicité VLP ou de tremblements de terre semblent-ils précéder la séquence éruptive de 2018 ou d'autres événements éruptifs ? Les modèles de tremblements de terre et de déformation changent-ils tout au long de la séquence éruptive de 2018 ?

La sonification en tant qu'outil de représentation des données des sciences de la Terre en est à ses balbutiements. Nous espérons que l'application présentée ici, dont vous trouverez plus de détails sur le Volcano Listening Project, inspirera d'autres personnes à expérimenter l'écoute de leurs données. Nous avons hâte de voir et d'entendre les résultats.

Nous remercions Adam Roszkiewicz d'avoir mélangé les sonifications composites et Katie Mulliken pour un examen constructif. AB et BH ont été soutenus par la subvention NSF-CISE 1663893. BH a été soutenu par une bourse Meijerjergen à l'Université de l'Oregon pour collaborer avec LK et par une subvention collaborative de l'Université Columbia pour son cours "Sonic and Visual Representation of Data", dans lequel les méthodes utilisés ici ont été développés (disponibles via https://seismicsoundlab.github.io). LK a été soutenu par la subvention NSF CAREER 1848554. Toute utilisation de noms commerciaux, d'entreprises ou de produits est uniquement à des fins descriptives et n'implique pas l'approbation du gouvernement américain.

Barth, A., et al. (2020), Sonification et animation de données multivariées pour éclairer la dynamique des éruptions de geyser, Comput. Music J., 44(1), 35–50, https://doi.org/10.1162/comj_a_00551.

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Crozier, J. et L. Karlstrom (2021), La caractérisation basée sur les ondelettes de la sismicité à très longue période révèle l'évolution temporelle du système magmatique peu profond au cours de l'éruption 2008-2018 du volcan Kīlauea, J. Geophys. Rés. Terre solide, 126(6), e2020JB020837, https://doi.org/10.1029/2020JB020837.

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Leif Karlstrom ([email protected]), University of Oregon, Eugene; Ben Holtzman, Columbia University, New York, N.Y.; Anna Barth, University of California, Berkeley; Josh Crozier, California Volcano Observatory, U.S. Geological Survey, Menlo Park; and Arthur Paté, Junia/Institut Supérieur de L’electronique et du Numérique, Lille, France

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