La vallée de la Colca se situe au sud Pérou à plus de 3000m d’altitude dans un contexte très sismique. Les sédiments lacustres qui composent la vallée sont progressivement érodés par la rivière, ce qui provoque de nombreux mouvements de terrains, parfois de très grande taille. Ainsi cette zone est un lieu privilégié pour étudier les effets combinés de plusieurs forçages (séismes, précipitations, érosion fluviale) sur la dynamique des mouvements de terrain.
Surveillance et instrumentation
Parmi ces mouvements de terrain, certains sont suivis dans le cadre d’une collaboration entre l’IRD/ISTerre et l’INGEMMET (Pérou). Ainsi le glissement de terrain de Maca, actif depuis 1982, qui affecte un village de 850 habitants, une route touristique (160 000 visiteurs en 2009) et des terrasses pré-incas, fait l’objet d’une surveillance géodésique par campagne depuis 2001, et d’un suivi par des stations géodésiques et sismiques permanentes depuis 2012 (Zerathe et al., 2016). Ce mouvement de terrain lent a bougé de près de 100m en 40 ans, avec des périodes de quiescence parfois de près de 10 ans et des périodes de fortes activités lors d’années très humides, renforcées par l’activité sismique.
Le risque majeur lié à ces mouvement de terrains lents est leur possible évolution en mouvement de terrain rapide (Lacroix et al., 2023), comme ce fut le cas à Achoma (Figure 1), avec des impacts sur les populations et des évènements en chaine, comme le barrage de la rivière, la création d’un lac et son éventuel rupture catastrophique.
Apport des données satellitaires
Les données satellitaires optiques ont été utilisées sur la vallée pour détecter les mouvements de terrains lents (Pham et al., 2018), reconstituer leur histoire cinématique depuis 1986 (Bontemps et al., 2018), et comprendre leurs mécanismes (Lacroix et al., 2014, 2015, 2023 ; Bontemps et al., 2020).
Références
Bontemps, N., Lacroix, P., & Doin, M. P. (2018). Inversion of deformation fields time-series from optical images, and application to the long term kinematics of slow-moving landslides in Peru. Remote sensing of environment, 210, 144-158.
Bontemps, N., Lacroix, P., Larose, E., Jara, J., & Taipe, E. (2020). Rain and small earthquakes maintain a slow-moving landslide in a persistent critical state. Nature Communications, 11(1), 780.
Lacroix, P., Perfettini, H., Taipe, E., & Guillier, B. (2014). Coseismic and postseismic motion of a landslide: Observations, modeling, and analogy with tectonic faults. Geophysical Research Letters, 41(19), 6676-6680.
Lacroix, P., Berthier, E., & Maquerhua, E. T. (2015). Earthquake-driven acceleration of slow-moving landslides in the Colca valley, Peru, detected from Pléiades images. Remote Sensing of Environment, 165, 148-158.
Lacroix, P., Huanca, J., Albinez, L., & Taipe, E. (2023). Precursory Motion and Time‐Of‐Failure Prediction of the Achoma Landslide, Peru, From High Frequency PlanetScope Satellites. Geophysical Research Letters, 50(19), e2023GL105413.
Pham, M. Q., Lacroix, P., & Doin, M. P. (2018). Sparsity optimization method for slow-moving landslides detection in satellite image time-series. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(4), 2133-2144.
Zerathe, S., Lacroix, P., Jongmans, D., Marino, J., Taipe, E., Wathelet, M., … & Tatard, L. (2016). Morphology, structure and kinematics of a rainfall controlled slow‐moving Andean landslide, Peru. Earth Surface Processes and Landforms, 41(11), 1477-1493.