Notice bibliographique
Résumé
Seismograms recorded on the seafloor are affected by reverberations in the overlying ocean layer. We examine the feasibility of removing these reverberations through a 1D wave‐field decomposition based on a reflection–transmission formulation of the problem. Two decomposition schemes are presented. The first scheme involves a simple manipulation of the fundamental matrix relating stress and displacement of plane harmonic waves to upgoing and downgoing wavevector coefficients and requires measurement of both ocean bottom displacement and pressure. The second approach involves only displacement recordings and knowledge of the water column depth. This latter quantity will generally be known a priori from deployment logs, or, alternatively, it may be estimated using vertical displacement and pressure seismograms in a preprocessing step. Both approaches require prior information on seabed properties. In the case of P ‐wave incidence, the decomposition depends primarily on the seabed S velocity β . This quantity can be determined by examining trial decompositions over a range of β ’s and selecting the value that minimizes the energy of the upgoing S ‐wave component at the arrival time of the incident wave. We apply this approach to synthetic seismograms for a simple Earth structure and to recordings of two large events from the Central Oregon Locked Zone Array (COLZA) on the continental margin of Oregon. The real data indicate that the wave‐field decompositions are largely successful at lower frequencies (<0.1 Hz) but that 3D scattering, likely originating near the sediment–basement contact, is manifested at higher frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».