Methodology for Site Classification Estimation Using Strong Ground Motion Data from the Chi‐Chi, Taiwan, Earthquake
Notice bibliographique
Résumé
The ground motions of the Chi‐Chi, Taiwan, earthquake ( M w =7.6) were recorded at 420 strong‐motion stations, including 69 near‐fault sites. However, the site conditions of many stations are not available. Among 420 strong‐motion stations, the site conditions are known for only 87 stations, which were classified into four groups ( S 1 , S 2 , S 3 , and S 4 ) by using borehole data and some surface geology. This paper presents a methodology to estimate the missing site condition information at strong‐motion stations in Taiwan. The method is based on the shape of the 5% damped pseudo‐acceleration spectrum of the horizontal ground motion component normalized with respect to average PGA, where the classification scheme is developed using the data from the 87 stations for which the site conditions are known. Possible effects of soil nonlinearity, and distance to the fault on the classification are investigated. The results obtained from the proposed methodology are well correlated with the available known site classification information data. The methodology is then applied to estimate the site condition for the other 333 stations without known site classification. Our results are compared to previous results obtained based on interpretation of geologic maps and geomorphologic data. We find that the two approaches agree in 71% of the cases. We also tested the horizontal‐to‐vertical spectral ratio technique to estimate the site classification of other 333 strong‐motion stations. However, this technique resulted in lower accuracy than does the proposed technique based on the spectral shape of normalized response spectra.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».