Broadband ambient noise surface wave tomography across the United States
Notice bibliographique
Résumé
This study presents surface wave dispersion maps across the contiguous United States determined using seismic ambient noise. Two years of ambient noise data are used from March 2003 through February 2005 observed at 203 broadband seismic stations in the US, southern Canada, and northern Mexico. Cross‐correlations are computed between all station‐pairs to produce empirical Green functions. At most azimuths across the US, coherent Rayleigh wave signals exist in the empirical Green functions implying that ambient noise in the frequency band of this study (5–100 s period) is sufficiently isotropically distributed in azimuth to yield largely unbiased dispersion measurements. Rayleigh and Love wave group and phase velocity curves are measured together with associated uncertainties determined from the temporal variability of the measurements. A sufficient number of measurements (>2000) is obtained between 8 and 25 s period for Love waves and 8 and 70 s period for Rayleigh waves to produce tomographic dispersion maps. Both phase and group velocity maps are presented in these period bands. Resolution is estimated to be better than 100 km across much of the US from 8–40 s period for Rayleigh waves and 8–20 s period for Love waves, which is unprecedented in a study at this spatial scale. At longer and shorter periods, resolution degrades as the number of coherent signals diminishes. The dispersion maps agree well with each other and with known geological and tectonic features and, in addition, provide new information about structures in the crust and uppermost mantle beneath much of the US.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».