Foreshock and Aftershocks in Simple Earthquake Models
Notice bibliographique
Résumé
Many models of earthquake faults have been introduced that connect Gutenberg-Richter (GR) scaling to triggering processes. However, natural earthquake fault systems are composed of a variety of different geometries and materials and the associated heterogeneity in physical properties can cause a variety of spatial and temporal behaviors. This raises the question of how the triggering process and the structure interact to produce the observed phenomena. Here we present a simple earthquake fault model based on the Olami-Feder-Christensen and Rundle-Jackson-Brown cellular automata models with long-range interactions that incorporates a fixed percentage of stronger sites, or asperity cells, into the lattice. These asperity cells are significantly stronger than the surrounding lattice sites but eventually rupture when the applied stress reaches their higher threshold stress. The introduction of these spatial heterogeneities results in temporal clustering in the model that mimics that seen in natural fault systems along with GR scaling. In addition, we observe sequences of activity that start with a gradually accelerating number of larger events (foreshocks) prior to a main shock that is followed by a tail of decreasing activity (aftershocks). This work provides further evidence that the spatial and temporal patterns observed in natural seismicity are strongly influenced by the underlying physical properties and are not solely the result of a simple cascade mechanism.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».