Fore-Arc and Back-Arc Ground Motion Prediction Model for Vrancea Intermediate Depth Seismic Source
Notice bibliographique
Résumé
A next generation ground motion model for the prediction of spectral accelerations both in the fore-arc and back-arc regions of the Carpathians Mountains is developed in this research for the Vrancea intermediate depth seismic source in Romania. This ground motion prediction equation (GMPE) is an updated version of the model given in Vacareanu et al. [2014] and is applicable in both the fore-arc and the back-arc regions. The strong ground motion database from which the prediction model is derived consists of over 700 triaxial accelerograms from Vrancea subcrustal seismic events, as well as from other intermediate-depth earthquakes produced in other seismically active regions in the world. The applicability of this ground motion prediction model in both the fore-arc and the back-arc region is tested using the analysis of residuals. Moreover, the appropriateness of this GMPE for soil classes B and C defined in EN 1998-1, as well as for average soil conditions is investigated. All results suggest that this model is an improvement of the previous versions of ground motion prediction equations for Vrancea intermediate-depth seismic source and its use in both the fore-arc and the back-arc regions make it a reliable candidate for more accurate seismic hazard studies of Romania.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».