Equivalent Point-Source Modeling of Moderate-to-Large Magnitude Earthquakes and Associated Ground-Motion Saturation Effects
Notice bibliographique
Résumé
We modeled the source and attenuation attributes of well-recorded M6� earthquakes based on the equivalent point-source approach, with the goal of determin- ing how to treat ground-motion saturation effects within this context. We consider ground motions as originating from an equivalent point source and mimic finite-fault effects by treating the motion as emanating from a virtual point (not a real point on the fault rupture), such that ground motions are correctly predicted at close distances. This is achieved by using an effective distance metric R �� D 2 � h 2 � 0:5 , in which Drup is the closest distance to the rupture and h is a pseudodepth term that accounts for sat- uration effects. We found that the distance-saturation effect is magnitude dependent, extending to further distances with increasing magnitude. For earthquakes of M ≥6, we model the saturation term as logh �� −1:72 � 0:43 M with a standard deviation of 0.19 in log10 units, based on the values obtained from the study earthquakes. The apparent source spectra of most M6� earthquakes can be modeled using a simple Brune point-source model. For a few of the M6� earthquakes, notably those in California, we observed a spectral sag at intermediate frequencies. For such earth- quakes, a two-corner point-source model provides a better match than the Brune model. We conclude that an equivalent point-source model based on the effective distance concept can successfully predict the average ground motions from M6� earthquakes over a wide distance range, including close distances (<20 km).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».