Recurrent frequency-size distribution of characteristic events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Statistical frequency-size (frequency-magnitude) properties of earthquake occurrence play an important role in seismic hazard assessments. The behavior of earthquakes is represented by two different statistics: interoccurrent behavior in a region and recurrent behavior at a given point on a fault (or at a given fault). The interoccurrent frequency-size behavior has been investigated by many authors and generally obeys the power-law Gutenberg-Richter distribution to a good approximation. It is expected that the recurrent frequency-size behavior should obey different statistics. However, this problem has received little attention because historic earthquake sequences do not contain enough events to reconstruct the necessary statistics. To overcome this lack of data, this paper investigates the recurrent frequency-size behavior for several problems. First, the sequences of creep events on a creeping section of the San Andreas fault are investigated. The applicability of the Brownian passage-time, lognormal, and Weibull distributions to the recurrent frequency-size statistics of slip events is tested and the Weibull distribution is found to be the best-fit distribution. To verify this result the behaviors of numerical slider-block and sand-pile models are investigated and the Weibull distribution is confirmed as the applicable distribution for these models as well. Exponents β of the best-fit Weibull distributions for the observed creep event sequences and for the slider-block model are found to have similar values ranging from 1.6 to 2.2 with the corresponding aperiodicities CV of the applied distribution ranging from 0.47 to 0.64. We also note similarities between recurrent time-interval statistics and recurrent frequency-size statistics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».