Uncertainty of linear earthquake site amplification via Bayesian inversion of surface seismic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We examine uncertainty in predicted linear 1D site amplification due to uncertainty in shear-wave velocity (VS) structure quantified from Bayesian (probabilistic) inversion of microtremor array dispersion data. Based on a sample of VS profiles drawn from the posterior probability density of the microtremor inversion, probability distributions are computed for common predictors of site amplification including VSZ (traveltime average VS to a depth z) and amplification spectra based on seismic impedance variations and full transverse shear-wave effects. These methods are applicable for any site, but the resulting probabilistic site amplification analyses are specific to the two sediment sites studied here with strongly contrasting geology in high population centers of British Columbia, Canada. The site amplification probability distributions for the two sites are shown to be more informative than amplification estimated for a single best-fit VS profile by characterizing the uncertainty and therefore level of confidence in the predictions. The shear-wave amplification probability spectra are evaluated by comparison to empirical earthquake and microtremor spectral ratios, with generally good agreement in resonant peak frequencies and amplification levels, providing confidence that the primary influence of site-specific structure is accounted for appropriately. The wider implication here is that proper characterization of the VS(z) profile uncertainty distribution from inversion of cost-effective surface wave dispersion data is beneficial in the application of said profiles to the prediction of earthquake site response and its uncertainty, as required for probabilistic seismic hazard assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».