Ground‐Motion Attenuation Model for Small‐To‐Moderate Shallow Crustal Earthquakes in California and Its Implications on Regionalization of Ground‐Motion Prediction Models
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development of a ground‐motion prediction model for small‐to‐moderate shallow crustal earthquakes (3⩽ M ⩽5.5, up to 200 km distance) using data from the California ShakeMap systems. Our goal is to provide an empirical model that can be confidently used in the investigation of ground‐motion difference between California and other active tectonic regions (such as the Pacific Northwest and British Columbia, Canada) where the bulk of ground‐motion data from shallow crustal earthquakes is in the small‐to‐moderate magnitude range. This attenuation model is developed as a small‐magnitude extension of the Chiou and Youngs NGA model (CY2008). We observe, and incorporate into this model, a regional difference in median amplitude between central and southern California earthquakes. The strength of the regional difference diminishes with increasing spectral period. More importantly, it is magnitude dependent and becomes insignificant for M ⩾6 earthquakes, as indicated by the large‐magnitude California data used in CY2008. Together, these findings have important implications on the practice of utilizing the regional differences observed in small‐to‐moderate earthquakes to infer the regional differences expected in large earthquakes, including the NGA model applicability in active tectonic regions outside California.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».