Multifrequential periodogram analysis of earthquake occurrence: An alternative approach to the Schuster spectrum, with two examples in central California
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Periodic earthquake occurrences may reflect links with semidiurnal to multiyear tides, seasonal hydrological loads, and ~14 month pole tide forcing. The Schuster spectrum is a recent extension of Schuster's traditional test for periodicity analysis in seismology. We present an alternative approach: the multifrequential periodogram analysis (MFPA), performed on time series of monthly earthquake numbers. We explore if seismicity in two central California regions, the Central San Andreas Fault near Parkfield (CSAF‐PKD) and the Sierra Nevada‐Eastern California Shear Zone (SN‐ECSZ), exhibits periodic behavior at periods of 2 months to several years. Original and declustered catalogs spanning up to 26 years were analyzed with both methods. For CSAF‐PKD, the MFPA resolves ~1 year periodicities, with additional statistically significant periods of ~6 and ~4 months; for SN‐ECSZ, it finds a strong ~14 month periodic component. Unlike the Schuster spectrum, the MFPA has an exact modified statistic at non‐Fourier frequencies. Informed by the MFPA period estimates, trigonometric models with periods of 12, 6, and 4 months (Model 1) and 14.24 and 12 months (Model 2) were fitted to time series of earthquake numbers. For CSAF‐PKD, Model 1 shows a peak annual earthquake occurrence during August‐November and a secondary peak in April. Similar peaks, or troughs, are found in annual and semiannual components of pole tide and tide‐induced stress model time series and fault normal‐stress reduction from seasonal hydrological unloading. For SN‐ECSZ, the dominant ~14 month periodicity prevents regular annual peaking, and Model 2 provides a better fit (Δ : 2.4%). This new MFPA application resolves several periodicities in earthquake catalogs that reveal external periodic forcing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».