Extraction of weak<i>PcP</i>phases using the slant-stacklet transform – II: constraints on lateral variations of structure near the core–mantle boundary
Notice bibliographique
Résumé
Resolving the topography of the core-mantle boundary (CMB) and the structure and composition of the D region is key to improving our understanding of the interaction between the Earth's mantle and core. Observations of traveltimes and amplitudes of short-period teleseismic body waves sensitive to lowermost mantle provide essential constraints on the properties of this region. Major challenges are low signal-to-noise ratio of the target phases and interference with other mantle phases. In a previous paper (Part I), we introduced the slant-stacklet transform to enhance the signal of the core-reflected (PcP) phase and to isolate it from stronger signals in the coda of the P wave. Then we minimized a linear misfit between P and PcP waveforms to improve the quality of PcP-P traveltime difference measurements as compared to standard cross-correlation methods. This method significantly increases the quantity and the quality of PcP-P traveltime observations available for the modelling of structure near the CMB. Here we illustrate our approach in a series of regional studies of the CMB and D using PcP-P observations with unprecedented resolution from high-quality dense arrays located in North America and Japan for events with magnitude M w >5.4 and distances up to 80 . In this process, we carefully analyse various sources of errors and show that mantle heterogeneity is the most significant. We find and correct bias due to mantle heterogeneities that is as large as 1 s in traveltime, comparable to the largest lateral PcP-P traveltime variations observed. We illustrate the importance of accurate mantle corrections and the need for higher resolution mantle models for future studies. After optimal mantle corrections, the main signal left is relatively long wavelength in the regions sampled, except at the border of the Pacific large-low shear velocity province (LLSVP). We detect the northwest border of the Pacific LLSVP in the western Pacific from array observations in Japan, and observe higher than average P velocities, or depressed CMB, in Central America, and slightly lower than average P velocities under Alaska/western Canada.
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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 ».