Notice bibliographique
Résumé
Deconvolution of seismic data is an important component of signal processing that aims to remove the seismic source from seismograms, thereby isolating the Green’s function. By considering seismograms of multiple earthquakes from similar locations recorded at a given station and that therefore share the same Green’s function, we investigate a system of equations where the unknowns are the sources and source durations. Our solution is derived using direct linear inversion to recover the sources and Newton’s method to recover source durations. For the short seismogram durations considered, we are able to recover source time functions for noise levels at 1% of the direct P -wave amplitude. However, the nonlinearity of the problem renders the system expensive to solve and sensitive to noise; therefore consideration is limited to short seismograms with high signal-to-noise ratio (SNR). When SNR levels are low, but a large multiplicity of seismograms representing a common source-receiver path are available, we can apply a different deconvolution approach to recover the Green’s function. In an application to tectonic tremor in northern Cascadia, we implement an iterative blind deconvolution method that involves correlation, threshold detection and stacking of 1000’s of low frequency earthquakes (LFEs) that form part of tremor to generate templates that can be considered as empirical Green’s functions. We exploit this identification to compute hypocentres and moment tensors. LFE hypocentres follow the general epicentral distribution of tremor and occur along tightly defined surfaces in depth. The majority of mechanisms are consistent with shallow thrusting in the direction of plate motion. We analyze the influence of ocean tides on the triggering of LFEs and find a spatially variable sensitivity to tidally induced up-dip shear stress (UDSS), suggesting that tidal sensitivity must partially depend on laterally heterogeneous physical properties. The majority of LFEs fail during positive and increasing UDSS, consistent with combined contributions from background slow slip and from tides acting directly on LFEs. We identified rapid tremor reversals in southern Vancouver Island with higher sensitivity to UDSS than the main front and which at least partially explains an observed increase in LFE sensitivity to UDSS with time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».