Evaluation of the southern California seismic velocity models through simulation of recorded events
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Significant effort has been devoted over the last two decades to the development of various seismic velocity models for the region of southern California, United States. These models are mostly used in forward wave propagation simulation studies, but also as base models for tomographic and source inversions. Two of these models, the community velocity models CVM-S and CVM-H, are among the most commonly used for this region. This includes two alternative variations to the original models, the recently released CVM-S4.26 which incorporates results from a sequence of tomographic inversions into CVM-S, and the user-controlled option of CVM-H to replace the near-surface profiles with a VS30-based geotechnical model. Although either one of these models is regarded as acceptable by the modeling community, it is known that they have differences in their representation of the crustal structure and sedimentary deposits in the region, and thus can lead to different results in forward and inverse problems. In this paper, we evaluate the accuracy of these models when used to predict the ground motion in the greater Los Angeles region by means of an assessment of a collection of simulations of recent events. In total, we consider 30 moderate-magnitude earthquakes (3.5 < Mw < 5.5) between 1998 and 2014, and compare synthetics with data recorded by seismic networks during these events. The simulations are done using a finite-element parallel code, with numerical models that satisfy a maximum frequency of 1 Hz and a minimum shear wave velocity of 200 m s−1. The comparisons between data and synthetics are ranked quantitatively by means of a goodness-of-fit (GOF) criteria. We analyse the regional distribution of the GOF results for all events and all models, and draw conclusions from the results and how these correlate to the models. We find that, in light of our comparisons, the model CVM-S4.26 consistently yields better results.
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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 | 0,001 | 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 découle