Estimation of Quality Factor (Qβ) Using Accelerograms of Ahar-Varzaghan Earthquakes, Northwestern Iran
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency strong-motion data of two recent major earthquakes in the Ahar-Varzaghan region, Northwestern Iran, have been used to determine shear-wave quality factor ( Q β ( f )) and seismic source parameters. Data from a local array of 12 stations, two main shocks (Ahar-Varzaghan doublet earthquakes ( M w 6.4 and 6.3) on August 11, 2012), and 38 aftershocks of magnitude 4.1 – 5 were analyzed. The classic Brune model is used to predict the shape of the source spectrum and to provide scaling relationships between spectral and source parameters. In order to obtain reliable estimates of the source spectrum, the effects of attenuation need to be estimated and corrected. By using an inversion algorithm in this work, an average relation in the form Q β = (114 ± 21) f (0.90 ± 0.07) is obtained. The best fit theoretical spectrum provides final values of source parameters, i.e. seismic moment M o and corner frequency f c as 3.19 × 10 25 dyne cm and 0.69 Hz, respectively, for the first event. Obtained Q(f) relationship suggests a low Q o value (< 200) and a high n value (> 0.8) for high heterogeneous, tectonically and seismically active regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».