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Enregistrement W2971314008 · doi:10.3390/rs11171999

Source Characteristics of the 28 September 2018 Mw 7.4 Palu, Indonesia, Earthquake Derived from the Advanced Land Observation Satellite 2 Data

2019· article· en· W2971314008 sur OpenAlexaff
Yongzhe Wang, Wanpeng Feng, Kun Chen, Sergey Samsonov

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologyInterferometric synthetic aperture radarGeodesySinistral and dextralSynthetic aperture radarFault (geology)Slip (aerodynamics)RadarSatelliteEpicenterRemote sensingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 28 September 2018, an Mw 7.4 earthquake, followed by a tsunami, struck central Sulawesi, Indonesia. It resulted in serious damage to central Sulawesi, especially in the Palu area. Two descending paths of the Advanced Land Observation Satellite 2 (ALOS-2) synthetic aperture radar (SAR) data were processed with interferometric synthetic aperture radar (InSAR) and pixel tracking techniques to image the coseismic deformation produced by the earthquake. The deformation measurement was used to determine the fault geometry and the coseismic distributed slip model with a constrained least square algorithm based on the homogeneous elastic half-space model. We divided the fault into four segments (named AS, BS, CS and DS, from the north to the south) in the inversion. The BS segment was almost parallel to the DS segment, the CS segment linked the BS and DS segments, and these three fault segments formed a fault step-over system. The Coulomb failure stress (CFS) change on the causative fault was also calculated. Results show that the maximum SAR line-of-sight (LOS) and horizontal deformation were −1.8 m and 3.6 m, respectively. The earthquake ruptured a 210-km-long fault with variable strike angles. The ruptured pattern of the causative fault is mainly a sinistral slip. Almost-pure normal characteristics could be identified along the fault segment across the Palu bay, which could be one of the factors resulting in the tsunami. The main slip area was concentrated at the depths of 0–20 km, and the maximum slip was 3.9 m. The estimated geodetic moment of the earthquake was 1.4 × 1020 Nm, equivalent to an earthquake of Mw 7.4. The CFS results demonstrate that the fault step-over of 5.3 km width did not terminate the rupture propagation of the main shock to the south. Two M>6 earthquakes (the 23 January 2005 and the 18 August 2012) decreased CFS along CS segment and the middle part of DS segment of the 2018 main shock. This implies that the stress release during the previous two earthquakes may have played a vital role in controlling the coseismic slip pattern of the 2018 earthquake.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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