The Community Code Verification Exercise for Simulating Sequences of Earthquakes and Aseismic Slip (SEAS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical simulations of sequences of earthquakes and aseismic slip (SEAS) have made great progress over past decades to address important questions in earthquake physics. However, significant challenges in SEAS modeling remain in resolving multiscale interactions between earthquake nucleation, dynamic rupture, and aseismic slip, and understanding physical factors controlling observables such as seismicity and ground deformation. The increasing complexity of SEAS modeling calls for extensive efforts to verify codes and advance these simulations with rigor, reproducibility, and broadened impact. In 2018, we initiated a community code-verification exercise for SEAS simulations, supported by the Southern California Earthquake Center. Here, we report the findings from our first two benchmark problems (BP1 and BP2), designed to verify different computational methods in solving a mathematically well-defined, basic faulting problem. We consider a 2D antiplane problem, with a 1D planar vertical strike-slip fault obeying rate-and-state friction, embedded in a 2D homogeneous, linear elastic half-space. Sequences of quasi-dynamic earthquakes with periodic occurrences (BP1) or bimodal sizes (BP2) and their interactions with aseismic slip are simulated. The comparison of results from 11 groups using different numerical methods show excellent agreements in long-term and coseismic fault behavior. In BP1, we found that truncated domain boundaries influence interseismic stressing, earthquake recurrence, and coseismic rupture, and that model agreement is only achieved with sufficiently large domain sizes. In BP2, we found that complexity of fault behavior depends on how well physical length scales related to spontaneous nucleation and rupture propagation are resolved. Poor numerical resolution can result in artificial complexity, impacting simulation results that are of potential interest for characterizing seismic hazard such as earthquake size distributions, moment release, and recurrence times. These results inform the development of more advanced SEAS models, contributing to our further understanding of earthquake system dynamics.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».