Method for Determination of Focal Mechanisms of Magnitude 2.5–4.0 Earthquakes Recorded by a Sparse Regional Seismic Network
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Focal mechanisms of earthquakes with magnitudes Mw 4.0 and less recorded by a sparse seismic network are usually poorly constrained due to the lack of an appropriate method applicable to finding these parameters with a sparse set of observations. We present a new method that can accurately determine focal mechanisms of earthquakes with Mw (3.70–3.04) using data from a few regional seismic stations. We filter the observed seismograms as well as synthetic seismograms through a frequency band of 1.5–2.5 Hz, which has a good signal-to-noise ratio for small earthquakes of the magnitudes with which we are working. The waveforms are processed to their envelopes to make the waveforms relatively simple for modeling. To find the optimal focal mechanism for an event, a nonlinear moment tensor inversion in addition to a coarse grid search over the possible dip, rake, and strike angles at a fixed value of focal depth and a fixed value of scalar moment is performed. We tested the method on 18 aftershocks of Mw (3.70–2.60) of the 2011 Mw 5.7 Mineral, Virginia, earthquake and on five aftershocks of Mw (3.62–2.63) of the 2013 Mw 4.5 Ladysmith, Quebec, earthquake. Our method obtains accurate focal mechanisms for 16 out of the 21 events that have previously reported focal mechanisms. Tests of our method for different crustal models show that event focal mechanism determinations vary with an average Kagan angle of 30° with the different crustal models. This means that the event focal mechanism determinations are only somewhat sensitive to the uncertainties in the crustal models tested. This study confirms that our method of modeling envelopes of seismic waveforms can be used to extract accurate focal mechanisms of earthquakes with short-time functions (Mw<4.0) using at least three regional seismic network stations at epicentral distances of 60–350 km.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».