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Enregistrement W3030386568 · doi:10.1186/s40623-020-01190-6

Determination of the dipping direction of a blind reverse fault from InSAR: case study on the 2017 Sefid Sang earthquake, northeastern Iran

2020· article· en· W3030386568 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEarth Planets and Space · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Space AgencyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchJapan Aerospace Exploration AgencyJapan International Cooperation Agency
Mots-clésSeismologyGeologyInterferometric synthetic aperture radarAftershockFault (geology)Seismic gapActive faultGeodesySinistral and dextralFault traceInversion (geology)TectonicsSynthetic aperture radarRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determining the fault parameters of an earthquake is fundamental for studying the earthquake physics, understanding the seismotectonics of the region, and forecasting future earthquake activities in the surrounding area. Dense crustal deformation data such as Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) are useful for fault parameter determination, but determining the dipping direction of a blind fault is often challenging when the size of the earthquake is not large ( M < 7) or when the coverage of the deformed area is limited to capture the details of rupture. The 5th April 2017, Mw 6.1 earthquake occurred near the city of Sefid Sang, northeast of Iran, provides an excellent case for exploring the potential of InSAR data for determining the dipping direction of a blind reverse fault. Using Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) and Sentinel-1A interferograms of four different observation directions and a fault slip inversion method that allows thorough exploration of the fault geometry led to two candidates of reverse fault models, dipping either to the northeast or the south. The results show that the fault models of both dipping directions explain the data well, with a slight advantage in the northeast-dipping fault model in terms of the misfit when the atmospheric corrections were applied. The northeast-dipping fault model is, in addition, more consistent with the strike of the mapped active faults in the region and with the aftershock distribution, from which we infer that the 2017 Sefid Sang earthquake occurred on a northeast-dipping dextral-reverse fault. The preferred fault model has a strike angle of 314.8°, dip angle of 47.4° and rake angle of 130.3°, and a slip distribution of maximum 1.35 m at depth of 5 km equivalent to Mw 6.0. This study illuminates the difficulty of determining the dipping direction of blind faults even with InSAR measurements from multiple directions, but also that correcting for the atmospheric noise and comparing with other kinds of data can help infer the fault dipping direction.

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.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,995

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,186 · 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