Are Aftershock Sequences Pertinent to Long‐Term Seismic Hazard Assessments? Insights From the Temporal ETAS Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aftershocks are commonly removed from observed earthquake catalogs in probabilistic seismic hazard analyses, using declustering techniques. We use stationary and temporal Epistemic‐Type Aftershock Sequence (ETAS) models to generate aftershocks from background seismicity and preceding aftershocks. We assume that the mainshocks equal the background seismicity, to divide the synthetic earthquake catalogs into mainshock (declustered) and complete (nondeclustered) versions. Only mainshocks follow a Poissonian distribution. We then evaluate how accurately we can forecast the recurrence of the largest events based on the simulated catalogs. A single b value is derived from the simulated catalogs and used in the magnitude‐frequency forecast. When the b value of the mainshocks is considerably smaller than the b value of the aftershocks, the information derived from the mainshock catalog leads to accurate predictions of the occurrence of the largest events. Conversely, when the mainshock and aftershocks have comparable b values, only the complete catalog produces representative estimates for the occurrence statistics of the largest events. We also show that using Poisson statistics leads to representative assessment of long‐term recurrences, even if aftershocks have a non‐Poissonian distribution. Finally, we analyze a recent case of induced seismicity, Oklahoma, USA, where the complete catalog displays a kink in the magnitude‐frequency distribution. Declustering removes this kink, leading to better b value estimations for the largest magnitude events. We conclude that temporal declustering for seismic hazard assessment is only recommended in catalogs with a large number of earthquakes and in catalogs where the b values of the mainshocks are significantly different from the b values of the complete catalog.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».