Constraints on Deep Moonquake Focal Mechanisms Through Analyses of Tidal Stress
Notice bibliographique
Résumé
[1] A relationship between deep moonquake occurrence and tidal forcing is suggested by the monthly periodicities observed in the occurrence times of events recorded by the Apollo Passive Seismic Experiment. In addition, the typically large S wave to P wave arrival amplitude ratios observed on deep moonquake seismograms are indicative of shear failure. Tidal stress, induced in the lunar interior by the gravitational influence of the Earth, may influence moonquake activity. We investigate the relationship between tidal stress and deep moonquake occurrence by searching for a linear combination of the normal and shear components of tidal stress that best approximates a constant value when evaluated at the times of moonquakes from 39 different moonquake clusters. We perform a grid search at each cluster location, computing the stresses resolved onto a suite of possible failure planes, to obtain the best fitting fault orientation at each location. We find that while linear combinations of stresses (and in some cases stress rates) can fit moonquake occurrence at many clusters quite well; for other clusters, the fit is not strongly dependent on plane orientation. This suggests that deep moonquakes may occur in response to factors other than, or in addition to, tidal stress. Several of our inferences support the hypothesis that deep moonquakes might be related to transformational faulting, in which shear failure is induced by mineral phase changes at depth. The occurrence of this process would have important implications for the lunar interior.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».