Depth‐Scanning Algorithm: Accurate, Automatic, and Efficient Determination of Focal Depths for Local and Regional Earthquakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise source depths are critical to the understanding and interpretation of many seismological and tectonic processes. However, conventional earthquake location methods based on the arrival times of direct P and S phases have far less constraint on focal depths than on epicenters. Therefore, developing a method that can systematically and efficiently estimate focal depths with high accuracy, especially for the vast number of small earthquakes that can only be observed at local and regional distances, would make significant contributions to the geoscience research community. In this study, we develop a new method, named “Depth‐Scanning Algorithm,” to efficiently identify depth phases at local and regional distances. We first construct template waveforms of possible depth phases by applying various phase shifts to the original P and S waveforms to mimic the effect of reflection(s). We then systematically scan waveforms after the P and S phases for segments that match the depth‐phase templates. The arrival times of those segments are compared to the theoretical arrival times of depth phases predicted with an assumed velocity model and focal depth. We repeat the above process for a range of assumed focal depths, and the one most consistent with the theoretical prediction is deemed the final solution. Synthetic tests and applications to real data demonstrate the merits of our method compared to conventional location methods.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».