Seismic Hazard Analyses From Geologic and Geomorphic Data: Current and Future Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The loss of life and economic consequences caused by several recent earthquakes demonstrate the importance of developing seismically safe building codes. The quantification of seismic hazard, which describes the likelihood of earthquake‐induced ground shaking at a site for a specific time period, is a key component of a building code, as it helps ensure that structures are designed to withstand the ground shaking caused by a potential earthquake. Geologic or geomorphic data represent important inputs to the most common seismic hazard model (probabilistic seismic hazard analyses, or PSHAs), as they can characterize the magnitudes, locations, and types of earthquakes that occur over long intervals (thousands of years). However, several recent earthquakes and a growing body of work challenge many of our previous assumptions about the characteristics of active faults and their rupture behavior, and these complexities can be challenging to accurately represent in PSHA. Here, we discuss several of the outstanding challenges surrounding geologic and geomorphic data sets frequently used in PSHA. The topics we discuss include how to utilize paleoseismic records in fault slip rate estimates, understanding and modeling earthquake recurrence and fault complexity, the development and use of fault‐scaling relationships, and characterizing enigmatic faults using topography. Making headway in these areas will likely require advancements in our understanding of the fundamental science behind processes such as fault triggering, complex rupture, earthquake clustering, and fault scaling. Progress in these topics will be important if we wish to accurately capture earthquake behavior in a variety of settings using PSHA in the future.
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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 | 0,035 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».