Spontaneous dynamic rupture modeling of 2017 M 5.4 Pohang, South Korea, earthquake, using the slip-weakening friction law
Notice bibliographique
Résumé
An M 5.4 earthquake occurred in the southeastern part of the Korean Peninsula in 2017. It is an oblique thrust event that occurred at a relatively shallow depth (~ 5 km) although it did not create coseismic surface rupture. A coseismic slip model was successfully obtained by inverting the ground displacement field extracted by the InSAR data (Song and Lee, 2019). In this study, we performed spontaneous dynamic rupture modeling using the slip weakening friction law. The static stress drop distribution obtained by the coseismic slip model was used as an input stress field. We adopted high performance computing (HPC) using the parallelized dynamic rupture modeling code (SORD, Support Operator Rupture Dynamics). Although our target event is moderate-sized one, we can successfully produce a spontaneous dynamic rupture model using a relatively small initial nucleation patch (radius ~ 1 km) with a relatively small slip weakening distance (~ 5 cm). Our preliminary results show that the rupture creates an asperity near the initial nucleation zone with approximately 4 MPa stress drop, then propagates obliquely upward both in the northeast and southwest directions. Although we assumed a single planar fault plane in our current rupture modeling, it seems worthwhile to dynamically model the rupture process, including complex fault geometry in following studies. Dynamic rupture modeling for a natural earthquake provides an opportunity to understand the dynamic rupture characteristics of the earthquake, including both stress drop and fracture energy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».