Detection and location of earthquakes in the Canadian Rocky Mountain Trench by kurtosis and Bayesian sampling in the presence of strong cultural noise
Notice bibliographique
Résumé
To improve our understanding of the Canoe Reach Geothermal Field in the Rocky Mountain Trench of western Canada, we examine the distribution of local earthquakes using a network of 10 broadband seismometers deployed over a 40 by 60 km area across the trench. The Canoe Reach area exhibits strong cultural noise from communities, roads and trains that makes detecting earthquake signals challenging. We propose detecting earthquakes in the area of the trench by measuring the kurtosis of the seismic signal, which is a statistical moment representing the distribution tail and is insensitive to emerging signals but more sensitive to impulsive earthquake onsets. Examining the kurtosis of the three-component seismograms for four months of data, we identified eight local earthquakes. An earthquake catalog produced by STA/LTA detections found 11 events for the same four-month period, four of which were detected through our kurtosis approach. By further exploring the kurtosis detections, we are refining our catalog to identify the source of discrepancies between it and the STA/LTA catalog. We then estimated locations of our detected events, and the uncertainties of those locations, through nonlinear Bayesian sampling. This method treats the origin times, half-space velocities, and the picking noise for P and S arrivals as unknowns. We employed this parameterization to test whether Bayesian sampling could account for the challenging noise environment. Locating our detected events found that five events occurred outside the seismic network and three events occurred inside. The average horizontal and vertical uncertainty is 28 and 19 km respectively for the outside events. These uncertainties are lower at 7 and 9 km for the inside events. While the inside events exhibit lower spatial uncertainties than the outside events, their uncertainties remain large. We then examined whether the uncertainties could be further improved by jointly locating multiple events. Jointly inverting two of the events from within the array decreased their average horizontal uncertainty from 6.5 to 2.5 km and the vertical from 14 to 7 km. Reducing uncertainties in the locations of the events in this manner will clarify their distribution and all for an improved understanding of the seismicity and structure of the Rocky Mountain Trench.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».