Multi‐method site characterization to verify the hard rock (Site Class A) assumption at 25 seismograph stations across Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Site characterization is a crucial component in assessing seismic hazard, typically involving in situ shear‐wave velocity ( V S ) depth profiling, and measurement of site amplification including site period. Noninvasive methods are ideal for soil sites and become challenging in terms of field logistics and interpretation in more complex geologic settings including rock sites. Multiple noninvasive active‐ and passive‐seismic techniques are applied at 25 seismograph stations across Eastern Canada. It is typically assumed that these stations are installed on hard rock. We investigate which site characterization methods are suitable at rock sites as well as confirm the hard rock assumption by providing V S profiles. Active‐source compression‐wave refraction and surface wave array techniques consistently provide velocity measurements at rock sites; passive‐source array testing is less consistent but it is our most suitable method in constraining the rock V S . Bayesian inversion of Rayleigh wave dispersion curves provides quantitative uncertainty in the rock V S . We succeed in estimating rock V S at 16 stations, with constrained rock V S estimates at 7 stations that are consistent with previous estimates for Precambrian and Paleozoic rock types. The National Building Code of Canada uses solely the time‐averaged shear‐wave velocity of the upper 30 m ( V S 30 ) to classify rock sites. We determine a mean V S 30 of ∼ 1600 m/s for 16 Eastern Canada stations; the hard rock assumption is correct (>1500 m/s) but not as hard as often assumed (∼2000 m/s). Mean variability in V S 30 is ∼400 m/s and can lead to softer rock classifications, in particular, for Paleozoic rock types with lower average rock V S near the hard/soft rock boundary. Microtremor and earthquake horizontal‐to‐vertical spectral ratios are obtained and provide site period classifications as an alternative to V S 30 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».