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Enregistrement W3159122749 · doi:10.1007/s10950-021-10008-1

On the strength of the phase cross-correlation in retrieving the Green’s function information in a region affected by persistent aftershock sequences

2021· article· en· W3159122749 sur OpenAlexfundno aff
Amir Ali Hamed, Zaher‐Hossein Shomali, Ali Moradi

Notice bibliographique

RevueJournal of Seismology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Institute of Earthquake Engineering and SeismologyUppsala UniversitetUniversity of Tehran
Mots-clésAmplitudeSeismologyAftershockNormalization (sociology)GeologyPhysicsGeodesyMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although research on seismic interferometry is now entering a phase of maturity, earthquakes are still the most troublesome issues that plague the process in real applications. To address the problems that arise from spatially scattered and temporally transient enormous earthquakes, preference is usually given to the use of time-dependent weights. However, small earthquakes can also have a disturbing effect on the accuracy of interpretations if they are persistently clustered right next to the perpendicular bisector of the line joining station pairs or in close proximity to one of the stations. With regard to the suppression of these cluster earthquakes, commonly used solutions for dealing with monochromatic microseismic cluster events (e.g., implementing a band-reject filter around a comparatively narrow frequency band or whitening the amplitude spectra before calculating the cross-spectrum between two signals) may not have the necessary efficiency since earthquake clusters are generally a collection of events with different magnitudes, each having its own frequency and energy contents. Therefore, the only solution left in such a situation is to use stronger non-linear time-dependent weights (e.g., square of the running average or one-bit normalization), which may cause Green’s function amplitude information to be lost. In this paper, by simulating the records of a benchmark earthquake MN5.2 with the help of empirical Green’s functions (EGF) obtained after the Ahar-Varzeghan Earthquake Doublet (MN6.4 and MN6.3), it is shown that the amplitude-unbiased phase cross-correlation is a relatively efficient approach in the face of the issues concerning long-standing cluster events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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