Temporal Variation in Cultural Seismic Noise and Noise Correlation Functions during COVID-19 Lockdown in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic of 2020 led to a widespread lockdown that restricted human activities, particularly land, air, and maritime traffic. The “quietness” on land and ocean that followed presents an opportunity to measure an unprecedented reduction in human-related seismic activities and study its effect on the short-period range of ambient noise cross-correlation functions (NCFs). We document the variations in seismic power levels and signal quality of short-period NCFs measured by four seismographs located near Canadian cities across the pandemic-defined timeline. Significant drops in seismic power levels are observed at all the locations around mid-March. These drops coincide with lockdown announcements by the various Canadian provinces where the stations are located. Mean seismic power reductions of ∼24% and ∼17% are observed near Montreal and Ottawa, respectively, in eastern Canada. Similar reductions of ∼27% and 17% are recorded in western Canada near Victoria and Sidney, respectively. None of the locations show full recovery in seismic power back to the pre-lockdown levels by the end of June, when the provinces moved into gradual reopening. The overall levels of seismic noise during lockdown are a factor of 5–10 lower at our study locations in western Canada, relative to the east. Signal quality of NCF measured in the secondary microseism frequency band for the station pair in western Canada is maximum before lockdown (late February–early March), minimum during lockdown (mid–late March), and increased to intermediate levels in the reopening phase (late May). A similar pattern is observed for the signal quality of the eastern Canada station pair, except for a jump in levels at similar periods during the lockdown phase. The signal quality of NCF within the secondary microseism band is further shown to be the lowest for the western Canada station pair during the 2020 lockdown phase, when compared with similar time windows in 2018 and 2019.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».