Notice bibliographique
Résumé
<p>Earthquakes trigger subsequent earthquakes. They form clusters and swarms in space and in time. This is a direct manifestation of the non-Poisson behavior in the occurrence of earthquakes, where earthquake magnitudes and time intervals between successive events are not independent and are influenced by past seismicity. As a result, the distribution of the number of earthquakes is no longer strictly Poisson and the statistics of the largest events deviate from the GEV distribution. In statistical seismology, the occurrence of earthquakes is typically approximated by a stochastic marked point process. Among different models, the ETAS model is the most successful in reproducing several key aspects of seismicity. Recent analysis suggests that the ETAS model generates sequences of events which are not Poisson. This becomes important when the ETAS based models are used for earthquake forecasting (Shcherbakov et al., Nature Comms., 2019). In this work, I consider the Bayesian framework combined with the ETAS model to constrain the magnitudes of the largest expected aftershocks during a future forecasting time interval. This includes the MCMC sampling of the posterior distribution of the ETAS parameters and computation of the Bayesian predictive distribution for the magnitudes of the largest expected events. To validate the forecasts, the statistical tests developed by the CSEP are reformulated for the Bayesian framework. In addition, I define and compute the Bayesian p-value to evaluate the consistency of the forecasted extreme earthquakes during each forecasting time interval. The Bayesian p-value gives the probability that the largest forecasted earthquake can be more extreme than the observed one. The suggested approach is applied to the recent 2019 Ridgecrest earthquake sequence to forecast retrospectively the occurrence of the largest aftershocks (Shcherbakov, JGR, 2021). The results indicate that the Bayesian approach combined with the ETAS model outperformed the approach based on the Poisson assumption, which uses the extreme value distribution and the Omori law.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».