Interpretation of volcanic surface deformation using a 3D multi-source approach
Notice bibliographique
Résumé
Volcano geodetic observation is a valuable tool to infer location, strength and geometry of magmatic plumbing systems. The availability of high precision and spatial resolution, spanning decades, deformation data from satellite radar observation and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) can give us important information for detecting and characterizing their temporal variations as well as other possible geodynamic sources acting in the volcanic area. For this objective inversion techniques are necessary which help us to obtain the maximum of information from these new datasets. We present a new, original methodology to carry out a multi-source inversion of ground deformation data to better understand the subsurface causative processes (Camacho et al., 2020). The methodology uses a nonlinear approach which permits the determination of location, size and three-dimensional configuration, without any a priori assumption as to the number, nature or shape of the potential sources. The proposed method identifies a combination of pressure bodies and different types of dislocation sources (dip-slip, strike-slip and tensile) representing magmatic sources and other processes such as earthquakes, landslides or groundwater-induced subsidence through the aggregation of elemental cells. This approach carries out a simultaneous inversion of the deformation components and/or line-of-sight (LOS) data; and a simultaneous determination of diverse structures such as pressure bodies or dislocation sources, representing local and regional effects. Both things are done in a fully 3D context and without any initial hypothesis about the number, geometry or types of the causative sources is necessary. We show results from the application of this new methodology to synthetic and real test cases (e.g., Mt. Etna). This research has been primarily supported by the Spanish Ministerio de Ciencia, Innovación and Universidades research project DEEP-MAPS (RTI2018-093874-B-I00) and is part of the CSIC-PTIs TELEDETEC and POLARCSIC activities. References Camacho, A.G., Fernández, J., Samsonov, S.V., Tiampo K.F., Palano, M., 2020. Multisource 3D modelling of elastic volcanic ground deformations. Earth and Planetary Science Letters, 547C, 116445. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2020.116445.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».