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Enregistrement W3171291776 · doi:10.5194/egusphere-egu21-2237

Interpretation of volcanic surface deformation using a 3D multi-source approach

2021· article· en· W3171291776 sur OpenAlexaff
José Fernández, Antonio G. Camacho, Sergey Samsonov, K. F. Tiampo, Mimmo Palano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies Worldwide
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyVolcanoGeodetic datumInterferometric synthetic aperture radarSlip (aerodynamics)GNSS applicationsGeodesyInversion (geology)Deformation (meteorology)SeismologyGlobal Positioning SystemComputer scienceRemote sensingTectonicsSynthetic aperture radar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>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).</p><p>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.</p><p>References<br>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.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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