Including Earth-structure uncertainties in nonlinear moment-tensor estimations
Notice bibliographique
Résumé
Earthquake-source parameters can be estimated from seismic waveforms. Since these data indirectly observe the deformation process, parameters of a physical model that quantifies the deformation process are inferred through the inverse problem; which is under-determined. This requires several assumptions to be made about Earth structure and other aspects that affect the source parameter estimation. These assumptions primarily include a simplified seismic velocity model of the Earth waveform and noise models. The specific model choices affect data residuals and can lead to biased source parameter estimations and unrealistic assessment of the associated source-parameter uncertainties. While data errors are routinely included in parameter estimation for full centroid moment tensors, less attention has been paid to theory errors related to velocity model uncertainties and how these affect the resulting moment-tensor uncertainties. Here, we study non-linear full moment tensors with several simulated data sets and demonstrate that subsurface structure uncertainties can profoundly affect parameter estimation and that their inclusion leads to more realistic parameter uncertainty quantification. We present a solution to include model errors by estimating non-stationary (non-Toeplitz) error covariance matrices that lead to appropriate source-parameter estimates and uncertainties. Finally, we demonstrate the influence of these noise parameterisations on real regional seismic data of the ML 4.4, 13 June 2015 Fox Creek event, Canada. Including uncertainties in Earth-structure resulted in robust source parameter estimates in case the structure was poorly known.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».