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Enregistrement W3184045791 · doi:10.3389/feart.2021.699560

Real-Time Characterization of Finite Rupture and Its Implication for Earthquake Early Warning: Application of FinDer to Existing and Planned Stations in Southwest China

2021· article· en· W3184045791 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Earthquake AdministrationEidgenössische Technische Hochschule ZürichBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceChina Scholarship CouncilStrong
Mots-clésEpicenterSeismologyWaveformGeologyWarning systemBroadbandComputer scienceSource modelEarthquake predictionEarthquake simulationFault (geology)Line (geometry)GeodesyTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earthquake early warning (EEW) not only improves resilience against the risk of earthquake disasters, but also provides new insights into seismological processes. The Fin ite-Fault Rupture De tecto r (FinDer) is an efficient algorithm to retrieve line-source models of an ongoing earthquake from seismic real-time data. In this study, we test the performance of FinDer in the Sichuan-Yunnan region (98.5 o E–106.0 o E, 22.0 o N–34.0 o N) of China for two datasets: the first consists of seismic broadband and strong-motion records of 58 earthquakes with 5.0 ≤ M S ≤ 8.0; the second comprises additional waveform simulations at sites where new stations will be deployed in the near future. We utilize observed waveforms to optimize the simulation approach to generate ground-motion time series. For both datasets the resulting FinDer line-source models agree well with the reported epicenters, focal mechanisms, and finite-source models, while they are computed faster compared to what traditional methods can achieve. Based on these outputs, we determine a theoretical relation that can predict for which magnitudes and station densities FinDer is expected to trigger, assuming that at least three neighboring stations must have recorded accelerations of 4.6 cm/s 2 or more. We find that FinDer likely triggers and sends out a report, if the average distance between the epicenter and the three closest stations, D epi , is equal or smaller than log 10 ( M a + b ) + c, where a = 1.91, b = 5.93, and c = 2.34 for M = M W ≥ 4.8, and c = 2.49 for M = M S ≥ 5.0, respectively. If the data used in this study had been available in real-time, 40–70% of sites experiencing seismic intensities of V-VIII (on both Chinese and MMI scales) and 20% experiencing IX-X could have been issued a warning 5–10 s before the S- wave arrives. Our offline tests provide a useful reference for the planned installation of FinDer in the nationwide EEW system of Chinese mainland.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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