Community-Driven Code Comparisons for Three-Dimensional Dynamic Modeling of Sequences of Earthquakes and Aseismic Slip (SEAS)
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic modeling of sequences of earthquakes and aseismic slip (SEAS) provides a self-consistent, physics-based framework to connect, interpret, and predict diverse geophysical observations across spatial and temporal scales. Amid growing applications of SEAS models, numerical code verification is essential to ensure reliable simulation results but is often infeasible due to the lack of analytical solutions. Here, we develop two benchmarks for three-dimensional (3D) SEAS problems to compare and verify numerical codes based on boundary-element, finite-element, and finite-difference methods, in a community initiative. Our benchmarks consider a planar vertical strike-slip fault obeying a rate- and state-dependent friction law, in a 3D homogeneous, linear elastic whole-space or half-space, where spontaneous earthquakes and slow slip arise due to tectonic-like loading. We use a suite of quasi-dynamic simulations from 10 modeling groups to assess the agreement during all phases of multiple seismic cycles. We found excellent quantitative agreement among simulated outputs for sufficiently large model domains and fine grid spacings. However, discrepancies in rupture fronts of the initial event are influenced by the free surface and various computational factors. The recurrence intervals and nucleation phase of later earthquakes are particularly sensitive to numerical resolution and domain-size-dependent loading. Despite such variability, key properties of individual earthquakes, including rupture style, duration, total slip, peak slip rate, and stress drop, are comparable among even marginally resolved simulations. Our benchmark efforts offer a community-based example to improve numerical simulations and reveal sensitivities of model observables, which are important for advancing SEAS models to better understand earthquake system dynamics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».