Improved Estimation of Glacial‐Earthquake Size Through New Modeling of the Seismic Source
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The number of gigaton‐sized iceberg‐calving events occurring annually at Greenland glaciers is increasing, part of a larger trend of accelerating mass loss from the Greenland Ice Sheet. Though visual observation of large calving events is rare, ∼60 glacial earthquakes generated by these calving events are currently recorded each year by regional and global seismic stations. An empirical relationship between iceberg size and MCSF, a summary measure of glacial‐earthquake size, was recently demonstrated by Olsen and Nettles (2019), https://doi.org/10.1029/2019JF005054 . However, MCSF is known to be sensitive to choices made in modeling the seismic source. We incorporate constraints on the seismic source from laboratory studies of calving and test multiple source time functions using synthetic and observed glacial‐earthquake waveforms. We find that a simple, fixed time function with a shape informed by laboratory results greatly improves estimates of earthquake size. The average ratio of estimated to true peak force values is 1.03 for experiments using our preferred source model, compared with an average of 0.3 for models used in previous studies. We find that maximum‐force values estimated from waveform modeling depend far less on model choices than does MCSF, and therefore prefer maximum force as a measure of glacial‐earthquake size. Using both synthetic and real data, we confirm a correlation between maximum force and iceberg mass. Our results support the possibility of developing useful scaling relationships between seismic observables and physical parameters controlling glacier calving.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».