Precursory Signal Detected for the 2018 Sierra Negra Volcanic Eruption, Galápagos, Using Seismic Ambient Noise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The changes in physical properties leading up to a volcanic eruption provide clues to processes occurring within volcanoes and may reveal premonitory signals. The Sierra Negra shield volcano, located in the Galápagos Islands, erupted on 26 June 2018 after months of continued inflation and escalating earthquake activity. We applied ambient noise interferometry to five months of continuous seismic data from 12 broadband stations to calculate crustal shear‐wave velocity changes before and during the eruption. Using the Moving Window Cross‐Spectral technique and a pre‐eruption stack of ambient seismic data as reference, we found a −0.27% decrease in velocity 17 days before the eruption in station‐pairs that pass beneath the caldera's north‐eastern sector. Sensitivity kernels suggest that the velocity changes of this precursory signal are greatest at depths corresponding to the shallow sill (∼2 km) beneath the wide caldera. Our results, considered in light of geodetic, seismicity, and petrological results, suggest that this velocity decrease is in part caused by dilatation from a ML 4.8 earthquake, and degassing after a possible magma intrusion below or at the base of the sill. The precursory velocity decrease within the sill region offers an important tool for forecasting future eruptions at Sierra Negra.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».