Notice bibliographique
Résumé
We develop a novel framework of time-dependent probabilistic tsunami hazard analysis (PTHA) and apply it to Western Sumatra, Indonesia, where future tsunamigenic events are anticipated in the Mentawai region of the Sunda subduction zone. An earthquake rupture model taking into account the spatiotemporal interaction of major megathrust segments is used to simulate future tsunamigenic earthquakes. The earthquake rupture process of the segments is characterized by a multivariate Bernoulli model with interarrival times following a Brownian passageâtime distribution and the dependency between segments specified by a spatial correlation function. We calibrate this model with historical ruptures of the Mentawai thrust in the last 450 years. A total of ≥ 100,000 time-dependent earthquake rupture cases are then coupled with a stochastic tsunami simulation method to evaluate tsunami hazards. We generate a total of 6,300 stochastic tsunami source models from six magnitude scenarios between M 7.75 and M 9.0 and obtain time-dependent PTHA results for seven different periods (1, 5, 10, 20, 30, 50 and 450 years). We further compare the time-dependent PTHA results with a time-independent PTHA approach to investigate the influence of the spatiotemporal earthquake rupture model. The space-time interaction model successfully generates annual seismic moment rates consistent with the observations. Moreover, the model can capture the uncertainty of future time-dependent tsunami hazards. On the other hand, the time-independent approach produces slightly higher hazard estimates than the time-dependent model for long-term hazard assessments (> 450 years).
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,083 |
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 ».