Slip model of the 2013 April 16 Mw 7.7 Saravan intra-slab earthquake (Makran subduction zone) derived from InSAR, GPS, and Teleseismic P-wave modeling
Notice bibliographique
Résumé
The 2013 April 16 Mw 7.7 Saravan earthquake, an intra-slab earthquake with a normal faulting mechanism at of 50 km depth, occurred in the western part of the Makran subduction zone, where the Arabian oceanic lithosphere subducts northward under Iran and Pakistan. This event was the first instrumental recorded earthquake with a magnitude larger than Mw 6 since the last century. Studying this earthquake using geodetic and seismological data brings a unique opportunity to measure surface displacement due to the earthquake and assess causative fault parameters. Furthermore, it enables us to address some problems in the Makran subduction zone including slab dip angle, depth of dip angle change. We used interferograms generated from RADARSAT-2 Synthetic Aperture Radar (SAR) data and coseismic GPS velocity field to combine with teleseismic P-wave data to model source fault parameters. First, we apply uniform slip modeling using a Bayesian bootstrap optimization nonlinear inversion method to find causative fault parameters. We specify search grids based on the LOS displacement map and focal mechanism solutions for each fault parameter to find the best solutions. These parameters include length, width, depth, strike, dip, rake, slip, location of the fault plane, rupture nucleation point, and origin time. Based on some prior tests and seismological information of earthquake, we decreased the search area of each parameter: depth 30- 70 km, dip 40˚- 80˚, strike 200˚-250˚, length 50-120 km, width 30-50 km, rake -150˚ -80˚ slip 1-4 m and let rupture nucleation point and origin time to be wide enough implying that all possible and reasonable fault geometry and kinematics parameters can be explored. Synthetic static displacements and seismic waveforms in a layered medium were computed with the Green's functions calculated using QSSP and PSGRN/PSCMP, respectively (Wang et al., 2006; Wang et al., 2017). A Green's function store contains pre-calculated Green's functions on a grid for combinations of source depth and source-receiver surface distance. For the layered half-space medium, we used the velocity structure of the GOSH seismic station to derive the Green Functions (Sebastian et al., 2016). After 450,000 iterations, the waveform fits, subsampled surface displacements as observed, modeled, and residual maps based on the best model are resolved. The distributions and resulting confidence intervals indicate that the parameters were well constrained. The joint inversion's best result indicates that the Saravan 2013 causative fault is a North-dipping normal fault with a dip of ~ 67°. The earthquake source length and width are approximately 120 and 80 km respectively. In the second step, we model the derived fault plane in the previous step to retrieve the distributed slip model, allowing the slip to vary across the fault plane. In this step, all the parameters assumed fixed except slip. We extend fault length and width to 150 km and 100 km to prevent unwanted slip in the corners. The slip variation along the causative fault is characterized by one significant patch at the depth between 30-65 km with a maximum magnitude of about 4 m at 42-52 km.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».