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Enregistrement W4220983695 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10750

Ground motion simulations relating topographic amplification and landslide initiation during the Mw7.6 2005 Kashmir Earthquake.

2022· preprint· en· W4220983695 sur OpenAlexaff
Audrey Dunham, E. Kiser, Jeffrey S. Kargel, Umesh K. Haritashya, C. Scott Watson, Dan H. Shugar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologySeismologySeismic hazardLandslideSlip (aerodynamics)Strong ground motionPeak ground accelerationEarthquake simulationKinematicsSeismic microzonationEarthquake ruptureFault (geology)Interplate earthquakeGeodesyGround motion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2005 Mw 7.6 Kashmir earthquake is the most devastating earthquake to occur along the Himalayan arc, resulting in 87,000 fatalities, 69,000 injuries, and 2.8 million people left homeless. The rupture occurred on a 30° NE dipping thrust fault and generated a ~70 km long surface rupture that concentrated much of the damage. Along with the primary hazard caused by the seismic shaking, many secondary hazards, including nearly 3,000 coseismic landslides, were initiated due to the shaking from this event. In the absence of seismic data recorded near the source of this earthquake, we attempt to understand the relationships between ground shaking and coseismic landslides by using numerical techniques to model the ground motions and topographic amplification from the Kashmir earthquake. We use the spectral element method implemented in SPECFEM3D to model kinematic rupture scenarios for the Kashmir earthquake in both high resolution and flat topography, obtaining a topographic amplification factor by comparing these simulations. We generate a range of seismic source models using the rupture generator FakeQuakes, starting with a mean slip model from the earthquake and adding stochastic variations to both static and kinematic rupture properties to produce variable rupture scenarios. The advantages of this technique, compared to calculating ground motions from one finite fault model, is that by adding stochastic variations, the source model has higher, more realistic, frequencies, and that it enables the investigation of how varying rupture properties affect topographic amplification. We calculate both peak ground velocity (PGV) and topographic amplification for each scenario and compare the average and standard deviations to locations of landslide initiation. Preliminary results from five earthquake sources shows that with changing source parameters, PGV and topographic amplification patterns remain relatively constant and that positive amplifications are concentrated at the peaks of ridges and negative amplifications are concentrated in valleys. There are no obvious relationships between the patterns of amplification and landsliding, possibly due to limitations in landslide mapping. Other causes of landslides--such as variations in lithology, distance to anthropogenic features (roads, construction), distance to faults, and distance to ridges, and rivers--will be investigated further to understand the relationships between topographic amplification and other triggers. Future work includes combining these results with similar studies for earthquakes with different source properties and in different topographic settings to further understand the controlling factors of topographic amplification as a trigger for coseismic landslides.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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