Machine Learning-Based Earthquake Catalog and Tomography Characterize the Middle-Northern Section of the Xiaojiang Fault Zone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The left-lateral strike-slip Xiaojiang fault is an important tectonic boundary between Sichuan–Yunnan diamond block and the Yangtze block, which accommodated several M > 7.0 damaging earthquakes in the past ∼500 yr, as well as intense tectonic deformation. However, the seismogenesis of its middle-northern section are not well understood due to the lack of dense stations. In this study, we analyze one year of continuous seismic records from November 2019 to November 2020, which are recorded at a recently deployed dense seismic array. We build a high-precision earthquake catalog for the region using our recently developed machine learning-based earthquake location workflow (LOC-FLOW), which consists of machine learning phase picking, phase association, velocity model updating, and station correction, absolute location, and double-difference relative location. We then adopt a double-difference tomography method (tomoDD) to refine locations of 16,000 events and build a high-resolution 3D velocity model using both machine learning differential times and cross-correlation differential times. The seismicity distribution not only delineates detailed geometry of the main fault system but also characterizes several branch faults, including two echelon subfaults crossing the north–south-striking main fault. The velocity model shows strong lateral heterogeneities and exhibits a clear relationship to the seismicity distribution: the boundary of high- and low-velocity regions or high-velocity regions above low-velocity bodies accommodate the majority of earthquakes. The variation of the constructed 3D velocity model can be well explained by geological and tectonic settings of the region. In addition, we identify two seismic gaps, which accumulate stress and imply the potential of hosting future moderate-to-large earthquakes. Our study demonstrates, with the aid of LOC-FLOW and tomoDD, machine learning-based phase picks lead to promising performance in constraining high-precision earthquake catalogs and constructing high-resolution velocity models. Machine learning-based tools are becoming the next generation of routine earthquake analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».