Evaluation and Updates for the USGS San Francisco Bay Region 3D Seismic Velocity Model in the East and North Bay Portions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We update the eastern and the northern portions of the detailed domain of the U.S. Geological Survey San Francisco Bay region 3D seismic velocity model (SFVM) based on comparisons of recorded and synthetic ground motions from 20 moderate (Mw 3.7–4.6) earthquakes. We modify the current SFVM (v.08.3.0) by assigning alternate property-versus-depth relations to the existing 3D geologic model. In some places, changes correspond to reassigning correct relations in which geologic units appear to be mislabeled, and in other places we subdivide geologic units where mapped geologic boundaries are missing from the 3D models so that we can implement a velocity contrast across a boundary. We also make ad hoc adjustments to velocity rules near the surface in some areas to better fit arrival times (specifically, in the Livermore basin). The updates reduce misfits in waveform correlation, travel time, cumulative absolute displacement, and peak ground velocity and are included in v.21.1 of the model. The selected earthquakes are small enough so that we neglect finite-source effects and model them as point sources. This allows us to assume that observed waveform characteristics are the result of path effects, and discrepancies between synthetic and recorded motions arise from misrepresentation of the elastic properties. Our analysis suggests refining the 3D geologic model, and adjusting the rules assigning properties to the geologic units will further improve the accuracy of the SFVM for simulating earthquake ground motions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».