Monitoring the 2021 M<sub>w</sub> 8.2 Alaska Earthquake by an Offshore Seismic and Fluid Pressure Observation Network and Implications for Ocean‐Crust Dynamic Coupling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ground shaking caused by earthquakes is accompanied by seafloor and sub‐seafloor formation fluid pressure variations in offshore areas, but there have been few collocated observations of these signals. In this work, we report seismic and high‐sampling‐rate fluid pressure records of the 2021 M w 8.2 Alaska earthquake by the Ocean Networks Canada (ONC) NEPTUNE observatory at an epicentral distance of ∼2,200 km in the northeast Pacific Ocean. The system comprises observatory nodes in various tectonic environments, with each node including buried broadband seismometers, seafloor pressure sensors, and, at two nodes, borehole pressure sensors. Seismic and tsunami waveforms of the M w 8.2 earthquake were documented in detail. Seismic seafloor pressure variations ( P sf ) were dominated by Rayleigh waves of periods between 5 and 50 s, with peak amplitudes of 3–4 kPa at most sites. Waveform similarity and the linear scaling between P sf and vertical ground acceleration indicate forced acceleration of the water column being dominant in governing P sf during long‐period surface‐wave arrivals, with an additional component of elastic oscillation occurring at higher frequencies (>0.1 Hz) causing extra pressure signals. Analysis of formation pressure variations due to various types of ocean loading of distinctly different frequencies (e.g., tides, tsunami, and infragravity waves) shows stable one‐dimensional vertical loading efficiencies that depend on lithology at each borehole site, with loading response being strongly influenced by the presence of free gas at shallow depths within the Cascadia accretionary prism. Inter‐site comparisons of seismic and seafloor pressure waveforms demonstrate a key role of sediment thickness in the amplification of surface wave amplitudes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 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 ».