Least-squares migration imaging of receiver functions
Notice bibliographique
Résumé
The growth of data recorded by dense seismic arrays has stimulated the development of new array-based receiver function (RF) imaging techniques. This study examines the feasibility and performance of the least-squares migration (LSM) method, a state-of-art technique used in exploration seismology, to lithospheric imaging using teleseismic RFs. Taking advantage of a pair of forward (de-migration) and adjoint (migration) operators, the LSM casts migration as a regularized least-squares optimization problem. We employ the Split-step Fourier method to design the two operators and conduct wavefield propagation in heterogeneous media. Synthetic tests with models containing various Moho geometries demonstrate that LSM enables resolving interfaces at a higher resolution than conventional migration. Then LSM is applied to teleseismic data recorded by the Hi-CLIMB array deployed on the Tibetan Plateau. Considering the irregular and noisy recordings from field acquisition, we adopt signal processing algorithms, including the Radon transform and Singular Spectrum Analysis filter, to regularize the wavefields and precondition the RFs. The proposed workflow produces a significantly improved subsurface image than conventional methods, revealing new observations of 1) two well-defined interfaces at the base of the crust and 2) gently dipping mantle discontinuities extending continuously from the Lhasa Block to the Qiangtang Block. These structures could represent the imbricated Indian and Tibetan crust underlain by the underthrusting Indian lithosphere, implying that the Indian collisional front extends as far north as the Bangong-Nujiang suture. Overall, our study offers a new high-resolution RF imaging tool and inspires the future development of advanced array processing workflows.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».