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Enregistrement W4321481245 · doi:10.5194/egusphere-egu23-5772

Different Tectonics, Same Approach:  Estimation of source parameters using the Coda Calibration Tool (CCT).

2023· preprint· en· W4321481245 sur OpenAlexaffabout
Paola Morasca, Kevin Mayeda, Jorge I. Roman-Nieves, D. R. Shelly, Katherine M. Whidden, A L Bent, Charlie Peach, S. Nippress, David Green, W. R. Walter, Justin Barno, Dino Bindi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCodaCalibrationSeismologyMicroseismScalingSource codeTectonicsGeologyComputer scienceAlgorithmStatisticsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that the use of different methods (e.g., spectral fitting, empirical Green’s functions) for compiling catalogs of source parameters (e.g., seismic moment, stress drop) can results in significant inconsistencies (Baltay et al., 2022). In this study, we present the application of coda-wave source parameters estimation by the Coda Calibration Tool (CCT) to different tectonic settings for closer analysis of the regional variations.  CCT implements the empirical methodology outlined in Mayeda et al., (2003), which provides stable source spectra and source parameters even for events recorded by sparse local and regional seismic networks (e.g., Morasca et al., 2022). The main strength of the method is the use of narrowband coda waves measurements, which show low sensitivity to source and path heterogeneity. Additionally, we use independent ground-truth (GT) reference spectra for which apparent stresses are independently calculated through the coda spectral ratio (Mayeda et al., 2007), to break the path and site trade-off.  The use of GT spectra eliminates the need to assume source scaling for the region, reducing the impact of a-priori model assumptions on the interpretation of scaling laws of source parameters and their variability. The CCT is a freely available Java-based code (https://github.com/LLNL/coda-calibration-tool) that significantly reduces the coda calibration effort and provides calibration parameters for future use in the same region for routine processing.Recently, several studies applied CCT in very different tectonic contexts, including (1) earthquakes in tectonically active regions (e.g., central Italy, Puerto Rico, southern California, Utah); (2) induced earthquakes in southern Kansas and northern Oklahoma; and (3) moderate-sized earthquakes in stable continental regions such as in Eastern Canada and the United Kingdom. There is excellent agreement between coda-derived Mw in all regions and available Mw from waveform modelling. In some cases, such as central Italy and Ridgecrest, the validation process also involved the comparison with estimates from different empirical techniques, such as spectral decomposition approaches applied to data sets sharing common events with CCT. Overall, there is a general consistency in the scaling laws obtained for different source parameters (e.g., seismic moment, corner frequency, radiated energy and apparent stress), with earthquakes in the UK and Canada having similar and higher apparent stresses than Utah, central Italy, Puerto Rico and southern California, while the induced regions are characterized by the lowest values. In conclusion, the application of a consistent methodological framework and the robustness demonstrated by the results of the seismic coda analysis allow comparison of source scaling relationships for different tectonic settings over a wide range of magnitudes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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