Tackling the challenges of tectonic tremor localization using differential traveltimes and Bayesian inversion
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Episodic tremor and slip events in Northern Cascadia produce low-frequency, emergent seismic signals, often referred to as tectonic tremor. Methods designed to locate tremor face two challenges that increase the likelihood of producing low quality catalogues: first, signal arrival and duration are often poorly defined; second, high rates of tremor activity during episodes can cause multiple signals to be indiscernible from each other. In this paper, we present a new method of locating tectonic tremor using differential traveltimes from a waveform-envelope cross-correlation in a grid-based Bayesian inversion. To address the aforementioned challenges, we use a recently developed three-dimensional shear wave velocity model to compute traveltimes, and include processes to remove data outliers, estimate data error statistics, and quantify uncertainties within the Bayesian framework. Although this method is designed for tremor, to test the approach we consider a set of 58 local earthquakes between magnitudes −0.07 and 2.6 in the Southern Vancouver Island region and obtain well-constrained relocations. Residuals between official catalogue values and our relocations are quantized with respect to the 1 km grid resolution of the inversion, and average 2.7 km in epicentre and 5.2 km in depth. Analysis shows that depths of relocations are sensitive to horizontal variations and simplifications in velocity models. We then present our catalogue of tremor events during the 2004 episodic tremor and slip event beneath Southern Vancouver Island, Canada. Median uncertainties of tremor events quantified by 95 per cent credibility interval widths in a 1 km grid are 5 km and 9.km in horizontal and depth directions, respectively (1.2 km and 2.3 km using traditional standard deviation-based uncertainties). Comparison of our catalogue with previously published work demonstrates that our new method yields a good detection rate, a greater degree of epicentral clustering, and better depth resolution of tremor events. Catalogues produced using this new method may help to provide insight into the spatial extent of tremor, especially in depth, by yielding enhanced constraints on source locations on a regional scale.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».