Shear-Wave Anisotropy Measurements in the Crust from Receiver Functions: An Interplay of Lower and Upper Crustal Anisotropy
Notice bibliographique
Résumé
We report a study using teleseismic P-wave receiver functions to infer the orientation of the maximum horizontal principal stress from the direction of upper crustal shear-wave velocity anisotropy. We apply an inverse approach using the Neighborhood Algorithm to conduct a nonlinear search, attaining a best-fitting crustal model that includes shear velocity anisotropy. Unlike previous methods reported in the literature, this method is able to distinguish anisotropy in the upper, brittle crust from that in the lower, ductile crust in certain instances. We apply this method to teleseismically recorded earthquakes in the Central Valley of California, the Permian Basin, Texas, northern Oklahoma and sites near the San Andreas Fault in California. Of the forty-one stations to which we apply this method, twenty have a good apparent signal. A misfit calculation is performed by calculating a zero-lag cross-correlation coefficient for each modeled receiver function with the data for a given back azimuth range. While the fast polarization direction in the upper crust of some of these stations aligns with independent indicators of the direction of the maximum horizontal principal stress, the fast direction in the upper crust at other stations does not, apparently indicating that the anisotropy was resulting from a different mechanism.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».