Comparative Analysis of Variants of Geomagnetic Diurnal Variation Ratio Method for Earthquake Precursor Detection
Notice bibliographique
Résumé
The application of electromagnetic signals in earthquake study has been applied by previous researchers through the monitoring of geomagnetic variations. The previous studies have revealed inconsistencies in the implementation of the diurnal variation ratio (DVR) method and the results were also found to be limited in specific events. This study sought to enhance the reliability of earthquake forecasting by implementing two different variants of the DVR method in investigating the magnetic responses prior to earthquakes (EQ). Global EQ events that occurred between 2000-2020 with magnitude above 5.0 were observed. The anomalies were detected as early as 60 days to 1 day prior to the EQ events for DVR using threshold value (Method 1), and 30 days to 15 days prior to the EQ events for DVR using the comparison with 1-year background geomagnetic data (Method 2). All geomagnetic N, E, and Z components showed anomalous behaviour during the quiet days but with temporal lags between the components. It can be concluded that Method 1 approach, yielded results with significantly more precursor presence than Method 2. The relationship of the geomagnetic variations with earthquake properties such as magnitude and focal depth showed higher rate of precursor presence in both the strong and mid-focus EQ. Future studies will be conducted to correlate geomagnetic variations with seismo-ionospheric response and physical ground movement prior to the events. The outcomes of this study will be able to provide insights of effective analysis for precursor study particularly in seismic hazard.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».