Using GNSS Phase Observation Residuals and Wavelet Analysis to Detect Earthquakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global Navigation Satellite Systems (GNSSs) are one of the techniques that can be used for the deformation monitoring caused by earthquakes. GNSSs enable the monitoring of specific areas affected by earthquakes in real-time and post-processing modes. This paper provides a novel method for the short-term displacement detection based on the phase residuals of GNSS observations. The study examines a natural earthquake from October 26, 2016, in Italy with Mw 6.1. In the proposed methodology, the residuals of the GNSS phase observations are derived using Precise Point Positioning. Then, residuals are transformed to the frequency domain using a wavelet transform, and the earthquake moment is identified using the anomalies detected in the scalogram, which do not appear in stable conditions. The described methodology allows for detecting the starting and ending moments of the earthquake. The methods described detected that the moment of the earthquake is visible in the residues 8 seconds after the seismic catalog time. The conducted experiments show that the use of signal analysis tools allows it to properly detect the ground vibrations in the residuals of GNSS phase observations and thus confirms the registration of ground vibrations in satellite observation data recorded by a GNSS receiver.
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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 | 0,001 |
| 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 ».