Predicting Vp/Vs in North America with a Machine Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Vp/Vs (or the Poisson's ratio) provides critical information to constrain the bulk crustal composition, stress state, and tectonic evolution. The crustal Vp/Vs beneath the seismic station can be effectively determined by the receiver function H-κ stacking technique. However, complex crustal structures often cause large uncertainty in Vp/Vs measurements. Additionally, Vp/Vs observations are sparse in many regions of the world due to the uneven distribution of seismic stations. While interpolation methods have been widely applied to obtain a continuous distribution of Vp/Vs, these results are not accurate enough and may be strongly biased by the interpolation artifacts. Therefore, reliable mapping of the Vp/Vs variation in the crust remains a major challenge in seismological study.We present a machine learning approach to estimate the Vp/Vs using multiple geophysical datasets. This approach assumes that the Vp/Vs is related to the physical and chemical properties of the crust. Specifically, we implement a Gradient Boosted Regression Tree algorithm (XGBoost) to develop an optimal prediction model for North America. To train the model, we use Vp/Vs as the target values and a compilation of geophysical observations as the predictor variables. These measurements are composed of two types of data: (1) continuous data, such as crustal velocities and gravity anomalies; (2) categorical data (tectonic type). We use 80% of the measurements to train the model, and the remaining 20% to validate the model. We first examine the reliability of this method by predicting Vp/Vs for the United States, where extensive geophysical data are available. Overall, the model achieves a high R2 value of 0.88 in all measured results versus prediction results, indicating robust prediction results at most locations. In the second, a more challenging test, we predict Vp/Vs for Canada where measurements are sparse and uneven, and the amount of data is only 14% of that in the United States. The results show an R2 value of 0.87 between the measured and predicted values. Feature importance analysis indicates that crustal shear wave velocity and tectonic type contribute most significantly to reducing the loss function. The prediction results show that bulk Vp/Vs varies between 1.70 and 1.90 across Canada, with a mean value of 1.82.  The cratonic regions generally exhibit high (>1.80) Vp/Vs with a relatively small (
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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 | 0,002 |
| 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 ».