Multi-parameter Receiver Function Modeling: Application to the Subduction Zones of Cascadia and the Central Andes
Notice bibliographique
Résumé
Receiver functions are a powerful tool to image lithospheric stratigraphy. For flat lying structures, receiver functions can be stacked azimuthally to achieve high signal-to-noise ratios and h-κ-stacks allow to estimate the depth of interfaces (h) and P-to-S wave velocity ratio of the hanging layers (κ). For dipping layers, characteristic for the slab structure in a subduction zone forearc, these methods fail, because the moveout of phases arriving from different azimuths violates the basic assumptions of these methods.We here present a simple routine to simultaneously search for the depth of the top of slab and of the oceanic Moho, for strike and dip of the downgoing slab, as well as for the S-wave velocities and the P‑to-S wave velocity ratios of multiple layers of the overriding and downgoing plates in subduction zone forearcs. Our approach is based on the recent Python port PyRaysum of Frederiksen and Bostock's classic (2000) code for modeling ray-theoretical plane body-wave propagation in dipping anisotropic media, and on SciPy's simulated annealing global parameter search.We applied the routine to hundreds of azimuthally-dependent receiver function sections from the subduction zones of Cascadia (North America) and the central Andes (South America) and retrieved laterally coherent station measurements of the depth and orientation of the top of the subducting slab and the subducting Moho, with only weakly constrained seismic velocities. In Cascadia, we interpolated a regional slab model through fitting of regularized spline surfaces. Small scale structures that are not present in previous slab models can be resolved, e.g. under Olympic Peninsula (Cascadia) and Mejillones Peninsula (northern Chile). Where the receiver functions are more complex than can be accounted for by our model, the labeling of the modeled receiver function phases and comparison to the observed receiver functions allows us to confidently interpret the additional subsurface complexities and reconcile them with our interpretations.
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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) | 0,001 | 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 ».