Seismicity Pattern Recognition in the Sumatra Megathrust Zone Through Mathematical Modeling of the Maximum Earthquake Magnitude Using Gaussian Mixture Models
Notice bibliographique
Résumé
The research area of the present study is the Sumatra megathrust zone, which can be partitioned into five segments based on the large earthquake sources, including the Aceh Andaman, Nias Simeulue, Mentawai Siberut, Mentawai Pagai, and Enggano segments.This work presents the recognition of seismicity patterns in the research area from January 1970 to December 2022 using segmental and zonal mathematical modeling of the annual maximum earthquake magnitude.To achieve this, we use two kinds of Gaussian mixture models: G-group Gaussian independent mixture models (G-group GMMs) and N-state Gaussian hidden Markov models (N-state GHMMs) to determine the appropriate probability density function of the seismicity data (ePDF).The fit model is selected based on the smallest Bayes information criterion.For the segment analysis, the results show that the ePDF of the Mentawai-Pagai segment fits the 2-state GHMM, whereas, for the four remaining segments, it tends to fit the 2-group GMM.Subsequently, for the zone analysis, the ePDF of the data fits the 2-state GHMM.Thus, from a segmental and zoning point of view, seismicity patterns fluctuate at two levels.From a seismic risk management aspect, these findings can be used to evaluate the risk vulnerability of an area to destructive earthquakes.That is, the patterns of seismicity sequences in all segments of the Sumatra megathrust zone all fluctuate within the range of moderate to strong earthquakes.Furthermore, the seismicity pattern in the Mentawai-Pagai segment and the Sumatra megathrust zone has Markov properties.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».