MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404510774 · doi:10.1093/gji/ggae413

The effect of earthquake fault rupture kinematics on tsunami generation: a numerical study of real events

2024· article· en· W4404510774 sur OpenAlexfundno aff
K. A. Sementsov, Toshitaka Baba, S. V. Kolesov, Yuichiro Tanioka, M. A. Nosov

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil for Science, Technology and InnovationSwine Innovation Porc
Mots-clésGeologySeismologyKinematicsEarthquake ruptureFault (geology)Earthquake simulationTypes of earthquakeRemotely triggered earthquakesForeshockIntraplate earthquakeInterplate earthquakeTsunami earthquakeGeodesySeismic gapAftershockTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The study is devoted to the effect of the fault rupture kinematics in the earthquake source on tsunami generation. Sixteen events of years 1992–2021 are investigated. For each event, the kinematic tsunami source (bottom motion during the earthquake) and the static tsunami source (permanent bottom deformation) were calculated using the Finite Fault Models provided by the U.S. Geological Survey. For both sources, numerical tsunami simulations were carried out within the framework of linear long-wave theory. Comparison of the simulation results showed that in 10 out of 16 events, the energy of tsunami excited by the kinematic source is greater than that excited by the static source. The maximum energy amplification (9.1 per cent) is observed at the minimum ratio of average rupture velocity to long-wave velocity. The Illapel 2015 event has been investigated more thoroughly using dispersive tsunami models jagurs and cptm. This investigation showed that the kinematic source causes a spatial redistribution of tsunami amplitudes and a notable amplification of the high-frequency component in the time-series of tsunami height. At some points along the Chilean coast, the difference between the kinematic and static calculations is more than 2 m.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Journal InternationalMême sujetearthquake and tectonic studiesTravaux en français237 207