Smoothing-Based Aftershock Probabilistic Seismic Hazard Assessment Using the Spatiotemporal ETAS Model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) is generally based on computing time-invariant occurrence rates of mainshocks using the Poisson process. However, aftershock probabilistic seismic hazard analysis (APSHA) allows for assessing time-varying aftershock occurrence rates within a short-term seismic hazard mitigation framework. Our proposed methodology of APSHA develops a smoothing-based analytical formulation to capture the spatial distribution and temporal evolution of aftershock sequences using the spatiotemporal epidemic-type aftershock sequence model. This approach is tested on case studies of the 2013 Bushehr, 2021 and 2022 Hormozgan seismic events, and characterizes the aftershocks’ hierarchical structure to improve the reliability of aftershock hazard assessments. Then, the results of APSHA (aftershock ground-motion hazard at specific sites) based on smoothing are compared with conventional PSHA (pre-mainshock ground-motion hazard at specific sites). This comparative analysis highlights the importance of considering aftershock effects when assessing ground-motion hazards because PSHA does not fully account for aftershock hazard increases following major earthquakes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».