Probing the Nature of Low-Frequency Earthquakes Through the Deconvolution of Tectonic Tremor
Notice bibliographique
Résumé
We resolve the low-frequency earthquake (LFE) activity within tremor from a compact area beneath southern Vancouver Island. Using LFE templates made from stacking thousands of nearly co-located LFEs as empirical Green’s functions, we detect LFEs using time-domain iterative deconvolution of the ”optimal” horizontal component (the dominant particle motion direction) of tremor velocity seismograms. The deconvolution is guided by the correlation between seismic stations. During identified tremor bursts, our 3-station catalog yields more than one detection per second. 60% of these are validated at a fourth station, but judging from the consistency of their migration patterns, many of those rejected are also legitimate. Waveforms predicted from these detections simultaneously reduce the residual on the unused vertical and ”orthogonal” horizontal components of the seismograms. The unresolved portions of the seismograms are likely times of significant tremor activity outside the target area. Deconvolution reveals clear LFE migrations with speeds near 5-6 m/s during 20% of the bursts, consistent with contemporaneous 4-s tremor detections in the same region. Given the number of consecutive seismogram peaks with detections, it is doubtful that each detection represents just one LFE. More likely, tremor is usually saturated in time with LFEs that are on average separated by less than the characteristic LFE duration. Such time saturation is consistent with stochastic models of tremor generation designed to explain tremor spectra, and also disguises the real number of LFEs within tremor, making it difficult to constrain the seismic moment and duration of individual LFEs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».