Recent earthquakes on unmapped faults highlight hidden seismic hazards within the Golden Triangle region of Laos, Thailand and Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY In the past decade, six $M_w\, \ge$5.5 earthquakes struck the mountainous Golden Triangle region (Laos, Thailand, Myanmar) of the southeast India–Eurasia collision zone. The largest of them, the 2019 $M_w$ 6.2 Sainyabuli earthquake in western Laos, shook river communities, dams and a UNESCO World Heritage Site, prompting a need to understand regional earthquake potential. We used Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) data and modelling to solve for the 2019 main shock source parameters, revealing right-lateral strike-slip along a 24 km-long NNW-trending fault which has limited topographic expression and was previously unmapped. InSAR modelling of its largest ($M_w$ 5.5) aftershock in 2021 revealed a 7 km-long splay fault, also previously unrecognized. The 2022 $M_w$ 5.9 Keng Tung earthquake in the northern Golden Triangle also ruptured an unknown, NW-trending right-lateral fault conjugate to longer, NE-trending faults nearby. Collectively, this shows that the region contains faults which are little evident in global digital topography and/or obscured by vegetation but long enough to generate sizeable earthquakes that should be accounted for in seismic hazard assessments. We relocated well-recorded aftershocks and other background seismicity (1978–2023) from across the Golden Triangle using the mloc software. Calibrated hypocentres span focal depths of 5–24 km and are distributed away from the main InSAR-modelled fault traces, another indication of fault structural immaturity. For the three 2019–2022 InSAR-constrained events, we also obtained moment tensor solutions from regional seismic waveform inversion. InSAR-derived peak slip depths and seismological centroid depths are mostly shallow (3–5 km), while focal depths are generally located in areas of low coseismic slip near the bottom of InSAR model faults. More broadly, we estimate a regional seismogenic thickness of $\sim$17 km (the 90 $\rm \,per\,cent$ seismicity cut-off depth), a crucial parameter for seismic hazard calculations and building codes. Our integration of remote-sensing and seismologic analyses could be a blueprint for assessing earthquake potential of other regions with sparse instrumentation and limited topographic fault expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».