Detection of Seismic Core Phases from the Northern Atlantic Cyclones on the Australian Spiral-Arm Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microseisms, generated due to continuous harmonic forces by the ocean waves, represent a crucial source of seismic data. Although array techniques effectively detect microseismic signals, especially with dense large-aperture arrays, identifying low-amplitude, core-sensitive body-wave phases remain challenging and particularly rare in the southern hemisphere. The challenge of detecting microseismic core phases is intensified by overlapping with stronger, more pervasive surface-wave signals from proximal microseismic sources. Here, we investigate the feasibility of using small-aperture arrays with a spiral-arm design deployed at multiple locations in Australia. We observe energetic arrivals in secondary microseisms during the northern hemisphere winters and identify the core-sensitive seismic phases from the distant storms in the North Atlantic Ocean. We infer the character and geographic distribution of the sources generating these body-wave signals using the Capon and backprojection methods. We present the observations of distinct PKP branches from the southern tip of Greenland and Newfoundland basin, within the 4–6 s period band. Our findings highlight the efficacy of small-aperture spiral arrays in isolating core-sensitive signals from distant storm activity, with possible future implications for studying the Earth’s interior.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».