High-Precision Detection of Clock Errors in Seismograms from the Ordos Block Using Multicomponent Noise Cross Correlations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accuracy of absolute timing in seismic records is critical for applications such as earthquake location, seismic tomography, and earthquake early warning. This study develops and applies a high-precision method for detecting clock errors based on continuous three-component waveform data recorded from 2019 to 2023 at 188 permanent seismic stations in and around the Ordos block. The method combines multicomponent ambient noise cross correlation and weighted stacking to estimate daily clock errors by analyzing the symmetry deviation of cross-correlation functions. Constraining each station’s drift estimate with multiple neighboring pairs through weighted averaging improves the stability and robustness of the detection, making it well suited for monitoring of large-scale seismic networks. The results show that: (1) A total of 72 stations (38.3%) exhibited significant clock drift over the 5-year period, with an average annual anomaly rate of ∼11.6%; some stations experienced clock drift for over 10 months in a single year. (2) The maximum drift exceeded ±10 s, whereas drifts larger than ∼0.5 s can be detected and validated, typically using teleseismic events. The anomalous stations were spatially dispersed, indicating that the drift was primarily caused by station-specific issues rather than regional environmental interference. (3) The types of clock drift observed include linear, nonlinear, abrupt, and compound patterns, reflecting a range of instrumental failures or environmental factors. In addition, validation using an adjacent-teleseism double-differential timing method successfully identified a subtle drift of ∼0.2 s at station SX.LOF, demonstrating the method’s potential sub-second sensitivity, though such detections near the threshold are less stable. This study establishes a 5-year database of clock errors for seismic stations in the Ordos region, providing essential data support for seismological applications and offering a methodological reference for quality control in large seismic networks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».