USE OF GROUND MOTION SIMULATIONS OF MEGATHRUST EVENTS IN CAT MODELLING FOR THE INSURANCE INDUSTRY
Notice bibliographique
Résumé
Several densely populated areas around the world are located in proximity to subduction zones and their hazard and risk are largely driven by large megathrust events, such as Chile and the Pacific Northwest, USA and Western Canada regions along the Cascadia Subduction zone. Ground shaking and loss estimation in catastrophe risk models conventionally relies on regression of empirical ground motion recordings (Ground Motion Prediction Equations, or GMPEs) from historical earthquakes. However, GMPEs tend to produce large uncertainty due to the inherent smoothing, and potential bias in the estimated ground motions, particularly for large, rare megathrust events. The 1960 M9.5 Valdivia earthquake in the Nazca Subduction zone was insufficiently recorded by seismic instrumentation and since not many large magnitude megathrust earthquakes have been recorded globally, GMPEs are mostly unconstrained for such large-magnitude events. This study explores the use of more sophisticated physics-based simulations within the context of portfolio risk modelling for the reinsurance industry, a viable alternative to using GMPEs for ground shaking and loss estimation from megathrust events. The study illustrates the use in catastrophe modelling of earthquake footprints developed by San Diego State University (SDSU) using advanced 3D ground motion simulation techniques for megathrust scenarios in the South America and Cascadia subduction zones. A comparison of earthquake footprints and resulting loss estimated using GMPEs (currently used in catastrophe models) and state-of-the-art physics-based ground motion simulations highlights deficiencies of the conventional approach particularly in Santiago, Seattle and Vancouver where the 3D effects of the sedimentary basin can strongly affect the resulting ground motion predictions and loss estimation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».