Ebreichsdorf 2013 earthquake series: Relative location
Bibliographic record
Abstract
We study recent moderate-size earthquakes in the Southern Vienna Basin, focusing on the 2013 series of two earthquakes with local magnitudes of 4.2 and their aftershocks.Furthermore, we compare them to a similar series of earthquakes from 2000.Due to the superior dataset, we can jointly relocate all earthquakes from 2013 datasets.To reduce the influence of unmodeled velocity inhomogenities, we use the "double-difference-times" implemented in the HypoDD software.Additionally, we use velocity models with different degrees of complexity (1-D to 3-D).We also test the stability of the results with different sets of initial locations.After relocation the main shocks are located only 40 m apart; the colocation is confirmed by the high inter-event coherence.Moreover, the aftershocks show a clear pattern with larger earthquakes having deeper hypocenters and location in the South West and shallower, smaller earthquakes in the northeast.We also locate the two main shocks from 2000 relative to the main shocks from 2013 using S-P-times.The main shocks from 2000 are located 4 km to the northeast of the 2013 main shocks.This suggests that the earlier notion of "event clustering" in the Southern Vienna Basin needs to be reconsidered, since at least some of the earthquakes, here the aftershocks, seem to occur between the clusters that have been proposed previously.Still the question why earthquake collocation within short time intervals occurs, remains open.In dieser Studie untersuchen wir die Erdbebenserie von 2013 bei Ebreichsdorf im südlichen Wiener Becken.Hier wurden zwei Beben mit einer lokalen Magnitude von 4.2, sowie ca.30 Nachbeben aufgezeichnet.Im ersten Schritt relokalisieren wir die Serie relativ zueinander, denn im Unterschied zu früheren Erdbebenserien ist der 2013er Datensatz wesentlich umfangreicher.Im Anschluss vergleichen wir die relokalisierten Erdbeben mit einem (ähnlichen) Bebenpaar des Jahres 2000.Um den Einfluss von unmodellierten Geschwindigkeitsänderungen zu reduzieren, verwenden wir den den HypoDD Algorithmus, welcher auf der Verwendung von Doppel-Differenz-Zeiten basiert.Zusätzlich verwenden wir unterschiedlich komplexe Geschwindigkeitsmodelle (1-D, 2-D und 3-D).Weiters testen wir die Stabilität der Ergebnisse mit unterschiedlichen Startlokalisierungen der Erdbeben.Nach der Relokalisierung befinden sich die beiden Hauptbeben von 2013 nur 40 m voneinander entfernt.Diese Kollokation wird von der hohen Kohärenz zwischen den Wellenformen der beiden Hauptbeben bestätigt.Die Nachbeben zeigen ein klares Muster, wobei die stärkeren Ereignisse in größeren Tiefen auftreten, und weiter im Südwesten, als die kleineren Erdbeben.Zusätzlich lokalisieren wir die beiden Hauptbeben von 2000 -relativ zu den Hauptbeben von 2013 unter der Verwendung von S-P-Zeiten.Hier zeigt sich, das die beiden Bebenserien ca. 4 km voneinander stattfanden.Sie zeigen jedoch auch eine hohe Ähnlichkeit untereinander, wenn auch geringer als die Beben von 2013.Dies lässt darauf schließen, dass die frühere Vorstellung des "event clustering" im südlichen Wiener Becken überdacht werden sollte.Offenbar treten auch Beben zwischen den Clustern auf.Weiterhin bleibt es eine offene Frage, warum Erdbeben innerhalb kurzer Zeiträume kollokiert auftreten können.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".