HIGH RESOLUTION SEISMICITY SMOOTHING METHOD FOR SEISMIC HAZARD ASSESSMENT

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

A high resolution smoothing method is proposed for performing local estimates of the parameters of the Gutenberg-Richter law (GR). Using this method, the smoothing radius can be chosen large enough to ensure that the condition of applicability of GR law is met, while the distinguished areas of high activity align well with the distribution of epicenters and there is no “smearing” of narrow areas of really high seismic activity into wider zones, which are not actually active at the edges.

Об авторах

I. Vorobieva

Email: kirillkrush@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1993-2433

E. Grekov

Email: kirillkrush@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-6901-6840

K. Krushelnitskii

Email: kirillkrush@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-1638-0688
SPIN-код: 1644-6292

P. Malyutin

Email: kirillkrush@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-1605-5706

P. Shebalin

Автор, ответственный за переписку.
Email: kirillkrush@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3361-3773
SPIN-код: 1225-4032
Scopus Author ID: 36947247500

corresponding member Russian Academy of Sciences, doctor of physical and mathematical sciences

Список литературы

  1. Aki, K. (1965), Maximum likelihood estimate of b in the formula logN = a − bM and its confidence level, Bulletin of the Earthquake Research Institute, 43, 237-239.
  2. Akinci, A., M. P. Moschetti, and M. Taroni (2018), Ensemble Smoothed Seismicity Models for the New Italian Probabilistic Seismic Hazard Map, Seismological Research Letters, 89(4), 1277-1287, https://doi.org/10.1785/0220180040.
  3. Bender, B. (1983), Maximum likelihood estimation of b values for magnitude grouped data, Bulletin of the Seismological Society of America, 73(3), 831-851, https://doi.org/10.1785/BSSA0730030831.
  4. Briggs, I. C. (1974), Machine contouring using minimum curvature, GEOPHYSICS, 39(1), 39-48, https://doi.org/10.1190/1.1440410.
  5. Cornell, C. A. (1968), Engineering seismic risk analysis, Bulletin of the Seismological Society of America, 58(5), 1583-1606, https://doi.org/10.1785/BSSA0580051583.
  6. Frankel, A. (1995), Mapping Seismic Hazard in the Central and Eastern United States, Seismological Research Letters, 66(4), 8-21, https://doi.org/10.1785/gssrl.66.4.8.
  7. Giardini, D., G. Grünthal, K. M. Shedlock, and P. Zhang (1999), The GSHAP Global Seismic Hazard Map, Annals of Geophysics, 42(6), https://doi.org/10.4401/ag-3784.
  8. Grain, I. K. (1970), Computer interpolation and contouring of two-dimensional data: A review, Geoexploration, 8(2), 71-86, https://doi.org/10.1016/0016-7142(70)90021-9.
  9. Gutenberg, B., and C. F. Richter (1945), Frequency of earthquakes in California, Nature, 156(3960), 371-371, https://doi.org/10.1038/156371a0.
  10. Gvishiani, A. D., I. A. Vorobieva, P. N. Shebalin, B. A. Dzeboev, B. V. Dzeranov, and A. A. Skorkina (2022), Integrated Earthquake Catalog of the Eastern Sector of the Russian Arctic, Applied Sciences, 12(10), 5010, https://doi.org/10.3390/app12105010.
  11. Helmstetter, A., and M. J. Werner (2012), Adaptive Spatiotemporal Smoothing of Seismicity for Long-Term Earthquake Forecasts in California, Bulletin of the Seismological Society of America, 102(6), 2518-2529, https://doi.org/10.1785/0120120062.
  12. Kosobokov, V. G., and S. A. Mazhkenov (1992), On Similarity in the Spatial Distribution of Seismicity, in Computational Seismology and Geodynamics, pp. 6-15, American Geophysical Union, https://doi.org/10.1029/CS001p0006.
  13. Main, I. (2000), Apparent Breaks in Scaling in the Earthquake Cumulative Frequency-Magnitude Distribution: Fact or Artifact?, Bulletin of the Seismological Society of America, 90(1), 86-97, https://doi.org/10.1785/0119990086.
  14. Medvedev, S., W. Sponheuer, and V. Kárník (1964), Neue seismische Skala Intensity scale of earthquakes, 7. Tagung der Europäischen Seismologischen Kommission vom 24.9. bis 30.9.1962, Institut für Bodendynamik Und Erdbebenforschung in Jena, 77, 69-76.
  15. Molchan, G., T. Kronrod, and G. F. Panza (1997), Multi-scale seismicity model for seismic risk, Bulletin of the Seismological Society of America, 87(5), 1220-1229, https://doi.org/10.1785/BSSA0870051220.
  16. Petersen, K., S. Vakkalanka, and L. Kuzniarz (2015), Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update, Information and Software Technology, 64, 1-18, https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.03.007.
  17. Pisarenko, V. F., and D. V. Pisarenko (2021), A Modified k-Nearest-Neighbors Method and Its Application to Estimation of Seismic Intensity, Pure and Applied Geophysics, 179(11), 4025-4036, https://doi.org/10.1007/s00024-021-02717-y.
  18. Riznichenko, Y. V. (1958), On the study of seismic regime, Izv. Academy of Sciences of the USSR. Ser. geophysics, (9), 1057-1074 (in Russian).
  19. Riznichenko, Y. V. (1968), Energy model of seismic regime, Izv. Academy of Sciences of the USSR. Ser. geophysics, (5), 3-19 (in Russian).
  20. Romanowicz, B. (1992), Strike-slip earthquakes on quasi-vertical transcurrent faults: Inferences for general scaling relations, Geophysical Research Letters, 19(5), 481-484, https://doi.org/10.1029/92GL00265.
  21. Sadovsky, M. A. (1979), Natural Lumpiness of Rocks, Reports of Academy of Sciences, 227(4), 829-834 (in Russian).
  22. Shebalin, P. N., C. Narteau, and S. V. Baranov (2020), Earthquake productivity law, Geophysical Journal International, 222(2), 1264-1269, https://doi.org/10.1093/gji/ggaa252.
  23. Shebalin, P. N., A. D. Gvishiani, B. A. Dzeboev, and A. A. Skorkina (2022), Why Are New Approaches to Seismic Hazard Assessment Required?, Doklady Earth Sciences, 507(1), 930-935, https://doi.org/10.1134/s1028334x22700362.
  24. Smith, W. H. F., and P. Wessel (1990), Gridding with continuous curvature splines in tension, GEOPHYSICS, 55(3), 293-305, https://doi.org/10.1190/1.1442837.
  25. Stirling, M., G. McVerry, M. Gerstenberger, N. Litchfield, R. V. Dissen, and other (2012), National Seismic Hazard Model for New Zealand: 2010 Update, Bulletin of the Seismological Society of America, 102(4), 1514-1542, https://doi.org/10.1785/0120110170.
  26. Stock, C. (2002), Adaptive Kernel Estimation and Continuous Probability Representation of Historical Earthquake Catalogs, Bulletin of the Seismological Society of America, 92(3), 904-912, https://doi.org/10.1785/0120000233.
  27. Ulomov, V. I., and The GSHAP Region Working Group (1999), Seismic hazard of Northern Eurasia, Annals of Geophysics, 42(6), 1023-1038, https://doi.org/10.4401/ag-3785.
  28. Vorobieva, I., C. Narteau, P. Shebalin, F. Beauducel, A. Nercessian, V. Clouard, and M.-P. Bouin (2013), Multiscale Mapping of Completeness Magnitude of Earthquake Catalogs, Bulletin of the Seismological Society of America, 103(4), 2188-2202, https://doi.org/10.1785/0120120132.
  29. Vorobieva, I. A., A. D. Gvishiani, B. A. Dzeboev, B. V. Dzeranov, Y. V. Barykina, and A. O. Antipova (2022), Nearest Neighbor Method for Discriminating Aftershocks and Duplicates When Merging Earthquake Catalogs, Frontiers in Earth Science, 10, https://doi.org/10.3389/feart.2022.820277.
  30. Wessel, P., J. F. Luis, L. Uieda, R. Scharroo, F. Wobbe, W. H. F. Smith, and D. Tian (2019), The Generic Mapping Tools Version 6, Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 20(11), 5556-5564, https://doi.org/10.1029/2019GC008515.
  31. Wyss, M., and A. N. V. Kossobokov (2012), Errors in expected human losses due to incorrect seismic hazard estimates, Natural Hazards, 62(3), 927-935, https://doi.org/10.1007/s11069-012-0125-5.
  32. Zechar, J. D., M. C. Gerstenberger, and D. A. Rhoades (2010), Likelihood-Based Tests for Evaluating Space-Rate-Magnitude Earthquake Forecasts, Bulletin of the Seismological Society of America, 100(3), 1184-1195, https://doi.org/10.1785/0120090192.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Vorobieva I., Grekov E., Krushelnitskii K., Malyutin P., Shebalin P., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».