Subduction zone fault slip from seismic noise and GPS data

要約

タイトル：地震雑音とGPSデータからのサブダクション帯断層スリップ

要約：

– 地球科学において、主要な事象として研究されているものの一つは、断層のスリップである。
– これらの地すべりは、ゆっくりとした変位の無地震活動（スロースリップ）から通常の地震まで、さまざまな形で現れる。
– カスケード山脈、バンクーバー島近く（カナダ）で連続スロースリップ現象の例が確認された。このスロースリップ現象は、上部北アメリカプレートが下に沈むフアカプレートのすぐ上に位置している。また、この地域は地震活動の断層面よりも下側に位置しており、1700年代以来活動していない一方でスロースリップ運動により周期的に荷重がかかっている。
– スロースリップ現象は、地震の引き金となる可能性があると報告されている。ただし、スロースリップ現象を説明する物理モデルはまだ不完全であり、関連する震動の詳細な知識が制限されている。
– 本論文では、著者が現在のスロースリップ現象のモデルの限界に対処するために採用した方法は、ランダムフォレスト機械学習アルゴリズムを使用して、連続的な地震データからGPS変位の測定を予測することであった。
– 地震データの統計的特徴は、断層変位速度の指紋であるため、地震データからGPSデータを予測することは、GPS測定を断層スリップ物理学の調査のためのプロキシとすることができる。また、これにより、研究室で調査できる関連する震動とスロースリップ現象を相関づけることができる。
– この報告の目的は、著者らが採用した方法を紹介し、その結果をできるだけ原著論文と一致させることである。

要約(オリジナル)

In Geosciences a class of phenomena that is widely studied given its real impact on human life are the tectonic faults slip. These landslides have different ways to manifest, ranging from aseismic events of slow displacement (slow slips) to ordinary earthquakes. An example of continuous slow slip event was identified in Cascadia, near the island of Vancouver (CA). This slow slip event is associated with a tectonic movements, when the overriding North America plate lurches southwesterly over the subducting Juan de Fuca plate. This region is located down-dip the seismogenic rupture zone, which has not been activated since 1700s but has been cyclically loaded by the slow slip movement. This fact requires some attention, since slow slip events have already been reported in literature as possible triggering factors for earthquakes. Nonetheless, the physical models to describe the slow slip events are still incomplete, which restricts the detailed knowledge of the movements and the associated tremor. In the original paper, the strategy adopted by the authors to address the limitation of the current models for the slow slip events was to use Random Forest machine learning algorithm to construct a model capable to predict GPS displacement measurement from the continuous seismic data. This investigation is sustained in the fact that the statistical features of the seismic data are a fingerprint of the fault displacement rate. Therefore, predicting GPS data from seismic data can make GPS measurements a proxy for investigating the fault slip physics and, additionally, correlate this slow slip events with associated tremors that can be studied in laboratory. The purpose of this report is to expose the methodology adopted by the authors and try to reproduce their results as coherent as possible with the original work.

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