論文の概要: Crust Macrofracturing as the Evidence of the Last Deglaciation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02652v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 14:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 20:58:12.033440
• Title: Crust Macrofracturing as the Evidence of the Last Deglaciation
• Title（参考訳）: 最後の脱氷河の証拠としての地殻のマクロフラクチャリング
• Authors: Igor Aleshin, Kirill Kholodkov, Elena Kozlovskaya and Ivan Malygin
• Abstract要約: フィンランドにおけるいくつかの受動的地震実験の結果を再考するために機械学習手法を適用した。 すべての結果は、$k$-nearest neighborsアルゴリズムで一様に得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods were applied to reconsider the results of several passive seismic experiments in Finland. We created datasets from different stages of the receiver function technique and processed them with one of basic machine learning algorithms. All the results were obtained uniformly with the $k$-nearest neighbors algorithm. The first result is the Moho depth map of the region. Another result is the delineation of the near-surface low $S$-wave velocity layer. There are three such areas in the Northern, Southern, and central parts of the region. The low $S$-wave velocity in the Northern and Southern areas can be linked to the geological structure. However, we attribute the central low $S$-wave velocity area to a large number of water-saturated cracks in the upper 1-5 km. Analysis of the structure of this area leads us to the conclusion that macrofracturing was caused by the last deglaciation.
• Abstract（参考訳）: フィンランドにおけるいくつかの受動的地震実験の結果を再考するために機械学習手法を適用した。 受信者関数技法の異なる段階からデータセットを作成し、基本的な機械学習アルゴリズムの1つで処理した。 すべての結果は、$k$-nearest neighborsアルゴリズムで一様に得られた。 最初の結果は、地域のモホ深度マップである。 もう一つの結果は、表面近傍の低S$波速度層のデライン化である。 北部、南部、中部に3つの地域がある。 北部と南部における最低$s$波の速度は地質構造と結びつけることができる。 しかし,中央低s$-wave速度領域は,上部1-5kmの多くの水飽和亀裂と同定した。 この領域の構造を解析した結果, マクロフラクチャーは最終氷解によって引き起こされたという結論に至った。

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