論文の概要: Gaussian Processes for Probabilistic Estimates of Earthquake Ground Shaking: A 1-D Proof-of-Concept

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03299v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 13:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:28.679753
• Title: Gaussian Processes for Probabilistic Estimates of Earthquake Ground Shaking: A 1-D Proof-of-Concept
• Title（参考訳）: 地震震動の確率論的推定のためのガウス過程:概念の1次元的証明
• Authors: Sam A. Scivier, Tarje Nissen-Meyer, Paula Koelemeijer, Atılım Güneş Baydin,
• Abstract要約: 地球における地震波速度の推定値は、地動予測のための地震シミュレーションの重要な入力パラメータである。 本稿では,既存地震波速度モデルの不整合に起因する不確実性を考慮した概念実証について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Estimates of seismic wave speeds in the Earth (seismic velocity models) are key input parameters to earthquake simulations for ground motion prediction. Owing to the non-uniqueness of the seismic inverse problem, typically many velocity models exist for any given region. The arbitrary choice of which velocity model to use in earthquake simulations impacts ground motion predictions. However, current hazard analysis methods do not account for this source of uncertainty. We present a proof-of-concept ground motion prediction workflow for incorporating uncertainties arising from inconsistencies between existing seismic velocity models. Our analysis is based on the probabilistic fusion of overlapping seismic velocity models using scalable Gaussian process (GP) regression. Specifically, we fit a GP to two synthetic 1-D velocity profiles simultaneously, and show that the predictive uncertainty accounts for the differences between the models. We subsequently draw velocity model samples from the predictive distribution and estimate peak ground displacement using acoustic wave propagation through the velocity models. The resulting distribution of possible ground motion amplitudes is much wider than would be predicted by simulating shaking using only the two input velocity models. This proof-of-concept illustrates the importance of probabilistic methods for physics-based seismic hazard analysis.
• Abstract（参考訳）: 地球における地震波速度(地震速度モデル)の推定値は、地動予測のための地震シミュレーションの重要な入力パラメータである。 地震逆問題(英語版)の非特異性のため、典型的には任意の領域に対して多くの速度モデルが存在する。 地震シミュレーションでどの速度モデルを使うかの任意の選択は、地動予測に影響を及ぼす。 しかし、現在のハザード分析手法はこの不確実性の原因を考慮に入れていない。 本稿では,既存の地震波速度モデルの不整合から生じる不確実性を取り入れた概念的地動予測ワークフローを提案する。 本解析は,スケーラブルなガウス過程(GP)回帰を用いた重なり合う地震波速度モデルの確率的融合に基づく。 具体的には、GPを2つの合成1次元速度プロファイルに同時に適合させ、予測の不確かさがモデルの違いを考慮していることを示す。 その後,予測分布から速度モデルサンプルを抽出し,速度モデルを通して音波伝搬を用いてピーク地盤変位を推定する。 2つの入力速度モデルのみを用いて揺らぎをシミュレートすることで、起こりうる地動振幅の分布は予測されるよりもはるかに広い。 この概念の証明は、物理学に基づく地震危険解析における確率論的手法の重要性を示している。

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