Unsupervised machine learning reveals slab hydration variations from deep earthquake distributions beneath the northwest Pacific
Unsupervised machine learning reveals slab hydration variations from deep earthquake distributions beneath the northwest Pacific
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无监督机器学习揭示了西北太平洋下方深层地震分布的板片水化变化
DOI：
10.1038/s43247-022-00377-x
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发表时间：
2022
影响因子：
7.9
通讯作者：
Chen, Min
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mao, Gilbert L.;Ferrand, Thomas P.;Li, Jiaqi;Zhu, Brian;Xi, Ziyi;Chen, Min
尽管亚稳橄榄石楔形边缘的转换断层被认为是深源地震的触发机制，但没有直接证据表明存在这样的边缘。古登堡-里氏分布的斜率变化已被用来解释深部地震的触发和破裂机制。然而，检测极限阻碍了对这些机制的充分理解。使用日本气象厅的目录，我们估计了西北太平洋板块深部地震的值，这些地震聚集在四个区域，使用无监督机器学习。本州和伊豆深震活动的b值分析表明，在3.7-3.8级有一个拐点，b值从1.4-1.7突变到0.6-0.7。小地震的异常高值突出了加强的转换断层作用，可能是由与亚稳定橄榄石楔体的不稳定边缘重合的深层水合缺陷所催化的，我们估计其厚度为1 公里。
Although transformational faulting in the rim of the metastable olivine wedge is hypothesized as a triggering mechanism of deep-focus earthquakes, there is no direct evidence of such rim. Variations of thebvalue – slope of the Gutenberg-Richter distribution – have been used to decipher triggering and rupture mechanisms of deep earthquakes. However, detection limits prevent full understanding of these mechanisms. Using the Japan Meteorological Agency catalog, we estimatebvalues of deep earthquakes in the northwestern Pacific Plate, clustered in four regions with unsupervised machine learning. Theb-value analysis of Honshu and Izu deep seismicity reveals a kink at magnitude 3.7–3.8, where thebvalue abruptly changes from 1.4–1.7 to 0.6–0.7. The anomalously highbvalues for small earthquakes highlight enhanced transformational faulting, likely catalyzed by deep hydrous defects coinciding with the unstable rim of the metastable olivine wedge, the thickness of which we estimate at1 km.
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DOI：
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