Show simple item record

2022-11-07Dissertation DOI: 10.18452/25174
Machine learning for fast and accurate assessment of earthquake source parameters
dc.contributor.authorMünchmeyer, Jannes
dc.date.accessioned2022-11-07T12:40:57Z
dc.date.available2022-11-07T12:40:57Z
dc.date.issued2022-11-07none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/26129
dc.description.abstractErdbeben gehören zu den zerstörerischsten Naturgefahren auf diesem Planeten. Obwohl Erdbeben seit Jahrtausenden dokumentiert sing, bleiben viele Fragen zu Erdbeben unbeantwortet. Eine Frage ist die Vorhersagbarkeit von Brüchen: Inwieweit ist es möglich, die endgültige Größe eines Bebens zu bestimmen, bevor der zugrundeliegende Bruchprozess endet? Diese Frage ist zentral für Frühwarnsysteme. Die bisherigen Forschungsergebnisse zur Vorhersagbarkeit von Brüchen sind widersprüchlich. Die Menge an verfügbaren Daten für Erdbebenforschung wächst exponentiell und hat den Tera- bis Petabyte-Bereich erreicht. Während viele klassische Methoden, basierend auf manuellen Datenauswertungen, hier ihre Grenzen erreichen, ermöglichen diese Datenmengen den Einsatz hochparametrischer Modelle und datengetriebener Analysen. Insbesondere ermöglichen sie den Einsatz von maschinellem Lernen und deep learning. Diese Doktorarbeit befasst sich mit der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Untersuchung zur Erbebenanalyse. Wir untersuchen zuerst die Kalibrierung einer hochpräzisen Magnitudenskala in einem post hoc Scenario. Nachfolgend befassen wir uns mit Echtzeitanalyse von Erdbeben mittels deep learning. Wir präsentieren TEAM, eine Methode zur Frühwarnung. Auf TEAM aufbauend entwickeln wir TEAM-LM zur Echtzeitschätzung von Lokation und Magnitude eines Erdbebens. Im letzten Schritt untersuchen wir die Vorhersagbarkeit von Brüchen mittels TEAM-LM anhand eines Datensatzes von teleseismischen P-Wellen-Ankünften. Dieser Analyse stellen wir eine Untersuchung von Quellfunktionen großer Erdbeben gegenüber. Unsere Untersuchung zeigt, dass die Brüche großer Beben erst vorhersagbar sind, nachdem die Hälfte des Bebens vergangen ist. Selbst dann können weitere Subbrüche nicht vorhergesagt werden. Nichtsdestotrotz zeigen die hier entwickelten Methoden, dass deep learning die Echtzeitanalyse von Erdbeben wesentlich verbessert.ger
dc.description.abstractEarthquakes are among the largest and most destructive natural hazards known to humankind. While records of earthquakes date back millennia, many questions about their nature remain open. One question is termed rupture predictability: to what extent is it possible to foresee the final size of an earthquake while it is still ongoing? This question is integral to earthquake early warning systems. Still, research on this question so far has reached contradictory conclusions. The amount of data available for earthquake research has grown exponentially during the last decades reaching now tera- to petabyte scale. This wealth of data, while making manual inspection infeasible, allows for data-driven analysis and complex models with high numbers of parameters, including machine and deep learning techniques. In seismology, deep learning already led to considerable improvements upon previous methods for many analysis tasks, but the application is still in its infancy. In this thesis, we develop machine learning methods for the study of rupture predictability and earthquake early warning. We first study the calibration of a high-confidence magnitude scale in a post hoc scenario. Subsequently, we focus on real-time estimation models based on deep learning and build the TEAM model for early warning. Based on TEAM, we develop TEAM-LM, a model for real-time location and magnitude estimation. In the last step, we use TEAM-LM to study rupture predictability. We complement this analysis with results obtained from a deep learning model based on moment rate functions. Our analysis shows that earthquake ruptures are not predictable early on, but only after their peak moment release, after approximately half of their duration. Even then, potential further asperities can not be foreseen. While this thesis finds no rupture predictability, the methods developed within this work demonstrate how deep learning methods make a high-quality real-time assessment of earthquakes practically feasible.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rights(CC BY 4.0) Attribution 4.0 Internationalger
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectMaschinelles Lernenger
dc.subjectDeep Learningger
dc.subjectSeismologieger
dc.subjectErdbebenanalyseger
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectDeep learningeng
dc.subjectSeismologyeng
dc.subjectEarthquake assessmenteng
dc.subject.ddc550 Geowissenschaftennone
dc.subject.ddc004 Informatiknone
dc.titleMachine learning for fast and accurate assessment of earthquake source parametersnone
dc.typedoctoralThesis
dc.subtitleImplications for rupture predictability and early warningnone
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/26129-5
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/25174
dc.date.accepted2022-08-16
dc.contributor.refereeLeser, Ulf
dc.contributor.refereeTilmann, Frederik
dc.contributor.refereeBeroza, Gregory
local.edoc.pages231none
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätnone
dc.relation.issupplementedby10.1093/gji/ggz416
dc.relation.issupplementedby10.1093/gji/ggaa609
dc.relation.issupplementedby10.1093/gji/ggab139
dc.relation.issupplementedby10.1029/2022GL098344

Show simple item record