Strong Earthquake-Prone Areas Recognition Based on an Algorithm with a Single Pure Training Class I. Altai-Sayan-Baikal Region, М ≥ 6.0статья

Информация о цитировании статьи получена из Scopus, Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 24 июля 2019 г.

Работа с статьей

Прикрепленные файлы


Имя Описание Имя файла Размер Добавлен
1. Полный текст Raspoznavanie_2019_russk.pdf 3,8 МБ 19 июля 2019 [victat]

[1] Strong earthquake-prone areas recognition based on an algorithm with a single pure training class i. altai-sayan-baikal region, М ≥ 6.0 / B. A. Dzeboev, A. D. Gvishiani, I. O. Belov и др. // Izvestiya - Physics of the Solid Earth. — 2019. — Т. 55, № 4. — С. 563–575. A new version of the Barrier algorithm is proposed for recognition of strong-earthquake prone regions based on training over a single reliable training class. The modification of the algorithm consists in creating blocks that reveal the geological–geophysical features (attributes) characteristic of the recognized highly seismic objects and provide their quantitative estimates. The recognition of the areas prone to earthquakes with M ≥ 6.0 is carried out for the Altai–Sayan–Baikal region. The results of the recognition are used for assessing the effect of the remote earthquakes that occurred in the Altai–Sayan orogenic region on the stability of structural-tectonic crustal blocks in the contact zone of the West Siberian platform and the Siberian plate. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть