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Evaluation of Ground-Motion Models for US Geological Survey Seismic Hazard Models: 2018 Anchorage, Alaska, M-w 7.1 Subduction Zone Earthquake Sequence

机译：美国地质调查地地震危险模型评价：2018锚，阿拉斯加，M-W 7.1俯冲区地震序列

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Instrumental ground-motion recordings from the 2018 Anchorage, Alaska (M-w 7.1), earthquake sequence provide an independent data set allowing us to evaluate the predictive power of ground-motion models (GMMs) for intraslab earthquakes associated with the Alaska subduction zone. In this study, we evaluate 15 candidate GMMs using instrumental ground-motion observations of peak ground acceleration and 5% damped pseudospectral acceleration (0.02-10 s) to inform logic-tree weights for the update of the U.S. Geological Survey seismic hazard model for Alaska. GMMs are evaluated using two methods. The first is a total residual visualization approach that compares the probability density function, mean, and standard deviations sigma of the observed and predicted ground motion. The second GMM evaluation method we use is the common total residual probabilistic scoring method (log likelihood [LLH]). The LLH method provides a single score that can be used to weight GMMs in the Alaska seismic hazard model logic trees. To test logic branches in previous seismic hazard models, we evaluate GMM performance as a function of depth and we demonstrate that some GMMs show improved performance for earthquakes with focal depths greater than 50 km. Ten of the initial 15 candidate GMMs fit the observed ground motions and meet established criteria for inclusion in the next update of the Alaska seismic hazard model.
机译：来自2018锚，阿拉斯加（M-W 7.1）的仪器地面运动录制，地震序列提供独立的数据集，允许我们评估与阿拉斯加俯冲区相关的intrAbab地震的地面运动模型（Gmms）的预测力。在这项研究中，我们使用贵乐者地面加速度和5％阻尼伪谱加速度（0.02-10s）来评估15个候选GMMS，以告知逻辑树权重，以便更新美国地质调查抗原危险模型为阿拉斯加。使用两种方法评估GMMS。第一种是总残余可视化方法，其比较观察和预测地面运动的概率密度函数，平均值和标准偏差Σ。我们使用的第二种GMM评估方法是常见的总残差概率评分方法（日志似然[LLH]）。 LLH方法提供单一分数，可用于在阿拉斯加地震危险模型逻辑树中重量GMM。为了测试以前的地震危险模型中的逻辑分支，我们将GMM性能评估为深度的函数，我们证明了一些GMMS的地震表现出了大于50公里的焦距的地震性能。最初的15个候选GMMS符合所观察到的地面运动，并满足既定标准，以纳入阿拉斯加地震危害模型的下一次更新。

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