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A probability of detection method for reducing short-period mb- Ms false alarm rates / Taylor, Steven R. in Bulletin of the seismological society of America, Vol. 96 N° 3 (Juin 2006) 

Public ISBD [article]  in Bulletin of the seismological society of America > Vol. 96 N° 3 (Juin 2006) . - 1078-1090 p. Titre : A probability of detection method for reducing short-period mb- Ms false alarm rates Titre original : Une probabilité de la méthode de détection pour réduire Ms. false alarm rates de mb de court-période Type de document : texte imprimé Auteurs : Taylor, Steven R., Auteur ; Patton, Howard J., Auteur Article en page(s) : 1078-1090 p. Note générale : Génie Civil Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Explosions  nucléaires  souterraines  Vague  Séisme  Dégagement  tectonique Résumé : The 20-sec mb–Ms discriminant is one of the most reliable and best understood methods for identifying underground nuclear explosions. To extend the discriminant to lower magnitude thresholds at regional distances it is necessary to perform the Ms measurement at shorter periods. Although short-period Rayleigh- wave measurements have lower detection thresholds than those at 20 sec, they are more influenced by the effects of earthquake depth that cause overlap of earthquake and explosion populations. We present a technique using a probability of detection model (PXD) to estimate the probability that a surface-wave detection came from an underground explosion. The key to the method is the development of a simple analytic model to predict the maximum expected amplitude probability distribution (upper tail) from an underground explosion of a given body-wave magnitude recorded at a specified distance. The model assumes full coupling and accounts for material effects, attenuation, and amplification from tectonic release. The detection classifier is applicable when there is a signal detection above a specified signal-to-noise cutoff and the detection is of greater amplitude than the maximum expected explosion amplitude. We assume that in general, earthquakes generate larger 6- to 12-sec Rayleigh-wave amplitudes than explosions for a given body-wave magnitude. For a given sensor we define the probability of detection given that the source was an explosion. Using Bayes’ Rule we determine the probability that the signal detection originated from an explosion. The surface-wave probability of detection curve for a given period and the prior probability that an explosion occurred can also be included in the formulation. We compute the conditional probability (represented as a p value) that the detected signal originated from an explosion. No assumptions regarding the non-explosion source are necessary other than the fact that the maximum amplitudes are expected to be greater than those from the explosion under full coupling conditions. Under the specified conditions, the p value will always be a small value indicating a low probability that the detected signal originated from an explosion. The p value can also be thought of as a random variable that can be combined with other discriminants in a multivariate setting. We show results of the signal detection formulation using short- period Rayleigh waves from earthquakes and explosions in Eurasia and compare to the traditional mb–Ms at different periods. For a set of earthquakes and explosions recorded at WMQ measured at a 6- to 12-sec period, false alarm rates are reduced from 28.3% for mb–Ms to 18.6% using the probability of detection model. Using PXD by itself as an earthquake identifier, 78% of all events are assigned a p value resulting in a false alarm rate of 22% that is better than mb–Ms alone for this dataset. La mb-Ms. de 20 sec discriminante est l'une des méthodes comprises les plus fiables et les meilleures pour identifier des explosions nucléaires souterraines. Pour prolonger le discriminant aux seuils inférieurs de grandeur aux distances régionales il est nécessaire d'effectuer la mesure de Ms. à des périodes plus courtes. Bien que les mesures courtes de vague de Rayleigh de période aient les seuils inférieurs de détection que ceux à 20 sec, elles davantage sont influencées par les effets de la profondeur de tremblement de terre qui causent le chevauchement des populations de tremblement de terre et d'explosion. Nous présentons une technique en utilisant une probabilité du modèle de détection (PXD) pour estimer la probabilité qu'une détection extérieure de vague est venue d'une explosion souterraine. La clef à la méthode est le développement d'un modèle analytique simple pour prévoir la distribution prévue maximum de probabilité d'amplitude (queue supérieure) d'une explosion souterraine d'un corps donné grandeur de vague enregistrée à une distance indiquée. Le modèle assume le plein accouplement et explique des effets, l'atténuation, et l'amplification matériels du dégagement tectonique. Le classificateur de détection est applicable quand il y a une détection de signal au-dessus d'une coupure indiquée de signal-bruit et la détection est d'une plus grande amplitude que l'amplitude prévue maximum d'explosion. Nous supposons que généralement les tremblements de terre produisent de plus grands 6 - à 12 amplitudes de vague de sec Rayleigh que des explosions pour un corps donné grandeur de vague. Pour une sonde donnée nous définissons la probabilité de la détection étant donné que la source était une explosion. Règle en utilisant Bayes' nous déterminons la probabilité que la détection de signal a provenue d'une explosion. La probabilité extérieure de vague de la courbe de détection pendant une période donnée et la probabilité antérieure qu'une explosion s'est produite peuvent également être incluses dans la formulation. Nous calculons la probabilité conditionnelle (représentée comme valeur de p) que le signal détecté a provenue d'une explosion. Aucune prétention concernant la source de non-explosion n'est nécessaire autres que le fait qu'on s'attend à ce que les amplitudes maximum soient plus grandes que ceux de l'explosion dans de pleins états d'accouplement. Dans les conditions indiquées, la valeur de p sera toujours une petite valeur indiquant une basse probabilité que le signal détecté a provenue d'une explosion. La valeur de p peut également être considérée comme variable aléatoire qui peut être combinée avec d'autres discriminants dans un arrangement multivariable. Nous montrons des résultats de la formulation de détection de signal en utilisant les vagues courtes de Rayleigh de période des tremblements de terre et des explosions dans Eurasia et comparons à la mb-Ms. traditionnelle à différentes périodes. Un ensemble de tremblements de terre et d'explosions enregistrés à WMQ a mesuré à des 6 - à la période de 12 sec, des taux faux d'alarme sont réduits de 28.3% pour la mb-Ms. à 18.6% en utilisant la probabilité du modèle de détection. En utilisant PXD par lui-même comme marque de tremblement de terre, 78% de tous les événements est assigné une valeur de p ayant pour résultat un taux faux d'alarme de 22% qui est meilleur que seule la mb-Ms. pour cet ensemble de données. DEWEY : 551.2 ISSN : 0037-1106 En ligne : http://www.seismosoc.org [article] A probability of detection method for reducing short-period mb- Ms false alarm rates = Une probabilité de la méthode de détection pour réduire Ms. false alarm rates de mb de court-période [texte imprimé] / Taylor, Steven R., Auteur ; Patton, Howard J., Auteur . - 1078-1090 p. Génie Civil Langues : Anglais (eng) in Bulletin of the seismological society of America > Vol. 96 N° 3 (Juin 2006) . - 1078-1090 p. Mots-clés : Explosions  nucléaires  souterraines  Vague  Séisme  Dégagement  tectonique Résumé : The 20-sec mb–Ms discriminant is one of the most reliable and best understood methods for identifying underground nuclear explosions. To extend the discriminant to lower magnitude thresholds at regional distances it is necessary to perform the Ms measurement at shorter periods. Although short-period Rayleigh- wave measurements have lower detection thresholds than those at 20 sec, they are more influenced by the effects of earthquake depth that cause overlap of earthquake and explosion populations. We present a technique using a probability of detection model (PXD) to estimate the probability that a surface-wave detection came from an underground explosion. The key to the method is the development of a simple analytic model to predict the maximum expected amplitude probability distribution (upper tail) from an underground explosion of a given body-wave magnitude recorded at a specified distance. The model assumes full coupling and accounts for material effects, attenuation, and amplification from tectonic release. The detection classifier is applicable when there is a signal detection above a specified signal-to-noise cutoff and the detection is of greater amplitude than the maximum expected explosion amplitude. We assume that in general, earthquakes generate larger 6- to 12-sec Rayleigh-wave amplitudes than explosions for a given body-wave magnitude. For a given sensor we define the probability of detection given that the source was an explosion. Using Bayes’ Rule we determine the probability that the signal detection originated from an explosion. The surface-wave probability of detection curve for a given period and the prior probability that an explosion occurred can also be included in the formulation. We compute the conditional probability (represented as a p value) that the detected signal originated from an explosion. No assumptions regarding the non-explosion source are necessary other than the fact that the maximum amplitudes are expected to be greater than those from the explosion under full coupling conditions. Under the specified conditions, the p value will always be a small value indicating a low probability that the detected signal originated from an explosion. The p value can also be thought of as a random variable that can be combined with other discriminants in a multivariate setting. We show results of the signal detection formulation using short- period Rayleigh waves from earthquakes and explosions in Eurasia and compare to the traditional mb–Ms at different periods. For a set of earthquakes and explosions recorded at WMQ measured at a 6- to 12-sec period, false alarm rates are reduced from 28.3% for mb–Ms to 18.6% using the probability of detection model. Using PXD by itself as an earthquake identifier, 78% of all events are assigned a p value resulting in a false alarm rate of 22% that is better than mb–Ms alone for this dataset. La mb-Ms. de 20 sec discriminante est l'une des méthodes comprises les plus fiables et les meilleures pour identifier des explosions nucléaires souterraines. Pour prolonger le discriminant aux seuils inférieurs de grandeur aux distances régionales il est nécessaire d'effectuer la mesure de Ms. à des périodes plus courtes. Bien que les mesures courtes de vague de Rayleigh de période aient les seuils inférieurs de détection que ceux à 20 sec, elles davantage sont influencées par les effets de la profondeur de tremblement de terre qui causent le chevauchement des populations de tremblement de terre et d'explosion. Nous présentons une technique en utilisant une probabilité du modèle de détection (PXD) pour estimer la probabilité qu'une détection extérieure de vague est venue d'une explosion souterraine. La clef à la méthode est le développement d'un modèle analytique simple pour prévoir la distribution prévue maximum de probabilité d'amplitude (queue supérieure) d'une explosion souterraine d'un corps donné grandeur de vague enregistrée à une distance indiquée. Le modèle assume le plein accouplement et explique des effets, l'atténuation, et l'amplification matériels du dégagement tectonique. Le classificateur de détection est applicable quand il y a une détection de signal au-dessus d'une coupure indiquée de signal-bruit et la détection est d'une plus grande amplitude que l'amplitude prévue maximum d'explosion. Nous supposons que généralement les tremblements de terre produisent de plus grands 6 - à 12 amplitudes de vague de sec Rayleigh que des explosions pour un corps donné grandeur de vague. Pour une sonde donnée nous définissons la probabilité de la détection étant donné que la source était une explosion. Règle en utilisant Bayes' nous déterminons la probabilité que la détection de signal a provenue d'une explosion. La probabilité extérieure de vague de la courbe de détection pendant une période donnée et la probabilité antérieure qu'une explosion s'est produite peuvent également être incluses dans la formulation. Nous calculons la probabilité conditionnelle (représentée comme valeur de p) que le signal détecté a provenue d'une explosion. Aucune prétention concernant la source de non-explosion n'est nécessaire autres que le fait qu'on s'attend à ce que les amplitudes maximum soient plus grandes que ceux de l'explosion dans de pleins états d'accouplement. Dans les conditions indiquées, la valeur de p sera toujours une petite valeur indiquant une basse probabilité que le signal détecté a provenue d'une explosion. La valeur de p peut également être considérée comme variable aléatoire qui peut être combinée avec d'autres discriminants dans un arrangement multivariable. Nous montrons des résultats de la formulation de détection de signal en utilisant les vagues courtes de Rayleigh de période des tremblements de terre et des explosions dans Eurasia et comparons à la mb-Ms. traditionnelle à différentes périodes. Un ensemble de tremblements de terre et d'explosions enregistrés à WMQ a mesuré à des 6 - à la période de 12 sec, des taux faux d'alarme sont réduits de 28.3% pour la mb-Ms. à 18.6% en utilisant la probabilité du modèle de détection. En utilisant PXD par lui-même comme marque de tremblement de terre, 78% de tous les événements est assigné une valeur de p ayant pour résultat un taux faux d'alarme de 22% qui est meilleur que seule la mb-Ms. pour cet ensemble de données. DEWEY : 551.2 ISSN : 0037-1106 En ligne : http://www.seismosoc.org