Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Spatio-temporal network modelling and analysis of global strong earthquakes (M-w >= 6.0)

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11310%2F20%3A10415839" target="_blank" >RIV/00216208:11310/20:10415839 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=XdYcGGFZ7J" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=XdYcGGFZ7J</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1144/jgs2019-151" target="_blank" >10.1144/jgs2019-151</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Spatio-temporal network modelling and analysis of global strong earthquakes (M-w >= 6.0)

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We employ a spatio-temporal network modelling approach to identify possible relations between strong earthquakes and spatial regions worldwide. A global strong earthquake dataset containing 7736 events (M-w &gt;= 6.0) from 1964 to 2018 is used. Statistical results identify power-law relationships and heavy tail phenomena in the spatial patterns of strong earthquakes. The interactions between regions follow the same law, with a few regions that may be hit by successive strong earthquakes with high probability. Also, we find that the interconnections between regions are mainly related to the succession of events in time, whereas the distribution of events is extremely inhomogeneous in space. This study provides a research prototype for the spatiotemporal analysis of global strong earthquakes, laying a foundation for obtaining insights into the network modelling approach for global strong earthquakes.

  • Název v anglickém jazyce

    Spatio-temporal network modelling and analysis of global strong earthquakes (M-w >= 6.0)

  • Popis výsledku anglicky

    We employ a spatio-temporal network modelling approach to identify possible relations between strong earthquakes and spatial regions worldwide. A global strong earthquake dataset containing 7736 events (M-w &gt;= 6.0) from 1964 to 2018 is used. Statistical results identify power-law relationships and heavy tail phenomena in the spatial patterns of strong earthquakes. The interactions between regions follow the same law, with a few regions that may be hit by successive strong earthquakes with high probability. Also, we find that the interconnections between regions are mainly related to the succession of events in time, whereas the distribution of events is extremely inhomogeneous in space. This study provides a research prototype for the spatiotemporal analysis of global strong earthquakes, laying a foundation for obtaining insights into the network modelling approach for global strong earthquakes.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10505 - Geology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of the Geological Society

  • ISSN

    0016-7649

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    177

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    883-892

  • Kód UT WoS článku

    000567717000001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85090423959