3. Program for automated detection of slow slip events by l1 trend filtering
- DOI:
- Authors: Keisuke Yano (The Institute of Statistical Mathematics), Masayuki Kano (Tohoku University)
- Abstract: This method is an automatic detection method for short-term slow-slip events using Global Navigation Satellite System (GNSS) arrays. The developed method takes as input displacement time series observed at multiple GNSS stations and combines a sparse estimation technique called l1 trend filtering with a p-value integration method to provide not only candidate points in time for the event, but also confidence in the detection. The program for this method is written in Python 3.
- Original site: STAR-E project http://www.zisin.gp.tohoku.ac.jp/~stare/nortice_en.html gitHub https://github.com/star-e-tohoku/ssedetection
- Persistent link: WARP https://warp.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/12879321/www.zisin.gp.tohoku.ac.jp/~stare/nortice.html 2023/05/13
- Method:
- Keywords: GNSS, Slow slip events, Crustal Deformation
- Correspondence: Masayuki Kano (Tohoku University)
- Resource Type: Software
- Date: 2022.4.18
- GeoLocation:
- IsDescribedBy : https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2021JB023258; http://www.zisin.gp.tohoku.ac.jp/~stare/nortice.html
- Version: 1
- Additional Information:
- Rights: CC-BY 4.0
- Fund: This work is supported by the MEXT Project for Seismology toward Research Innovation with Data of Earthquake (STAR-E) [Grant No. JPJ010217]
- Subject: Crustal Deformation
- Cite as:
- Title(J): l1トレンドフィルタリングによるスロースリップイベントの自動検出プログラム
- Authors(J): 矢野恵佑(統計数理研究所)・加納将行(東北大学)
- Abstract(J): 本手法は、全地球衛星測位システム（GNSS）アレイを用いた短期スロースリップイベントの自動検出法です。 開発手法は、複数のGNSS観測点で観測された変位時系列を入力とし、l1トレンドフィルタリングと呼ばれるスパース推定技術とp値統合法を組み合わせて、イベントの候補時点だけでなく、検出の信頼度も提供します。 本手法のプログラムはPython 3で記述されています。
- Method(J):
- Keywords(J): GNSS, スロースリップイベント, 地殻変動
- Correspondence(J): 加納将行(東北大学)
- Additional Information(J):
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