“ما هو انخفاض ضغط الزلزال، وماذا يمثل جسديًا؟” هو سؤال مفتوح طويل الأمد في فيزياء الزلازل (على سبيل المثال، أبركرومبي، 2021). غالبًا ما يعني علماء الزلازل ونماذج الحركة الأرضية انخفاض الضغط الديناميكي، وهو التغير في الضغط القصي الذي يقود تمزق الزلزال والذي يدخل في الطاقة الزلزالية المشعة، والتي تتحكم في سعة ومحتوى التردد للاهتزاز الأرضي أثناء الزلازل، وبالتالي فهي ذات أهمية كبيرة لنماذج الحركة الأرضية والمهندسين الإنشائيين. غالبًا ما يعني الجيولوجيون انخفاض الضغط الساكن، وهو التغير في الضغط المتوسط المحسوب على الصدع قبل وبعد تمزق الزلزال، والذي يتحكم في ميكانيكا تشوه القشرة ويجب أن يكون مرتبطًا بالانزلاق على صدع، والذي يمكن أن يغذي في

إحصائيات حدوث الزلازل. في نماذج الزلازل النظرية المثالية، فإن انخفاض الضغط الساكن والديناميكي متكافئ: انخفاض الضغط الديناميكي عالي التردد الذي يمكن قياسه من السجل الزلزالي البعيد هو نفس المعلمة الفيزيائية مثل انخفاض الضغط الساكن منخفض التردد الذي يربط بين لحظة الزلزال ومساحة التمزق.

في النظام الأول، تم ملاحظة هذا التكافؤ بين تعريفات وانخفاضات الضغط المختلفة، مما يشير إلى أن الزلازل تتمزق بطريقة مشابهة تقريبًا في مجموعة متنوعة من الإعدادات الجيولوجية وعلى مدى واسع من المقاييس. وهذا يسمح لنا بتوسيع النماذج والمعرفة الحالية للتنبؤ بالحركة الأرضية، والانزلاق، ومعدلات التكرار وغيرها من المعلمات للأحداث الكبيرة ذات المقاييس الضعيفة التسجيل، والمسافات القريبة، أو المناطق الجديدة ذات الاهتمام. لتحسين فهمنا لديناميات تمزق الزلزال، و
تحديد العوامل التي تتحكم في نشوء تمزق الزلزال، وانتشاره ووقفه، نحتاج إلى فهم التباين الحقيقي في انخفاض ضغط الزلزال (انظر أبركرومبي، 2021).

عادةً ما يقدر علماء الزلازل انخفاض الضغط الطيفي المتوسط لزلازل من طيف التردد-السعة المسجل من خلال ملاءمة أولية لطيف مصدر الإزاحة المثالي , مع التردد، كدالة من لحظة الزلزال ( ) وتردد الزاوية ( )

حيث هو معدل الانخفاض عالي التردد و يحدد الشكل بالقرب من الزاوية. النموذج المستخدم بشكل شائع من قبل برون (1970) لديه و . ثم يتم اشتقاقه ببساطة من تردد الزاوية المقدرة واللحظة، بافتراض صدع دائري (إيشيلبي، 1957):

حيث هو ثابت يحسب هندسة التمزق ( لتمزق دائري) و يعتمد على سرعة التمزق، ونوع الموجة، ونموذج المصدر (عادةً 0.20.3، على سبيل المثال، برون، 1970؛ مادارياغا، 1976؛ ساتو وهيراساوا، 1973؛ كانيكو وشيرر، 2015). التردد الزاوي يتناسب عكسيًا مع الطول الموجي للطاقة المشعة من المصدر. وبالتالي، يمكن اعتبار انخفاض الضغط كحلقة وصل بين تقديرات لحظة الزلزال منخفضة التردد والطاقة المشعة عالية التردد بافتراض نماذج صدع دائري بسيطة من نوع برون (برون، 1970؛ مادارياغا، 1976) حيث يتناسب التردد الزاوي عكسيًا مع نصف قطر التمزق. نماذج المصدر الأخرى ممكنة أيضًا، مثل (بوترايت، 1978) مع و في المعادلة 1) أو نماذج الزاوية المزدوجة حيث يرتبط انخفاض التردد المنخفض بمدة المصدر ومن ثم انخفاض الضغط الديناميكي الذي تم مناقشته هنا، و مرتبط بعملية ثانوية مثل زمن الارتفاع، أو مراحل البدء أو التوقف، أو عملية ضعف ديناميكي (على سبيل المثال، دينول وشيرر، 2016)،

خلال دراستنا، وفي هذه الورقة، نركز على هذا التقدير الطيفي المستخدم على نطاق واسع لانخفاض الضغط، سواء جاء مباشرة من التردد الزاوي أو معلمة ذات صلة، مثل المدة، أو الطاقة، أو الحركة الأرضية عالية التردد. بينما يتم استخدام الاسم البديل “معلمة الضغط” لوصف شكل الطيف المصدر في نمذجة الحركة الأرضية (أي، أتكينسون وبيريسنيف، 1997)، بسبب عدم اليقين الكبير والصعوبات المتعلقة به مع أي انخفاض ضغط فعلي في الأرض، هنا نستخدم المصطلح البسيط “انخفاض الضغط الطيفي” لتقديرات الطيف لتتناسب مع الممارسة الحالية. الضغط الظاهر، الذي يُعرف بأنه الصلابة مضروبة في نسبة الطاقة الزلزالية المشعة واسعة النطاق إلى اللحظة، هو نظريًا تقدير أكثر استقلالية عن النموذج لانخفاض الضغط (على سبيل المثال، إيدي وبيروزا، 2001؛ بالتاي وآخرون، 2010). في الممارسة العملية، ومع ذلك، فإن القياس الدقيق للطاقة المشعة واسعة النطاق يمثل تحديًا لأنه يتطلب التمديد إلى الترددات العالية، وغالبًا ما يعتمد على نفس نمذجة الطيف مثل تقديرات انخفاض الضغط الطيفي، بسبب الحاجة إلى نمذجة الترددات العالية
الانخفاض الطيفي في الضغط وتأثيرات المسار الأخرى. هذه القياسات صعبة بشكل خاص عند الترددات العالية المطلوبة لتحديد الطاقة المشعة للزلازل الصغيرة (مثل Abercrombie، 1995؛ Ide و Beroza، 2001؛ Abercrombie، 2021). هذا الانخفاض الطيفي في الضغط هو متوسط انخفاض الضغط خلال تمزق الزلزال، والعلاقة بين هذا المتوسط والانخفاض المتغير في الضغط مع الزمن والمكان على صدع ليست دائمًا واضحة جيدًا (Noda et al.، 2013). وبالمثل، فإن تفاصيل العلاقة بين هذا الانخفاض الطيفي في الضغط الزلزالي والإفراج الفعلي عن الضغط على صدع أو المحاكاة العددية غير مفهومة جيدًا (مثل Kaneko و Shearer، 2015؛ Ji et al.، 2022). قبل أن نتمكن من محاولة ربط كل هذه المعلمات، نحتاج أولاً إلى التأكد من أن تقديرنا لانخفاض الضغط الطيفي موثوق وقابل للتكرار؛ هذا هو هدف الدراسة المجتمعية.

لقد أدت سهولة قياسها وأهميتها لكل من فيزياء الزلازل ونمذجة الحركة الأرضية عالية التردد إلى أن تصبح انخفاضات الإجهاد الطيفي موضوع دراسة متكرر على مستوى العالم (على سبيل المثال، آكي، 1967؛ هانكس، 1977؛ أبركرومبي، 1995؛ إيدي وبيروزا، 2001؛ بالتاي وآخرون، 2011؛ أبركرومبي وآخرون، 2016). ومع ذلك، لطالما كانت انخفاضات الإجهاد موضوع نقاش، حيث إن تقديرات انخفاض الإجهاد مليئة بالشكوك وتبدو متغيرة للغاية (كوتون وآخرون، 2013؛ أبركرومبي، 2021).

بينما نلاحظ غالبًا نطاقًا ثابتًا تقريبًا من انخفاض الضغط على مدى واسع من مقاييس الزلازل، يمكن أن تتفاوت القيم ضمن الدراسات الفردية بمقدار ثلاثة أوامر من حيث الحجم (على سبيل المثال، الشكل 1). لا يُعرف كم من هذا يعود إلى عدم اليقين في القياس، وكم يعود إلى التباين الحقيقي بين الأحداث. بالنسبة للزلازل الفردية، نادرًا ما تتفق تقديرات انخفاض الضغط التي قدمها باحثون مختلفون أو التي استخدمت طرقًا مختلفة (على سبيل المثال، Abercrombie، 2013؛ Pennington وآخرون، 2021)، حيث تكون الفروقات بين التقديرات أكبر من عدم اليقين المبلغ عنه، مما يعني أن عدم اليقين المحسوب لبعض الأساليب يجب أن يكون مُقللًا بشكل كبير. على نطاق أوسع، لا يزال السؤال مفتوحًا حول ما إذا كان انخفاض الضغط يتناسب مع الحجم (على سبيل المثال، Baltay وآخرون، 2010؛ Bindi وآخرون، 2020)، العمق (على سبيل المثال، Hardebeck وAron، 2009؛ Trugman وShearer، 2017؛ Abercrombie وآخرون، 2021)، نظام الفوالق أو الإعداد التكتوني (على سبيل المثال، Allmann وShearer، 2009؛ Boyd وآخرون، 2017؛ Huang وآخرون، 2017)، أو حتى طبيعة ومدى الضعف الديناميكي أو الضغط الحراري (Beeler وآخرون، 2012؛ Nielsen وآخرون، 2016؛ Rice، 2006). ومع ذلك، فإن التباين الكبير الحالي يحجب هذه الاتجاهات، لذا لكي يتم استخدام انخفاض الضغط بشكل موثوق لفهم فيزياء التمزق وفي النماذج والمحاكاة، نحتاج إلى فهم كيف تساهم العمليات الفيزيائية، والاختلافات المنهجية، وعيوب معالجة البيانات في هذه التباينات.

لقد درست دراسات متنوعة آثار الاختلافات في الأساليب أو اختيار البيانات، بما في ذلك شيرر وآخرون (2019)، غورتز-ألمان وإدواردز (2013)، أبركرومبي (2015)، تشين وأبركرومبي (2020)، بينينغتون وآخرون (2021)، وشيبلي وآخرون (2022)؛ حيث يقدم أبركرومبي (2021) مراجعة شاملة للصعوبات والشكوك والأساليب في تقدير انخفاض الضغط والمقارنة. وجدت هذه الدراسات أنه على الرغم من أن الاختلافات المنهجية يمكن أن تؤدي إلى بعض النظام-
تأتي الاختلافات الرئيسية من الافتراضات المبسطة ومعايرة النموذج، بالإضافة إلى الجودة والكمية المحدودة من البيانات. إن تحديد الأساليب الأكثر موثوقية لحساب انخفاض الإجهاد، وتقديرات أكثر تمثيلاً لعدم اليقين، يتجاوز قدرات أي مجموعة فردية.

لقد تزايد الوعي بضرورة إجراء دراسة شاملة على مستوى المجتمع لحل هذه التباينات على مر السنين (على سبيل المثال، Baltay et al.، 2017؛ ورشة عمل E.C.G.S.، 2012). لذلك، تم بدء هذه الدراسة للتحقق من انخفاض الضغط المجتمعي من قبل القائدين المشاركين أنيماري بالتاي وراشيل أبركرومبي في عام 2021، بدعم من المسح الجيولوجي الأمريكي (USGS) ومركز زلازل جنوب كاليفورنيا (SCEC)؛ ويستمر مركز زلازل كاليفورنيا على مستوى الولاية (SCEC) في دعم هذا المشروع في عام 2024. أهداف هذه المجموعة هي فهم: (1) مصادر الاتفاق أو الاختلاف بين الطرق ومجموعات البيانات المختلفة المستخدمة في تقدير انخفاض الضغط، (2) كيف تؤثر الخصائص الفيزيائية لمصدر الزلزال على التباين أو درجة الاتفاق لتلك التقديرات، و(3) في النهاية، ما هو أفضل طريق للمضي قدماً في قياس انخفاض الضغط وتوصيف الإشعاع عالي التردد لاحتياجات المستخدمين النهائيين المختلفة. توفر سلسلة زلازل ريدجكريست لعام 2019 مجموعة البيانات المثالية لمثل هذه الدراسة المقارنة.

أهداف هذه الدراسة للتحقق من انخفاض الضغط الناتج عن الزلازل في المجتمع هي فهم طبيعة وأسباب التباين وعدم اليقين في تقديرات انخفاض الضغط الطيفي الناتج عن الزلازل وكيف يمكن أن تسهم التأثيرات الفيزيائية والأخطاء العشوائية ومجموعات البيانات المختلفة وتنوع المنهجيات في هذه التباينات، حتى نفهم هذه الشكوك بشكل أفضل ونأخذها في الاعتبار.

أولويات بحثنا المحددة هي:

العملية العامة لدراسة التحقق من انخفاض الضغط هي: توفير وتوزيع مجموعة بيانات مشتركة من تسلسل ريدجكريست لعام 2019؛ دعوة الباحثين في المجتمع لإجراء تحليلات لانخفاض الضغط، أو المعلمات ذات الصلة، لتلك الأحداث؛ إعادة نتائج هذه التحليلات إلى قادة المشروع للمقارنة المنهجية والتحليل الشامل؛ ومناقشة ونشر هذه النتائج من خلال المؤتمرات العلمية، ومناقشات ورش العمل، والمنشورات. بالإضافة إلى جذب المشاركين لإجراء القياسات، فإن الهدف الرئيسي للمجموعة هو إشراك المستخدمين النهائيين لتعزيز الاستخدام المستنير للقياسات الملاحظة مع فهم الشكوك، وأيضًا المساعدة في تطوير وإجراء القياسات الأكثر فائدة اللازمة لتقدم أبحاث المخاطر وفيزياء الزلازل. تُتصور هذه الدراسة كعملية تكرارية يقودها المجتمع لمساعدة المجتمع الزلزالي على تعزيز فهمنا لتغيرات وانعدام اليقين في انخفاض الضغط، وما يمكن أن تخبرنا به عن فيزياء تمزق الزلزال والحركات الأرضية الناتجة.

هذا المشروع ركز على بناء المجتمع وتشجيع التعاون بين المشاركين لتحفيز جهود التحقق، مما أدى إلى تشكيل مجموعات فرعية تقوم بإجراء تحليل مقارن، والتحقيق في آثار اختلافات الطرق (مثل، بيندي وآخرون، 2023أ، ب). من خلال دعم SCEC، قمنا باستضافة ثلاث ورش عمل افتراضية في نوفمبر 2021، يناير 2023، ويناير 2024، وورشة عمل واحدة حضورية في الاجتماع السنوي لـ SCEC في سبتمبر 2022. لقد جذبت ورش العمل الافتراضية أكثر من 100 مشارك من 20 دولة ومن جميع القارات (باستثناء القارة القطبية الجنوبية)، بينما كانت ورشة العمل الحضورية الأكثر تركيزًا تضم 30 مشاركًا. في كل ورشة عمل، يتم مشاركة النتائج الأخيرة والتحليل الشامل، وتناقش المجموعة الاتجاهات المستقبلية بما في ذلك الاستماع أيضًا إلى مستخدمي انخفاض الضغط، بدلاً من المحللين فقط. في ورشة العمل الأخيرة في يناير 2024، على سبيل المثال، ناقشنا إنشاء وتحليل مجموعات بيانات اصطناعية، واستمعنا إلى عدة طرق مختلفة لمحاكاة الموجات (يمكن العثور على تقارير ورش العمل الكاملة في https://www.scec.org/البحث/التحقق من انخفاض الضغط). بين ورش العمل، نقوم بعقد مكالمات فيديو شهرية للمؤتمرات لبناء المجتمع وأنشطة التحقق، والتي تُعقد عادة في وقتين مختلفين في نفس اليوم لتشجيع وتمكين المساهمات العالمية؛ لدينا حاليًا مشاركة جغرافية واسعة.

تتركز دراسة التحقق من انخفاض الضغط المجتمعي الحالية على سلسلة زلازل ريدج كريست لعام 2019

باستخدام مجموعة من الموجات الشائعة. تنقسم الدراسة إلى نشاطين بحثيين رئيسيين: 1) تحليل مستقل لانخفاض الضغط لسلسلة ريدجكريست بواسطة الباحثين، وتقديمه إلى مستودع التحقق الجماعي؛ و 2) تحليل ميتا لمقارنة النتائج المقدمة. الدراسة شاملة وتكرارية، حيث يمكن لأي باحث الانضمام في أي وقت لتقديم تقديراتهم لانخفاض الضغط؛ ثم كمجموعة نقارن جميع تقديرات انخفاض الضغط ونقوم بتنقيح المشكلة المطروحة وتضييق مجموعة البيانات لتحقيق أهدافنا بشكل أفضل. بعد ذلك، سيقوم الباحثون الأفراد بتكرار بعض جوانب تحليلهم مع رؤى جديدة واستخدام مجموعة بيانات أكثر محدودية.

لقد أنشأنا ونوفر مجموعة بيانات مشتركة لهذه الدراسة، بما في ذلك الموجات الصوتية والبيانات الوصفية، المتاحة للتنزيل من خلال مركز بيانات الزلازل في جنوب كاليفورنيا:https://scedc.caltech.edu/data/stressdrop-ridgecrest.html، حيث تم نشر “دليل مرجعي سريع” أيضًا لمزيد من المعلومات حول بيانات الموجات. تتكون هذه المجموعة من البيانات من الزلازل التي بلغت قوتها 1+ على مدى أسبوعين من 4 يوليو حتى 17 يوليو (الشكل 2). يتضمن ذلك الزلزالين الرئيسيين M7.1 و M6.4 في ريدج كريست، وثلاثة زلازل بقوة M5 و 86 حدثًا بقوة M4. تم اختيار هذه الفترة الزمنية التي تمتد لأسبوعين لتجنب إدخال تحيزات اختيارية مع الاحتفاظ بمجموعة من الزلازل الكافية لمجموعة واسعة من تحليلات انخفاض الضغط المتوقعة. من غير المحتمل أن يقوم أي مساهم فردي بتحليل جميع الزلازل، وستكون أساليب المجموعات المختلفة مناسبة لمجموعات فرعية مختلفة. لزيادة المقارنة، اخترنا مجموعة فرعية من 55 حدثًا، من خلال اختيار أحداث مسجلة جيدًا عبر مجموعة من القوى من 2 إلى 4.5، على أعماق مختلفة وعلى أجزاء مختلفة من الانكسار. نطلب من الباحثين إعطاء الأولوية لهذه الأحداث في تحليلاتهم، إذا كان ذلك ممكنًا.

البيانات المقدمة مسجلة على 107 محطات محلية وإقليمية ضمن درجة واحدة ) من كل مركز زلزال، وتتكون من أجهزة قياس السرعة العريضة النطاق، ومقياس التسارع، وأجهزة الجيوفون – بما في ذلك المكونات الأفقية والعمودية. تأتي البيانات من مركز بيانات جنوب كاليفورنيا (SCEDC)، ومركز إدارة بيانات الزلازل للمؤسسات البحثية الدولية، ومركز بيانات زلازل شمال كاليفورنيا. قمنا بتضمين رموز الشبكة CE و CI و GS و NN و NP و PB و SN و ZY ولكننا استبعدنا الشبكة العقدية 3J، واستخدمنا القنوات HH (حتى 200 عينة في الثانية) و CH (> 200 عينة في الثانية) للسرعة العريضة النطاق، و HN (<200 عينة في الثانية) و CN (>200 عينة في الثانية) لمقاييس التسارع، و EP (<200 عينة في الثانية) و EH (S200 عينة في الثانية) و DP (>200 عينة في الثانية) للجيوفونات (انظر قسم توفر البيانات والرموز)؛ في كل حالة يتم اختيار القناة ذات أعلى معدل أخذ العينات للأجهزة المتواجدة في نفس الموقع. طول كل سجل يتناسب مع الحجم، حيث يبدأ السجل 15 ثانية قبل وقت الأصل (OT) وينتهي 60 ثانية بعده لـ M1؛ بالنسبة لـ M6+، تبدأ السجلات 90 ثانية قبل OT وتنتهي 310 ثانية بعده. يتم توفير الموجات في تنسيق miniSEED ويمكن تنزيلها مباشرة كملفات tar مجمعة حسب الحجم، لتقليل حجم الملف لأي أرشيف واحد. داخل كل ملف tar يوجد مجلد لكل زلزال؛ داخل هذا المجلد توجد قائمة بالمحطات لذلك الحدث، مع معلومات الاستجابة المرافقة (ملفات SAC pole-zero) وبيانات التعريف StationXML. البرنامج النصي ObsPy (Beyreuther et al.، 2010) المستخدم لإنشاء هذه المجموعة من البيانات متاح للاستخدام أيضًا، إما لتسهيل التنزيل المباشر للموجات، أو لتعديل أي من المعلمات.

بالإضافة إلى بيانات شكل الموجة، نقدم عدة بيانات وصفية للمساعدة في التحليل، وإزالة مصادر التباين غير الضرورية بين النتائج.

خلال الدراسة، نطلب من المجتمع تقديم تقديرات انخفاض الضغط أو غيرها من معلمات المصدر (مدة المصدر، عكس العيوب المحدودة، الطاقة عالية التردد، إلخ) في تنسيق جدول بيانات محدد عبر قائمة توزيع البريد الإلكتروني. لا يزال يتم تشجيع تقديم النتائج الجديدة والمحدثة والمشاركة، خاصة من الطلاب والمبتدئين والمشاركين الدوليين (غير الأمريكيين). للمشاركة في دراسة المجتمع، نطلب من المشاركين أن يكونوا مستعدين لتقديم تحليلاتهم قبل النشر، حتى يتمكنوا من تحسين الأساليب والتحليل. هذا يسمح لهم بفهم وعزل مصادر التباين أو الاختلاف في تحليلاتهم، مما سيحسن جودة وتأثير منشوراتهم الخاصة وفي النهاية يساهم في إبلاغ أعضاء المجتمع الآخرين بأساليب بديلة ونتائج محتملة. يتم تقديم النتائج فقط للمؤلفين (مديري الدراسة) لضمان سرية النتائج. يُطلب من المشاركين الحصول على إذنهم قبل عرض أي نتائج على المجموعة الأكبر أو تضمينها في العروض التقديمية. حتى الآن، تلقينا 47 تقديمًا فريدًا من 20 مجموعة بحثية.

تمت مراجعة الطرق الشائعة لتقدير انخفاض الإجهاد الطيفي وقيودها بواسطة أبركروم.
الطريقة الأصلية والأبسط لتناسب طيف الزلازل الفردية لتحديد المصدر والطريق والموقع (على سبيل المثال، ثاتشر وهانكس، 1973) لا تزال قيد الاستخدام (على سبيل المثال، كيمنا وآخرون، 2021) لكنها أثبتت أنها غير محددة بشكل جيد (على سبيل المثال، كو وآخرون، 2012). عندما تتوفر كمية ونوعية كافية من التسجيلات، فإن التعديلات على نهجين متميزين تفضل حاليًا لعزل المصدر، وتقدير تردد الزاوية، ومدة المصدر أو انخفاض الضغط، وكلاهما يمكن أن يستخدم موجات الجسم أو موجات الكودا (انظر أبركرومبي، 2021). تم استخدام التعديلات والتركيبات من هذه الطرق من قبل المشاركين في الدراسة المجتمعية حتى الآن، وقد قدم المؤلفون المذكورون أدناه جميعًا نتائج أولية في وقت كتابة هذا النص.

تعتبر العديد من الأساليب المستخدمة بشكل شائع تباينات وتركيبات من هذين الأسلوبين. على سبيل المثال، يستخدم نهج أداة معايرة الكودا (مايدا وآخرون، 2003) نسب الطيف الكودا لحدث أو حدثين من أجل تقييد تصحيحات المسار والموقع للأحداث الفردية الأخرى، ويجمع إولينفيلد وآخرون (2021) تقدير موجات الكودا للاختفاء مع عكس عام لطيف الموجات المباشرة. يستخدم كيمنا وآخرون (2021) وبويد وآخرون (2017) أساليب قائمة على التجمع لتقييد ملاءمة الطيف الفردي ونمذجة نسب الطيف، على التوالي. طور سوبيينو وآخرون (2019) إطارًا احتماليًا للعكس، ويستخدم ساتريانو (2022) نهجًا تكراريًا، حيث يقوم أولاً بملاءمة أطياف الموجات الجسمية الفردية ثم يقوم بتحسين الملاءمات مع قيود متوسطة محددة حسب المحطة.

توجد عدة طرق تختلف عن الطريقتين الرئيسيتين، مثل دراسة كنودسون وآخرون (2023) ودراسة العسيمي وآخرون (2023)، اللتين تحسبان طيف السعة عند نقاط فردية من سعات سجلات الزلازل المفلترة ذات النطاق الضيق. يستخدم بالتاي وآخرون (2019) شدة الحركة الأرضية لتقدير انخفاض الإجهاد مباشرة، بينما يقدر جي وآخرون (2022) انخفاض الإجهاد بناءً على الطاقة المنبعثة.

المقارنة المباشرة لانخفاضات الضغط المقدمة لدراسة التحقق من انخفاض الضغط المجتمعي حتى الآن تكشف عن تباين كبير، ولكن هناك بعض الارتباط الأقوى بين النتائج التي تستخدم طرقًا مشابهة. التغيرات النسبية بين الزلازل المختلفة أكثر اتساقًا عبر الدراسات المختلفة، مقارنة بالقيم المطلقة، بما يتماشى مع نتائج بينينجتون وآخرون (2021). نلاحظ أيضًا بعض الانحرافات العامة المعتمدة على الحجم والعمق بين تقديمات مؤلفين مختلفين. بشكل عام، نلاحظ زيادة أقوى في انخفاض الضغط مع عمق مصدر الزلزال للطرق التي لا تسمح بتغير التوهين المعتمد على زمن السفر مع عمق المصدر. وهذا يعني أن بعض الزيادة في انخفاض الضغط مع العمق قد تكون ناتجة عن التبادلات مع التوهين وبنية المصدر القريبة، بما يتماشى مع نتائج أبركرومبي وآخرون (2021).

حتى الآن، ركزنا بشكل أساسي على تقديرات تردد الزاوية، والعديد من الطرق تقدر أيضًا العزم الزلزالي. نرى تباينًا كبيرًا في تقديرات تردد الزاوية وأيضًا بعض التباين الكبير في العزم؛ بعض الدراسات تجد زيادة في انخفاض الإجهاد الطيفي مع زيادة العزم، ولكن انخفاض الإجهاد الثابت يقع ضمن عدم اليقين لمعظم النتائج، إن لم يكن جميعها. ما إذا كان هناك اعتماد على الحجم في انخفاض الإجهاد هو أمر حقيقي، أو نتيجة لنطاق التردد، أو الافتراضات البسيطة واختيارات الطرق المستخدمة (مثل، Abercrombie، 2021) ليس واضحًا بعد.

من بين 47 تقديمًا فريدًا لانخفاض الضغط تم استلامها حتى الآن، تم نشر 21 منها (الشكل 3): ترغمان (2020)، شيرر وآخرون (2022)، بيندي وآخرون (2021) وبيندي وآخرون (2023ب)، والتي تضمنت 18 تباينًا باستخدام معلمات مختلفة. تظهر هذه النتائج جميعها بشكل نسبي

تسقط الإجهاد الثابت مع الحجم (أي، تسقط على طول خط من تسقط الإجهاد الثابت) ويتم استعادة تسقط الإجهاد في نطاق من 3 إلى 30 ميجا باسكال، مما يدعم التوقعات للمناطق في كاليفورنيا. جميع هذه النتائج المنشورة هي طرق تحليل طيفي على نطاق واسع/تقنيات عكسية عامة على تسلسل ريدجكريست 2019، لذا على الرغم من أن هذه الطرق متشابهة جدًا، إلا أن هناك اختلافات منهجية كبيرة بينها. يجب أن تكون الترددات الزاوية المستمدة من موجات P أكبر من تلك المستمدة من الموجات. بينما نرى أن التقديرات من كل من ترغمان (2020) وشيرار وآخرون (2022)، الذين يستخدمون موجات P، أكبر بالفعل من تلك من دراسات بيندي وآخرون (2021، 2023أ، ب) التي تستخدم جميعها الموجات، فإن الفرق أكبر من المتوقع من النماذج النظرية؛ لا يزال هناك انحراف كبير بين دراستي موجات P، مشابهًا للنطاق في تقديرات موجات S التي تم الحصول عليها باستخدام اختلافات طرق مختلفة. نحتاج إلى فهم المزيد إذا كان هناك سبب مادي أو ببساطة منهجي وراء هذه التباينات، والدراسات المقارنة مثل بيندي وآخرون (2023أ، ب) ذات قيمة كبيرة في تحديد الأخطاء النظامية والعشوائية الحقيقية.

تكررت بيندي وآخرون (2023أ، ب) على عدة خيارات للمعلمات، بما في ذلك مدة نافذة الطيف، التوهين المعتمد أو غير المعتمد على عمق المصدر، طرق مختلفة لتطبيع قيود الموقع، والتناسب مع شكل طيف برون (1970) أو بوترايت (1978). بالنسبة لبعض الأحداث المحددة، تظهر الترددات الزاوية المختلفة المقدرة عبر هذه التكرارات المختلفة توافقًا جيدًا (أي، الحدث 1 في الشكل 3ب) بينما تظهر بعض الأحداث عدم توافق كبير (أي، الحدث 3). عند النظر في الخطأ القياسي لـ الثقة في تكرار واحد، الموضح كالشريط الأحمر في الشكل 3ب، أحيانًا يشمل الخطأ القياسي
تباين التكرارات المختلفة وأحيانًا لا، مما يعني أن خيارات الطرق والافتراضات يمكن أن تؤدي إلى تباين أوسع من الأخطاء الرسمية في نهج مفضل واحد، والتي عادة ما يتم نشرها. يبقى أن نرى إذا كانت هناك مؤشرات مادية أو تعقيد قد تشير إلى متى ستتفق الترددات الزاوية المقدرة أم لا.

نجد أيضًا أن مصدرًا رئيسيًا للاختلاف ينشأ من اللحظات الزلزالية المقدرة المقدمة لنفس الأحداث. العديد من الطرق التي تولد طيف مصادر الإزاحة تناسب لحظة مقدرة بالإضافة إلى تردد زاوي، عادة باستخدام طيف برون (1970) والتناسب للحظة الزلزالية بالإضافة إلى التردد الزاوي (المعادلة 1). وبالتالي، هناك تبادل جوهري في المعلمتين المجهزتين و ونلاحظ تقريبًا نفس القدر من التباين في اللحظات المقدمة، كما هو الحال في الترددات الزاوية المقدمة. نقوم أيضًا بتحويل اللحظات المقدمة إلى حجم اللحظة كما هو ، وفقًا لهانكس وكاناموري (1979)، ونجد كل من التشتت والاختلافات النظامية بين هذه وأحجام اللحظة في السجل. العلاقة بين قياسات السجل للحجم المحلي، وحجم الكودا، وما إلى ذلك وحجم اللحظة أقل من ليست بسيطة (على سبيل المثال، هانكس وبور، 1984)، وفهم غير مكتمل للحجم يمكن أن يسبب انحيازًا منهجيًا في تقديرات معلمات المصدر وكذلك في التقدير الإحصائي لقيمة b، على سبيل المثال. ومع ذلك، فإن النتائج المجمعة في هذه الدراسة توفر فرصة فريدة لتحسين علاقات حجم اللحظة في جنوب كاليفورنيا، وقد تؤدي أيضًا إلى مقياس حجم محلي معدل قائم على الفيزياء (Mlr، https: //scedc.caltech.edu/eq-catalogs/change-history.html).

من النتائج الأولية المقدمة والمنشورة، من الواضح أن التحليل الأكثر تفصيلًا سيحسن فهم لماذا تؤدي طرق وافتراضات مختلفة لتقدير تسقط الإجهاد، أو الباحثين المختلفين الذين يطبقون طرقًا مشابهة، إلى نتائج مختلفة. هناك العديد من الأماكن التي يمكن أن تختلف فيها سير العمل، لذا فإن عزل كيفية تأثير الخيارات المختلفة على التقديرات، وأيها لها أكبر تأثير قد يحسن تماسك النتائج. نحو هذا الهدف، من المشجع رؤية العديد من الباحثين في مجتمعنا يبدأون في دراسة حساسية المعلمات المقدرة للاختيارات المدخلة المختلفة (على سبيل المثال، بيندي وآخرون، 2023أ)، وبدء التعاون لمقارنة الأساليب (على سبيل المثال، موراكا وآخرون، 2022).

لعزل وقياس مصادر محددة من التباين، نقوم بإجراء دراسات مرجعية. في الدراسة الأولى، نختبر كيف تختلف النتائج من باحثين مختلفين حتى عندما يبدأون بنفس طيف المصدر. لقد وجدنا أن التباين في التناسب المرجعي مع أطياف المصدر الثابتة أصغر بحوالي 3-10 مرات عند مقارنته بالنتائج العامة، مما يشير إلى أن التناسب الطيفي هو جزء صغير ولكنه ذي صلة من التباين العام. ستتيح لنا المعايير المستقبلية عزل تأثيرات طول النافذة واختيار نطاق التردد، وغيرها من خيارات المعالجة المسبقة. سيوفر تقديم مجموعة بيانات معززة تتضمن ملف مسطح لمعالجة الحركة الأرضية مشاركة الباحثين في حركة الأرض في الدراسة.

الانضمام إلى دراسة التحقق من تسقط الإجهاد المجتمعية الجارية أمر بسيط: يمكن للمرء تنزيل البيانات وإجراء تحليل لتسقط الإجهاد، أو التردد الزاوي أو غيرها من معلمات المصدر، والمشاركة في التحليل الشامل لمقارنة النتائج المختلفة، أو ببساطة الانضمام إلى ورش العمل لمعرفة المزيد عن تحليل تسقط الإجهاد أو فهم أفضل لكيفية قياسات الزلازل يمكن أن تقيد أو تفيد أبحاثهم الخاصة (https://www.scec.org/research/stress-drop-validation، أو الاتصال بالمؤلفين). حتى بعد اكتمال هذه المرحلة من الدراسة ونشرها، ستتيح البيانات ووصف الدراسة للباحثين المستقبليين اختبار ومقارنة طرق جديدة وأكواد مع الطرق الحالية.

يقدم المؤلفون شكرهم الكبير لدعم المجتمع في بدء هذا الجهد، وخاصة جميع الباحثين الذين ساهموا في تقديرات تسقط الإجهاد، أولئك الذين شاركوا في ورش العمل والاجتماعات، وكل من كان بمثابة صوت لهذا العمل، وخاصة بيل إلسورث، توم هانكس، إليزابيث كوكرا، كولين بينجتون، وغريغ بيروزا. يشكر المؤلفون مركز زلازل جنوب كاليفورنيا ومركز الزلازل الجديد في كاليفورنيا (SCEC) لتوفير إطار مجموعة النشاط الفني الذي جعل هذا الجهد مشروعًا مدعومًا بالكامل؛ إلى فريق اجتماعات SCEC، وخاصة تران هويين وإدريك باوك، الذين بدونهم لم تكن أي من ورش العمل لدينا ممكنة؛ مركز بيانات زلازل جنوب كاليفورنيا (SCECDC) وآخرين الذين ساعدوا في إعداد مجموعة البيانات والبيانات الوصفية و
كل مجتمع SCEC لدعمهم. نشكر ستيف هيكمان، جيرمان بريتو والمحرر ستيفن هيكس على مراجعاتهم الدقيقة لهذه المخطوطة. يشكر R.E. Abercrombie هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية على التمويل لدعم هذا الجهد. يشكر S. Chu شركة غاز المحيط الهادئ والكهرباء على دعم هذا العمل. تم دعم هذا البحث من قبل SCEC (الجوائز 21083، 21114، 22101، 22042، 23107 و23108 بما في ذلك دعم الرواتب لـ T. Taira والدعم المالي لورشة العمل في سبتمبر 2022). يتم تمويل SCEC من قبل NSF Cooperative Agreement EAR-1600087 و USGS Cooperative Agreement G17AC00047. مساهمة SCEC #13444. أي استخدام لأسماء التجارة أو الشركات أو المنتجات لا يعني تأييد الحكومة الأمريكية.

جميع بيانات الموجات والبيانات الوصفية المشار إليها هنا متاحة للجمهور ويمكن الوصول إليها من مركز بيانات زلازل جنوب كاليفورنيا (SCEDC)، والمعاهد البحثية المتكاملة لعلم الزلازل (IRIS) ومركز بيانات زلازل شمال كاليفورنيا (NCEDC؛ doi:10.7932/NCEDC). SCEDC (http://scec.org) يتم تمويله من قبل مؤسسة العلوم الوطنية (NSF) اتفاقية التعاون EAR-1600087 واتفاقية التعاون USGS G17AC00047. يتم تمويل خدمات بيانات IRIS من خلال مرافق الزلازل من أجل تقدم علوم الأرض وEarthScope (SAGE) اقتراح NSF بموجب اتفاقية التعاون EAR-1261681. الشبكات التي قدمت البيانات هي: CE (مسح كاليفورنيا الجيولوجي، 1972)؛ CI (معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ومسح الولايات المتحدة الجيولوجي باسادينا، 1926)؛ GS (مختبر الزلازل في ألبوكيركي، 1980)؛ NN (جامعة نيفادا، رينو، 1971)؛ NP (مسح الولايات المتحدة الجيولوجي، 1931)؛ PB (https://www.fdsn.org/networks/detail/PB/); SN (جامعة نيفادا، رينو، 1992)؛ و ZY https://www.fdsn.org/networks/detail/ZY_1990/(كوشران وآخرون، 2020). جميع البيانات المشار إليها هنا متاحة في مركز بيانات الزلازل في جنوب كاليفورنيا (SCEDC، 2013) في https://scedc.caltech.edu/data/stressdropridgecrest.html، حيث تم نشر “دليل مرجعي سريع” أيضًا لمزيد من المعلومات حول بيانات الموجات.

لا توجد مصالح متنافسة.

Abercrombie, R. E. Earthquake source scaling relationships from -1 to 5 ML using seismograms recorded at depth. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 100(B12):24015-24036, Dec. 1995. doi: 10.1029/95jb02397.
Abercrombie, R. E. Comparison of direct and coda wave stress drop measurements for the Wells, Nevada, earthquake sequence. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 118(4):1458-1470, Apr. 2013. doi: 10.1029/2012jb009638.
Abercrombie, R. E. Investigating uncertainties in empirical Green’s function analysis of earthquake source parameters. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(6):4263-4277, June 2015. doi: 10.1002/2015jb011984.

Abercrombie, R. E. Resolution and uncertainties in estimates of earthquake stress drop and energy release. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 379(2196):20200131, Mar. 2021. doi: 10.1098/rsta.2020.0131.

Abercrombie, R. E., Bannister, S., Ristau, J., and Doser, D. Variability of earthquake stress drop in a subduction setting, the Hikurangi Margin, New Zealand. Geophysical Journal International, 208(1):306-320, Oct. 2016. doi: 10.1093/gji/ggw393.
Abercrombie, R. E., Chen, X., and Zhang, J. Repeating Earthquakes With Remarkably Repeatable Ruptures on the San Andreas Fault at Parkfield. Geophysical Research Letters, 47(23), Dec. 2020. doi: 10.1029/2020gl089820.
Abercrombie, R. E., Trugman, D. T., Shearer, P. M., Chen, X., Zhang, J., Pennington, C. N., Hardebeck, J. L., Goebel, T. H. W., and Ruhl, C. J. Does Earthquake Stress Drop Increase With Depth in the Crust? Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(10), Oct. 2021. doi: 10.1029/2021jb022314.
Aki, K. Scaling law of seismic spectrum. Journal of Geophysical Research, 72(4):1217-1231, Feb. 1967. doi: 10.1029/jz072i004p01217.

Al-Ismail, F., Ellsworth, W. L., and Beroza, G. C. A Time-Domain Approach for Accurate Spectral Source Estimation with Application to Ridgecrest, California, Earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 113(3):1091-1101, Mar. 2023. doi: 10.1785/0120220228.

Albuquerque Seismological Laboratory. GS, International Federation of Digital Seismograph Networks, 1980. doi: 10.7914/SN/GS.
Allmann, B. P. and Shearer, P. M. Global variations of stress drop for moderate to large earthquakes. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 114(B1), Jan. 2009. doi: 10.1029/2008jb005821.

Atkinson, G. M. and Beresnev, I. Don’t Call it Stress Drop. Seismological Research Letters, 68(1):3-4, Jan. 1997. doi: 10.1785/gssrl.68.1.3.

Baltay, A., Prieto, G., and Beroza, G. C. Radiated seismic energy from coda measurements and no scaling in apparent stress with seismic moment. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 115(B8), Aug. 2010. doi: 10.1029/2009jb006736.
Baltay, A., Ide, S., Prieto, G., and Beroza, G. Variability in earthquake stress drop and apparent stress. Geophysical Research Letters, 38(6), Mar. 2011. doi: 10.1029/2011gl046698.
Baltay, A., Ellsworth, W., Schoenball, M., and Beroza, G. Proposed Community Stress Drop Validation Experiment. In SCEC Annual Meeting, Palm Springs, CA, 2017.
Baltay, A. S., Hanks, T. C., and Abrahamson, N. A. Earthquake Stress Drop and Arias Intensity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(4):3838-3852, Apr. 2019. doi: 10.1029/2018jb016753.
Beeler, N., Kilgore, B., McGarr, A., Fletcher, J., Evans, J., and Baker, S. R. Observed source parameters for dynamic rupture with non-uniform initial stress and relatively high fracture energy. Journal of Structural Geology, 38:77-89, May 2012. doi: 10.1016/j.jsg.2011.11.013.

Beyreuther, M., Barsch, R., Krischer, L., Megies, T., Behr, Y., and Wassermann, J. ObsPy: A Python Toolbox for Seismology. Seismological Research Letters, 81(3):530-533, May 2010. doi: 10.1785/gssrl.81.3.530.

Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., and Morasca, P. Reliability of Source Parameters for Small Events in Central Italy: Insights from Spectral Decomposition Analysis Applied to Both Synthetic and Real Data. Bulletin of the Seismological Society of America, 110(6):3139-3157, July 2020. doi:
10.1785/0120200126.

Bindi, D., Zaccarelli, R., and Kotha, S. R. Local and Moment Magnitude Analysis in the Ridgecrest Region, California: Impact on Interevent Ground-Motion Variability. Bulletin of the Seismological Society of America, 111(1), 2021. doi: 10.1785/0120200227.
Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., Oth, A., Morasca, P., and Mayeda, K. The Community Stress-Drop Validation Study-Part II: Uncertainties of the Source Parameters and Stress Drop Analysis. Seismological Research Letters, May 2023a. doi: 10.1785/0220230020.

Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., Oth, A., Morasca, P., and Mayeda, K. The Community Stress-Drop Validation Study-Part I: Source, Propagation, and Site Decomposition of Fourier Spectra. Seismological Research Letters, 94(4), 2023b. doi: 10.1785/0220230019.

Blanke, A., Kwiatek, G., Goebel, T., Bohnhoff, M., and Dresen, G. Stress drop-magnitude dependence of acoustic emissions during laboratory stick-slip. Geophysical Journal International, 224 (2), 2021. doi: 10.1093/gji/ggaa524.

Boatwright, J. Detailed Spectra Analysis of Two Small New York State Earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 68(4), 1978. doi: 10.1785/BSSA0680041117.
Boyd, O. S., McNamara, D. E., Hartzell, S., and Choy, G. Influence of Lithostatic Stress on Earthquake Stress Drops in North America. Bulletin of the Seismological Society of America, 107(2):856-868, Feb. 2017. doi: 10.1785/0120160219.
Brune, J. N. Tectonic stress and the spectra of seismic shear waves from earthquakes. Journal of Geophysical Research, 75(26): 4997-5009, Sept. 1970. doi: 10.1029/jb075i026p04997.
California Geological Survey. California Strong Motion Instrumentation Program, 1972. doi: 10.7914/B34Q-BB70.
California Institute of Technology and United States Geological Survey Pasadena. CI, International Federation of Digital Seismograph Networks, 1926. doi: 10.7914/SN/CI.
Chen, X. and Abercrombie, R. E. Improved approach for stress drop estimation and its application to an induced earthquake sequence in Oklahoma. Geophysical Journal International, 223 (1):233-253, June 2020. doi: 10.1093/gji/ggaa316.

Chen, X. and Shearer, P. M. Comprehensive analysis of earthquake source spectra and swarms in the Salton Trough, California. Journal of Geophysical Research, 116(B9), Sept. 2011. doi: 10.1029/2011jb008263.

Cochran, E. S., Wolin, E., McNamara, D. E., Yong, A., Wilson, D., Alvarez, M., van der Elst, N., McClain, A., and Steidl, J. The U.S. Geological Survey’s Rapid Seismic Array Deployment for the 2019 Ridgecrest Earthquake Sequence. Seismological Research Letters, 91(4):1952-1960, Jan. 2020. doi: 10.1785/0220190296.
Collins, D. and Young, R. Lithological Controls on Seismicity in Granitic Rocks. Bulletin of the Seismological Society of America, 90(3):709-723, June 2000. doi: 10.1785/0119990142.
Cotton, F., Archuleta, R., and Causse, M. What is Sigma of the Stress Drop? Seismological Research Letters, 84(1):42-48, Jan. 2013. doi: 10.1785/0220120087.
Denolle, M. A. and Shearer, P. M. New perspectives on selfsimilarity for shallow thrust earthquakes. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 121(9):6533-6565, Sept. 2016. doi: 10.1002/2016jb013105.

Devin, E., Parker, G., Baltay, A., Nye, T., and Sahakian, V. Stress Drop in Ridgecrest Sequence Events from the Generalized Inversion Technique. In AGU 2021 Fall Meeting, page 13-17, December, New Orleans, 2021.
Dreger, D., Malagnini, L., Magana, J., and Taira, T. Comparing Finite-Source and Corner Frequency Based Stress Drop for the

Ridgecrest Sequence. In AGU 2021 Fall Meeting, page 13-17, December, New Orleans, 2021.
E.C.G.S. Workshop. Earthquake source physics on various scales, 2012. http://www.ecgs.lu/source2012.

Eshelby, J. The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion, and related problems. In Proceedings of the Royal Society of London Series A, 241(1226), 1957. doi: 10.1098/rspa.1957.0133.

Eulenfeld, T., Dahm, T., Heimann, S., and Wegler, U. Fast and Robust Earthquake Source Spectra and Moment Magnitudes from Envelope Inversion. Bulletin of the Seismological Society of America, 112(2):878-893, Nov. 2021. doi: 10.1785/0120210200.
Fan, W., Meng, H., Trugman, D., McGuire, J., and Cochran, E. Finitesource Attributes of M4 to 5.5 Ridgecrest, California Earthquakes. In AGU 2022 Fall Meeting, 11-15, December, Chicago, IL, abstract S15C-0209, 2022.
Gibowicz, S., Young, R., Talebi, S., and Rawlence, D. Source parameters of seismic events at the Underground Research Laboratory in Manitoba, Canada: Scaling relations for events with moment magnitude smaller than -2 . Bulletin of the Seismological Society of America, 81(4):1157-1182, 1991. doi: 10.1785/BSSA0810041157.
Goertz-Allmann, B. P. and Edwards, B. Constraints on crustal attenuation and three-dimensional spatial distribution of stress drop in Switzerland. Geophysical Journal International, 196(1): 493-509, Oct. 2013. doi: 10.1093/gji/ggt384.
Goodfellow, S. D. and Young, R. P. A laboratory acoustic emission experiment under in situ conditions. Geophysical Research Letters, 41(10):3422-3430, May 2014. doi: 10.1002/2014gl059965.
Hanks, T. and Boore, D. Moment-magnitude relations in theory and practice. Journal of Geophysical Research, 89(B7), 1984. doi: 10.1029/JB089iB07p06229.

Hanks, T. C. Earthquake stress drops, ambient tectonic stresses and stresses that drive plate motions. Pure and Applied Geophysics PAGEOPH, 115(1-2):441-458, Jan. 1977. doi: 10.1007/bf01637120.

Hanks, T. C. and Kanamori, H. A moment magnitude scale. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 84(B5):2348-2350, May 1979. doi: 10.1029/jb084ib05p02348.

Hardebeck, J. L. and Aron, A. Earthquake Stress Drops and Inferred Fault Strength on the Hayward Fault, East San Francisco Bay, California. Bulletin of the Seismological Society of America, 99 (3):1801-1814, June 2009. doi: 10.1785/0120080242.

Heath, D. C., Wald, D. J., Worden, C. B., Thompson, E. M., and Smoczyk, G. M. A global hybrid VS30 map with a topographic slope-based default and regional map insets. Earthquake Spectra, 36(3):1570-1584, June 2020. doi: 10.1177/8755293020911137.

Huang, Y., Ellsworth, W. L., and Beroza, G. C. Stress drops of induced and tectonic earthquakes in the central United States are indistinguishable. Science Advances, 3(8), Aug. 2017. doi: 10.1126/sciadv. 1700772.

Ide, S. and Beroza, G. C. Does apparent stress vary with earthquake size? Geophysical Research Letters, 28(17):3349-3352, Sept. 2001. doi: 10.1029/2001gl013106.
Ide, S., Beroza, G. C., Prejean, S. G., and Ellsworth, W. L. Apparent break in earthquake scaling due to path and site effects on deep borehole recordings. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B5), May 2003. doi: 10.1029/2001jb001617.
Imanishi, K. and Ellsworth, W. L. Source scaling relationships of microearthquakes at Parkfield, CA, determined using the SAFOD Pilot Hole Seismic Array, page 81-90. American Geophysical Union, 2006. doi: 10.1029/170gm10.

Ji, C., Archuleta, R. J., and Wang, Y. Variability of Spectral Estimates of Stress Drop Reconciled by Radiated Energy. Bulletin of the Seismological Society of America, 112(4):1871-1885, June 2022. doi: 10.1785/0120210321.
Kaneko, Y. and Shearer, P. M. Variability of seismic source spectra, estimated stress drop, and radiated energy, derived from cohesive-zone models of symmetrical and asymmetrical circular and elliptical ruptures. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(2):1053-1079, Feb. 2015. doi: 10.1002/2014jb011642.

Kemna, K. B., Verdecchia, A., and Harrington, R. M. SpatioTemporal Evolution of Earthquake Static Stress Drop Values in the 2016-2017 Central Italy Seismic Sequence. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(11), Nov. 2021. doi: 10.1029/2021jb022566.

Knudson, T., Shaw, B., and Beroza, G. Measuring Source Parameters With Filtered Peak S-Wave Amplitudes Using the Asymptotic Spectral Ratio Method. Seismological Research Letters, 94 (2B):1029-1314, Mar. 2023. doi: 10.1785/0220230054.
Ko, Y., Kuo, B., and Hung, S. Robust determination of earthquake source parameters and mantle attenuation. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 117(B4), Apr. 2012. doi: 10.1029/2011jb008759.

Kwiatek, G., Plenkers, K., and Dresen, G. Source Parameters of Picoseismicity Recorded at Mponeng Deep Gold Mine, South Africa: Implications for Scaling Relations. Bulletin of the Seismological Society of America, 101(6):2592-2608, Dec. 2011. doi: 10.1785/0120110094.

Lin, G., Shearer, P. M., Hauksson, E., and Thurber, C. H. A three-dimensional crustal seismic velocity model for southern California from a composite event method. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 112(B11), Nov. 2007. doi: 10.1029/2007jb004977.

Liu, M., Huang, Y., and Ritsema, J. Stress Drop Variation of Deep-Focus Earthquakes Based on Empirical Green’s Functions. Geophysical Research Letters, 47(9), Apr. 2020. doi: 10.1029/2019gl086055.

Madariaga, R. Dynamics of an expanding circular fault. Bulletin of the Seismological Society of America, 66(3):639-666, June 1976. doi: 10.1785/bssa0660030639.
Malagnini, L., Mayeda, K., Nielsen, S., Yoo, S.-H., Munafo’, I., Rawles, C., and Boschi, E. Scaling Transition in Earthquake Sources: A Possible Link Between Seismic and Laboratory Measurements. Pure and Applied Geophysics, 171(10):2685-2707, Dec. 2013. doi: 10.1007/s00024-013-0749-8.
Mayeda, K., Hofstetter, A., O’Boyle, J., and Walter, W. Stable and Transportable Regional Magnitudes Based on Coda-Derived Moment-Rate Spectra. Bulletin of the Seismological Society of America, 93(1):224-239, Feb. 2003. doi: 10.1785/0120020020.
Mayeda, K., Malagnini, L., and Walter, W. R. A new spectral ratio method using narrow band coda envelopes: Evidence for non-self-similarity in the Hector Mine sequence. Geophysical Research Letters, 34(11), June 2007. doi: 10.1029/2007gl030041.
McLaskey, G., Kilgore, B., Lockner, D., and Beeler, N. Laboratory generated M-6 earthquakes. Pure and Applied Geophyics, 171, 2014. doi: 10.1007/s00024-013-0772-9.

Morasca, P., Bindi, D., Mayeda, K., Roman-Nieves, J., Barno, J., Walter, W. R., and Spallarossa, D. Source scaling comparison and validation in Central Italy: data intensive direct Swaves versus the sparse data coda envelope methodology. Geophysical Journal International, 231(3):1573-1590, July 2022. doi: 10.1093/gji/ggac268.

Mori, J., Abercrombie, R. E., and Kanamori, H. Stress drops and radiated energies of aftershocks of the 1994 Northridge, Califor-
nia, earthquake. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B11), Nov. 2003. doi: 10.1029/2001jb000474.
Nielsen, S., Spagnuolo, E., Smith, S. A. F., Violay, M., Di Toro, G., and Bistacchi, A. Scaling in natural and laboratory earthquakes. Geophysical Research Letters, 43(4):1504-1510, Feb. 2016. doi: 10.1002/2015gl067490.

Noda, H., Lapusta, N., and Kanamori, H. Comparison of average stress drop measures for ruptures with heterogeneous stress change and implications for earthquake physics. Geophysical Journal International, 193(3):1691-1712, Mar. 2013. doi: 10.1093/gji/ggt074.

Oye, V., Bungum, H., and Roth, M. Source Parameters and Scaling Relations for Mining-Related Seismicity within the Pyhäsalmi Ore Mine, Finland. Bulletin of the Seismological Society of America, 95(3):1011-1026, June 2005. doi: 10.1785/0120040170.
Pennington, C. N., Chen, X., Abercrombie, R. E., and Wu, Q. Cross Validation of Stress Drop Estimates and Interpretations for the 2011 Prague, OK, Earthquake Sequence Using Multiple Methods. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(3), Mar. 2021. doi: 10.1029/2020jb020888.

Rice, J. R. Heating and weakening of faults during earthquake slip. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 111(B5), May 2006. doi: 10.1029/2005jb004006.
Ruhl, C. J., Abercrombie, R. E., and Smith, K. D. Spatiotemporal Variation of Stress Drop During the 2008 Mogul, Nevada, Earthquake Swarm. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 122 (10):8163-8180, Oct. 2017. doi: 10.1002/2017jb014601.

Sato, T. and Hirasawa, T. Body wave spectra from propagating shear cracks. Journal of Physics of the Earth, 21(4):415-431, 1973. doi: 10.4294/jpe1952.21.415.

Satriano, C. SourceSpec – Earthquake source parameters from P- or S-wave displacement, 2022. spectra.DOI:10.5281/ ZENODO. 3688587.
SCEDC. Southern California Earthquake Data Center, 2013. doi: 10.7909/C3WD3XH1.

Sellers, E. J., Kataka, M. O., and Linzer, L. M. Source parameters of acoustic emission events and scaling with mining-induced seismicity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B9), Sept. 2003. doi: 10.1029/2001jb000670.
Shearer, P. M., Prieto, G. A., and Hauksson, E. Comprehensive analysis of earthquake source spectra in southern California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 111(B6), June 2006. doi: 10.1029/2005jb003979.
Shearer, P. M., Abercrombie, R. E., Trugman, D. T., and Wang, W. Comparing EGF Methods for Estimating Corner Frequency and Stress Drop From P Wave Spectra. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(4):3966-3986, Apr. 2019. doi: 10.1029/2018jb016957.

Shearer, P. M., Abercrombie, R. E., and Trugman, D. T. Improved Stress Drop Estimates for M 1.5 to 4 Earthquakes in Southern California From 1996 to 2019. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(7), June 2022. doi: 10.1029/2022jb024243.
Shible, H., Hollender, F., Bindi, D., Traversa, P., Oth, A., Edwards, B., Klin, P., Kawase, H., Grendas, I., Castro, R. R., Theodoulidis, N., and Gueguen, P. GITEC: A Generalized Inversion Technique Benchmark. Bulletin of the Seismological Society of America, 112 (2):850-877, Feb. 2022. doi: 10.1785/0120210242.

Spottiswoode, S. and McGarr, A. Source parameters of tremors in a deep-level gold mine. Bulletin of the Seismological Society of America, 65(1):93-112, 1975. doi: 10.1785/BSSA0650010093.
Supino, M., Festa, G., and Zollo, A. A probabilistic method for the estimation of earthquake source parameters from spectral inversion: application to the 2016-2017 Central Italy seismic se-
quence. Geophysical Journal International, 218(2):988-1007, May 2019. doi: 10.1093/gji/ggz206.
Thatcher, W. and Hanks, T. C. Source parameters of southern California earthquakes. Journal of Geophysical Research, 78(35): 8547-8576, Dec. 1973. doi: 10.1029/jb078i035p08547.
Trugman, D. T. Stress-Drop and Source Scaling of the 2019 Ridgecrest, California, Earthquake Sequence. Bulletin of the Seismological Society of America, 110(4):1859-1871, May 2020. doi: 10.1785/0120200009.

Trugman, D. T. and Shearer, P. M. Application of an improved spectral decomposition method to examine earthquake source scaling in Southern California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 122(4):2890-2910, Apr. 2017. doi: 10.1002/2017jb013971.

University of Nevada, Reno. NN Seismic Network [Data set], 1971. doi: .
University of Nevada, Reno. SN Great Basin Network [Data set], 1992. doi: SN/SN.

Urbancic, T. and Young, R. Space-time variations in source parameters of mining-induced seismic events with . Bulletin of the Seismological Society of America, 83(2):378-397, 1993. doi: 10.1785/BSSA0830020378.

Urbancic, T. I., Trifu, C.-I., Mercer, R. A., Feustel, A. J., and Alexander, J. A. G. Automatic time-domain calculation of source parameters for the analysis of induced seismicity. Bulletin of the Seismological Society of America, 86(5):1627-1633, Oct. 1996. doi: 10.1785/bssa0860051627.
U.S. Geological Survey. United States National Strong-Motion Network, 1931. doi: 10.7914/SN/NP.
Vandevert, I., Shearer, P., and Fan, W. Earthquake Source Spectra Estimates Obtained from S-Wave Maximum Amplitudes: Application to the 2019 Ridgecrest Sequence. In AGU 2022 Fall Meeting, 11-15, December, Chicago, IL, abstract S25A-06, 2022.
Viesca, R. C. and Garagash, D. I. Ubiquitous weakening of faults due to thermal pressurization. Nature Geoscience, 8(11):875-879, Oct. 2015. doi: 10.1038/ngeo2554.
White, M. Ridgecrest 1D velocity model developed by Malcolm White, 2021. https://service.scedc.caltech.edu/ftp/stressdropridgecrest/Ridgecrest_velocity_model.docx.
White, M. C. A., Fang, H., Catchings, R. D., Goldman, M. R., Steidl, J. H., and Ben-Zion, Y. Detailed traveltime tomography and seismic catalogue around the 2019 Mw7.1 Ridgecrest, California, earthquake using dense rapid-response seismic data. Geophysical Journal International, 227(1):204-227, June 2021. doi: 10.1093/gji/ggab224.

Yamada, T., Mori, J. J., Ide, S., Abercrombie, R. E., Kawakata, H., Nakatani, M., lio, Y., and Ogasawara, H. Stress drops and radiated seismic energies of microearthquakes in a South African gold mine. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 112 (B3), Mar. 2007. doi: 10.1029/2006jb004553.
Yong, A., Martin, A., Stokoe, K., and Diehl, J. ARRA-funded VS30 measurements using multi-technique approach at strongmotion stations in California and central-eastern United States. 2013. doi: 10.3133/ofr20131102.

Yoshimitsu, N., Kawakata, H., and Takahashi, N. Magnitude -7 level earthquakes: A new lower limit of self-similarity in seismic scaling relationships. Geophysical Research Letters, 41(13): 4495-4502, July 2014. doi: 10.1002/2014gl060306.
Zhang, Q. and Lin, G. Three-dimensional Vp and Vp/Vs models in the Coso geothermal area, California: Seismic characterization of the magmatic system. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 119(6):4907-4922, June 2014. doi: 10.1002/2014jb010992.

The article The SCEC/USGS Community Stress Drop Validation Study Using the 2019 Ridgecrest Earthquake Sequence © 2024 by Annemarie Baltay is licensed under CC BY 4.0.

“What is earthquake stress drop, and what does it represent physically?” is a long-standing, open question in earthquake physics (e.g., Abercrombie, 2021). Seismologists and ground-motion modelers often mean dynamic stress drop, the change in shear stress driving earthquake faulting that goes into radiated seismic energy, which controls the amplitude and frequency content of ground shaking during earthquakes and is thus of great interest to ground-motion modelers and structural engineers. Geologists often mean static stress drop, the change in average stress resolved onto the fault before and after an earthquake rupture, which controls the mechanics of crustal deformation and should be related to slip on a fault, which can feed into

earthquake occurrence statistics. In idealized, theoretical earthquake models, static and dynamic stress drops are equivalent: the dynamic high-frequency stress drop that can be measured from the radiated far-field seismogram is the same physical parameter as the static lowfrequency stress drop that relates earthquake moment to rupture area.

To first order, this equivalency between various stress drop definitions and estimates has been observed, suggesting that earthquakes rupture in approximately the same way in a variety of geologic settings and over a wide range of magnitudes. This allows us to extrapolate current models and knowledge to predict groundmotion, slip, recurrence rates and other parameters to poorly recorded large-magnitude events, close distances, or new regions of interest. To improve our understanding of earthquake rupture dynamics, and de-
termine the factors that control earthquake rupture nucleation, propagation and arrest, we need to understand the real variation in earthquake stress drop (see Abercrombie, 2021).

Typically, seismologists estimate an average spectral stress drop for an earthquake from the recorded Fourier frequency-amplitude spectrum by first fitting an ideal displacement source spectrum , with the frequency, as a function of seismic moment ( ) and corner frequency ( )

where is the high-frequency falloff rate and governs the shape near the corner. The commonly-used Brune (1970) model has and . Then is simply derived from the estimated corner frequency and moment, assuming a circular crack (Eshelby, 1957):

where is a constant accounting for rupture geometry ( for a circular rupture) and depends on the rupture velocity, wave type, and source model (typically 0.20.3, e.g., Brune, 1970; Madariaga, 1976; Sato and Hirasawa, 1973; Kaneko and Shearer, 2015). The corner frequency is inversely proportional to the wavelength of peak radiated energy from the source. Thus, stress drop can be thought of as the link between the low-frequency estimates of seismic moment and the high-frequency radiated energy assuming simple Brune-type circular crack models (Brune, 1970; Madariaga, 1976) in which corner frequency is inversely proportional to the rupture radius. Other source models are also possible, such as (Boatwright, 1978) with and in Eq. 1) or double corner models where the low-frequency is related to the source duration and hence dynamic stress drop discussed herein, and the higher is related to a secondary process such as rise time, starting or stopping phases, or a dynamic weakening process (e.g., Denolle and Shearer, 2016),

Throughout our study, and in this paper, we focus on this widely used spectral estimate of stress drop, whether it comes directly from the corner frequency or a related parameter, such as duration, energy, or highfrequency ground motion. While the alternate name of “stress parameter” is in use to describe the source spectral shape in ground motion modeling (i.e., Atkinson and Beresnev, 1997), due to the large uncertainties and difficulties relating it to any actual stress drop in the earth, here we use the simple term “spectral stress drop” for spectral estimates to match current practice. Apparent stress, defined as rigidity times the ratio of broadband radiated seismic energy to moment, is theoretically a more model-independent estimate of the stress drop (e.g., Ide and Beroza, 2001; Baltay et al., 2010). In practice, however, accurate measurement of radiated broadband energy is challenging as it requires extrapolation to high frequencies, and often depends on the same spectral modeling as the spectral stress drop estimates, because of the need to model high-frequency
attenuation and other path effects. These measurements are especially difficult at the higher frequencies required to quantify radiated energy of smaller earthquakes (e.g. Abercrombie, 1995; Ide and Beroza, 2001; Abercrombie, 2021). This spectral stress drop is an average stress drop over an earthquake rupture, and the relationship between that average and time- and spacevarying stress drop on a fault is not always well resolved (Noda et al., 2013). Similarly, the details of the relationship between this seismological spectral stress drop and the actual stress release on a fault or numerical simulations are poorly understood (e.g., Kaneko and Shearer, 2015; Ji et al., 2022). Before we can attempt to connect all these parameters, we need to first ensure our estimate of the spectral stress drop is reliable and reproducible; this is the aim of the community study.

The ease with which it can be measured and its importance for both earthquake physics and high-frequency ground-motion modeling, have led to spectral stress drop becoming a frequent subject of study worldwide (e.g., Aki, 1967; Hanks, 1977; Abercrombie, 1995; Ide and Beroza, 2001; Baltay et al., 2011; Abercrombie et al., 2016). However, for as long as stress drop has been measured, it has been a topic of debate, as stress drop estimates are rife with uncertainties and appear highly variable (Cotton et al., 2013; Abercrombie, 2021).

While we often observe an approximately constant range of stress drop over a wide range of earthquake magnitudes, the variation within individual studies can be three orders of magnitude (e.g., Figure 1). How much of this is due to measurement uncertainty, and how much to real inter-event variation is unknown. For individual earthquakes, stress drops estimated by different researchers or using different methods rarely agree (e.g., Abercrombie, 2013; Pennington et al., 2021), with differences between estimates larger than the reported uncertainties, implying that calculated uncertainties of at least some approaches must be significantly underestimated. On a larger scale, it is still an open question as to whether stress drop scales with magnitude (e.g., Baltay et al., 2010; Bindi et al., 2020), depth (e.g., Hardebeck and Aron, 2009; Trugman and Shearer, 2017; Abercrombie et al., 2021), faulting regime or tectonic setting (e.g., Allmann and Shearer, 2009; Boyd et al., 2017; Huang et al., 2017), or even nature and extent of dynamic weakening or thermal pressurization (Beeler et al., 2012; Nielsen et al., 2016; Rice, 2006). However, the large scatter currently obscures these trends, so for stress drop to be most reliably used both to understand rupture physics and in models and simulations, we need to understand how physical processes, methodological differences, and data processing artifacts contribute to these variations.

Various studies have investigated the effects of differences in methods or data selection, including Shearer et al. (2019), Goertz-Allmann and Edwards (2013), Abercrombie (2015), Chen and Abercrombie (2020), Pennington et al. (2021), and Shible et al. (2022); Abercrombie (2021) provides a broad review of the difficulties, uncertainties and methods in stress drop estimation and comparison. These studies found that although methodological differences can lead to some system-
atic biases, the main differences come from the simplifying assumptions and model parameterization, and the limited quality and quantity of the data. Objectively determining the most reliable approaches for calculating stress drop, and more representative estimates of uncertainties, is beyond the abilities of any individual group.

Awareness of the need for a community-wide study to resolve these discrepancies has been growing over the years (e.g., Baltay et al., 2017; E.C.G.S. Workshop, 2012). Therefore, this Community Stress Drop Validation Study was initiated by co-leads Annemarie Baltay and Rachel Abercrombie in 2021, with support from the U.S. Geological Survey (USGS) and Southern California Earthquake Center (SCEC); the Statewide California Earthquake Center (SCEC) continues to support this project in 2024. The goals of this group are to understand: (1) the sources of agreement or difference between different methods and data sets used in estimating stress drop, (2) how physical attributes of the earthquake source affect the variability or degree of agreement of those estimates, and (3) ultimately, what is the best path forward for measuring stress drop and characterizing the high frequency radiation for various end-user needs. The 2019 Ridgecrest earthquake sequence provides the perfect dataset for such a comparative study.

The goals of this Community Stress Drop Validation Study are to understand the nature and causes of variability and uncertainty in spectral earthquake stress drop estimates and how physical effects, random errors, differing data sets and methodological variability may contribute to these discrepancies, so that we best understand and account for these uncertainties.

Our specific research priorities are to:

The overall process for the Stress Drop Validation Study is to: provide and distribute a common dataset from the 2019 Ridgecrest sequence; solicit community researchers to carry out analyses of stress drop, or related parameters, for those events; return results of these analyses to the project leads for systematic comparison and meta-analysis; and discuss and disseminate these findings through scientific conferences, workshop discussions, and publications. In addition to attracting participants to make measurements, a major aim of the group is to engage end users to promote informed use of observational measurements with understanding of the uncertainties, and also assist in developing and making the most useful measurements needed to advance hazards and earthquake physics research. This study is envisioned as an iterative and community-driven process to help the seismological community strengthen our understanding of stress drop variability and uncertainty, and what it can tell us about the physics of earthquake rupture and the resulting ground motions.

This project has focused on building community and encouraging collaboration between participants to stimulate validation efforts, leading to sub-groups performing comparative analysis, and investigating the effects of method variations (e.g., Bindi et al., 2023a,b). Through support from SCEC, we have hosted three virtual workshops in November 2021, January 2023 and January 2024, and one in-person workshop at the SCEC Annual Meeting in September 2022. The virtual workshops have attracted over 100 participants each from 20 countries and all continents (except Antarctica), while the more focused in-person workshop was 30 participants. At each workshop, recent results and metaanalysis are shared, and the group discusses future directions including also hearing from stress drop users, rather than just analysts. At the most recent January 2024 workshop, for example, we discussed creation and analysis of synthetic datasets, hearing about several different methods for simulating waveforms (full workshop reports can be found at https://www.scec.org/ research/stress-drop-validation). In between workshops, we hold monthly video-conference calls for community building and validation activities, which are typically held at two different times in the same day to encourage and enable global contributions; we currently have broad geographical participation.

The current community stress drop validation study is focused on the 2019 Ridgecrest earthquake sequence

using a set of common waveforms. The study is divided into two main research activities: 1) Independent analysis of stress drop for the Ridgecrest sequence by researchers, and submission to the group validation repository; and 2) Meta-analysis to compare the submitted results. The study is inclusive and iterative, in that any researchers may join at any time to provide their estimates of stress drops; then as a group we compare all stress drop estimates and refine the stated problem and narrow the data set to best achieve our goals. Individual researchers will then repeat some aspects of their analysis with newfound insight and using a more limited data set.

We have created and provide a common data set for this study, including waveforms and metadata, available for download through the Southern California Earthquake Data Center: https://scedc.caltech.edu/data/ stressdrop-ridgecrest.html, where a “Quick-reference guide” is also posted for more information on the waveform data. This dataset consists of earthquakes of magnitude 1+ over two weeks from July 4 until July 17 (Figure 2). This contains the M7.1 and M6.4 Ridgecrest mainshocks, three M5 earthquakes and 86 M4 events. This two-week window was chosen to avoid introducing selection biases yet retain a set of earthquakes sufficient for the wide variety of expected stress drop analyses. It is unlikely that any individual contributor will analyze all the earthquakes, and the approaches of different groups will be suitable for different subsets. To increase comparison, we have selected a subset of 55 events, by choosing well recorded events over a range of magnitudes from 2 to 4.5, at a range of depths and along different parts of the rupture. We ask researchers to prioritize these events in their analysis, if possible.

The provided data are recorded on 107 local and regional stations within 1 -degree ( ) of each epicenter, and consist of broadband velocimeter, accelerometer and geophone instruments-including both horizontal and vertical components. Data come from the Southern California Data Center (SCEDC), International Research Institutions for Seismology Data Management Center, and the Northern California Earthquake Data Center. We included network codes CE, CI, GS, NN, NP, PB, SN, and ZY but excluded the nodal network 3J, and used channels HH (up to 200 sps ) and CH (> than 200sps) for broadband, HN (<200 sps) and CN (>200 sps) for accelerometers, and EP (<200 sps), EH (S200sps) and DP (>200 sps) for geophones (see Data and Code Availability section); in each case the channel with the highest sampling rate is chosen for co-located instruments. The length of each record is proportional to the magnitude, with the record starting 15 s before the origin time (OT) and ending 60s after for M1; for the M6+ the records start 90 before OT and end 310s after. The waveforms are provided in miniSEED format and can be directly downloaded as tar files grouped by magnitude, to reduce file size for any one archive. Within each tar file is a folder for each earthquake; within that folder is a list of stations for that event, accompanying response information (SAC pole-zero files) and StationXML metadata. The ObsPy (Beyreuther et al., 2010) script used to create this dataset is available for use as well, either to facilitate direct download of the waveforms, or to adjust any of the parameters.

Along with the waveform data, we provide several metadata to assist in analysis, and remove unnecessary sources of variation between results.

Throughout the study, we solicit submissions of stress drop or other source parameter estimates (source duration, finite fault inversions, high-frequency energy, etc.) in a defined spreadsheet format from the community via the email distribution list. New and updated submissions of results and participation are still encouraged, especially from students, early career, and international (non-US) participants. To participate in the community study, we ask that participants be willing to provide their analyses potentially ahead of publication, so that they can iterate on methods and analysis. This allows them to understand and isolate sources of discrepancy or variability in their analyses, which will both improve the quality and impact of their own publications and eventually better inform other community members about alternative approaches and possible outcomes. Submission of the results is made only to the authors (study PIs), to ensure confidentiality of the results. Participants are asked for their permission before any results are shown to the larger group or included in presentations. To date, we have received 47 unique submissions from 20 research groups.

The common methods of estimating spectral stress drop, and their limitations, are reviewed by Abercrom-
bie (2021). The original, simplest method of fitting individual earthquake spectra to determine source, path and site (e.g., Thatcher and Hanks, 1973) is still in use (e.g., Kemna et al., 2021) but has proven to be poorly constrained (e.g., Ko et al., 2012). When sufficient quantity and quality of recordings are available, variations on two distinct approaches are currently preferred to isolate the source, and estimate corner frequency, source duration or stress drop, and they both can use body or coda waves (see Abercrombie, 2021). Variations and combinations of these have been used by participants in the Community Study to date, and the authors cited below have all submitted preliminary results at the time of writing.

Many approaches in common usage are variations and combinations of these two. For example, the coda calibration tool approach (Mayeda et al., 2003) uses coda spectral ratios of one or two calibration events to constrain the path and site corrections for other individual events and Eulenfeld et al. (2021) combine coda wave estimation of attenuation with a generalised inversion of the direct wave spectra. Kemna et al. (2021) and Boyd et al. (2017) use cluster-based approaches to constrain individual spectral fitting and spectral ratio modelling, respectively. Supino et al. (2019) develop a probabilistic framework for the inversion, and Satriano (2022) uses an iterative approach, first fitting individual body wave spectra then refining the fits with station-specific average constraints.

Several methods are distinct from the two main approaches, such as Knudson et al. (2023) and Al-Ismail et al. (2023), who calculate the amplitude spectra at individual points from the amplitudes of narrow-band filtered seismograms. Baltay et al. (2019) use groundmotion intensities to directly estimate stress drop, and Ji et al. (2022) estimate stress drop based on radiated energy.

Direct comparison of the stress drops submitted to the Community Stress Drop Validation study so far reveals considerable scatter, but some stronger correlation between results using similar methods. The relative variations between different earthquakes are more consistent across the various studies, than are the absolute values, in line with the results of Pennington et al. (2021). We also observe some systematic magnitudeand depth-dependent overall offsets between different authors’ submissions. Overall, we observe a stronger increase of stress drop with earthquake source depth for methods that do not allow travel-time dependent attenuation to vary with source depth. This implies that some of the increased stress drop with depth may be due to tradeoffs with attenuation and near-source structure, consistent with the results of Abercrombie et al. (2021).

To date, we have focused primarily on the estimates of corner frequency, and many methods also estimate seismic moment. We see large scatter in estimated corner frequency and also some considerable scatter in moment; some studies find an increase in spectral stress drop with increasing moment, but a constant stress drop is within the uncertainties for most, if not all, results. Whether any magnitude dependence to stress drop is real, or a consequence of the frequency bandwidth, simplistic assumptions and method selections used (e.g., Abercrombie, 2021) is not yet clear.

Of the 47 unique stress drop submissions received so far, 21 are published (Figure 3): Trugman (2020), Shearer et al. (2022), Bindi et al. (2021) and Bindi et al. (2023b), the latter of which included 18 variations using different parameters. These results all show relatively

constant stress drop scaling with magnitude (i.e., falling along a line of constant stress drop) and are recovering stress drops in a range of 3 to 30 Mpa , upholding expectations for regions in California. All these published results are large scale spectral decomposition/generalized inversion technique methods on the Ridgecrest 2019 sequence, so although these methods are very similar, there are significant systematic differences between them. Corner frequencies derived from P waves should be larger than those from waves. While we see that estimates from both Trugman (2020) and Shearer et al. (2022), who use P waves, are indeed larger than those from the Bindi et al. (2021, 2023a,b) studies which all use waves, the difference is larger than predicted by theoretical models; there is still significant offset between the two P-wave studies, similar to the range in the S-wave estimates obtained using different method variations. We need to further understand if there is a physical or simply methodological reason behind these discrepancies, and comparative studies such as Bindi et al. (2023a,b) are extremely valuable in determining the real systematic and random errors.

Bindi et al. (2023a,b) iterated over several parameter choices, including spectral window duration, source depth dependent or independent attenuation, different approaches for normalizing the site constraint, and fitting with a Brune (1970) or Boatwright (1978) spectral shape. For some specific events, the different corner frequencies estimated over these different iterations show good agreement (i.e., Event 1 in Figure 3b) while some events show large disagreement (i.e., Event 3 ). When considering the standard error of confidence on one iteration, shown as the red bar in Figure 3 b , sometimes the standard error encompasses the
variability of the various iterations and sometimes does not, implying that method choices and assumptions can lead to wider variation than the formal errors in a single preferred approach, that are typically published. It remains to be seen if there are physical predictors or complexity that might indicate when estimated corner frequencies will agree or not.

We also find that a major source of disagreement stems from estimated seismic moments submitted for the same events. Many methods that generate displacement source spectra fit an estimated moment as well as a corner frequency, typically using a Brune (1970) spectra and fitting for the seismic moment as well as the corner frequency (Equation 1). Thus, there is inherent tradeoff in the two fitted parameters and and we observe almost as much variability in submitted moments, as do submitted corner frequencies. We also convert the submitted moments to moment magnitude as , following Hanks and Kanamori (1979), and find both scatter and systematic differences between these and the catalog moment magnitudes. The relationship between catalog measurements of local magnitude, coda magnitude, etc. and moment magnitude below is not simple (e.g., Hanks and Boore, 1984), and an incomplete understanding of magnitude can cause systematic bias in source parameter estimates as well as in statistical estimation of b -value, for example. However, the results compiled in this study provide a unique opportunity to improve moment-magnitude relationships in Southern California, and also potentially lead to a more physics based revised local magnitude scale (Mlr, https: //scedc.caltech.edu/eq-catalogs/change-history.html).

From the initial submitted and published results, it is apparent that more detailed analysis will improve understanding of why different methods and assumptions for estimating stress drop, or different researchers applying similar methods, yield different results. There are many places where workflows can differ, and so isolating how different choices affect the estimates, and which have the largest effects may improve coherency of results. Toward this end, it is encouraging to see many researchers within our community starting to study the sensitivity of estimated parameters to the various input choices (e.g., Bindi et al., 2023a), and initiating collaborations to compare approaches (e.g., Morasca et al., 2022).

To isolate and quantify specific sources of variability, we are conducting benchmark studies. In the first study, we are testing how results from different researchers vary even when they start out with the same source spectra. We have found that the variability in the benchmark fitting with fixed source spectra is about 3-10 times smaller when compared to overall results, indicating that spectral fitting is a small but relevant portion of the overall variability. Future benchmarks will enable us to isolate the effects of window length and frequency band selection, and other pre-processing choices. Providing an augmented dataset to include a processed ground-motion style flat file will facilitate participation of ground motion researchers in the study.

Joining the ongoing Community Stress Drop Validation Study is straightforward: one can download the data and perform analysis for stress drop, corner frequency or other source parameters, become involved in the meta-analysis to compare different results, or simply join in workshops to learn more about stress drop analysis or understand better how seismological measurements can constrain or inform their own research (https://www.scec.org/research/stress-drop-validation, or contact the authors). Even after this stage of the study is completed and published, the data and study description will enable future researchers to test and compare new methods and codes to existing methods.

The authors are very thankful for the community support in starting this effort, especially all those researchers who have contributed stress drop estimates, those who have participated in workshops and meetings, and everyone who has been a sounding board for this work, especially Bill Ellsworth, Tom Hanks, Elizabeth Cochran, Colin Pennington, and Greg Beroza. The authors thank the Southern California Earthquake Center and the new Statewide California Earthquake Center (SCEC) for providing the Technical Activity Group framework which made this effort a fully supported project; to the SCEC meetings team, especially Tran Huynh and Edric Pauk, without whom none of our workshops would be possible; the Southern California Earthquake Data Center (SCECDC) and others who helped with making the data set and meta-data and the
whole SCEC community for their support. We thank Steve Hickman, German Prieto and editor Stephen Hicks for their thorough reviews of this manuscript. R.E. Abercrombie thanks the U.S. Geological Survey for funding to support this effort. S. Chu thanks Pacific Gas and Electric for support for this work. This research was supported by SCEC (awards 21083, 21114, 22101, 22042, 23107 and 23108 including salary support for T. Taira and financial support for the 2022 September workshop). SCEC is funded by NSF Cooperative Agreement EAR-1600087 & USGS Cooperative Agreement G17AC00047. SCEC Contribution #13444. Any use of trade, firm, or product names does not imply endorsement by the U.S. Government.

All of the waveform data and metadata referenced herein are publicly available and accessed from the Southern California Earthquake Data Center (SCEDC), Incorporated Research Institutes for Seismology (IRIS) and Northern California Earthquake Data Center (NCEDC; doi:10.7932/NCEDC). The SCEDC (http://scec.org) is funded by National Science Foundation (NSF) Cooperative Agreement EAR-1600087 and USGS Cooperative Agreement G17AC00047. IRIS Data Services are funded through the Seismological Facilities for the Advancement of Geoscience and EarthScope (SAGE) Proposal of the NSF under Cooperative Agreement EAR-1261681. Networks that provided data are: CE (California Geological Survey, 1972); CI (California Institute of Technology and United States Geological Survey Pasadena, 1926); GS (Albuquerque Seismological Laboratory, 1980); NN (University of Nevada, Reno, 1971); NP (U.S. Geological Survey, 1931); PB (https://www.fdsn.org/networks/detail/PB/); SN (University of Nevada, Reno, 1992); and ZY https://www.fdsn.org/networks/detail/ZY_1990/(Cochran et al., 2020). All data referenced here are available at the Southern California Earthquake Data Center (SCEDC, 2013) at https://scedc.caltech.edu/data/stressdropridgecrest.html, where a “Quick-reference guide” is also posted for more information on the waveform data.

No competing interests.

Abercrombie, R. E. Earthquake source scaling relationships from -1 to 5 ML using seismograms recorded at depth. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 100(B12):24015-24036, Dec. 1995. doi: 10.1029/95jb02397.
Abercrombie, R. E. Comparison of direct and coda wave stress drop measurements for the Wells, Nevada, earthquake sequence. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 118(4):1458-1470, Apr. 2013. doi: 10.1029/2012jb009638.
Abercrombie, R. E. Investigating uncertainties in empirical Green’s function analysis of earthquake source parameters. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(6):4263-4277, June 2015. doi: 10.1002/2015jb011984.

Abercrombie, R. E. Resolution and uncertainties in estimates of earthquake stress drop and energy release. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 379(2196):20200131, Mar. 2021. doi: 10.1098/rsta.2020.0131.

Abercrombie, R. E., Bannister, S., Ristau, J., and Doser, D. Variability of earthquake stress drop in a subduction setting, the Hikurangi Margin, New Zealand. Geophysical Journal International, 208(1):306-320, Oct. 2016. doi: 10.1093/gji/ggw393.
Abercrombie, R. E., Chen, X., and Zhang, J. Repeating Earthquakes With Remarkably Repeatable Ruptures on the San Andreas Fault at Parkfield. Geophysical Research Letters, 47(23), Dec. 2020. doi: 10.1029/2020gl089820.
Abercrombie, R. E., Trugman, D. T., Shearer, P. M., Chen, X., Zhang, J., Pennington, C. N., Hardebeck, J. L., Goebel, T. H. W., and Ruhl, C. J. Does Earthquake Stress Drop Increase With Depth in the Crust? Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(10), Oct. 2021. doi: 10.1029/2021jb022314.
Aki, K. Scaling law of seismic spectrum. Journal of Geophysical Research, 72(4):1217-1231, Feb. 1967. doi: 10.1029/jz072i004p01217.

Al-Ismail, F., Ellsworth, W. L., and Beroza, G. C. A Time-Domain Approach for Accurate Spectral Source Estimation with Application to Ridgecrest, California, Earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 113(3):1091-1101, Mar. 2023. doi: 10.1785/0120220228.

Albuquerque Seismological Laboratory. GS, International Federation of Digital Seismograph Networks, 1980. doi: 10.7914/SN/GS.
Allmann, B. P. and Shearer, P. M. Global variations of stress drop for moderate to large earthquakes. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 114(B1), Jan. 2009. doi: 10.1029/2008jb005821.

Atkinson, G. M. and Beresnev, I. Don’t Call it Stress Drop. Seismological Research Letters, 68(1):3-4, Jan. 1997. doi: 10.1785/gssrl.68.1.3.

Baltay, A., Prieto, G., and Beroza, G. C. Radiated seismic energy from coda measurements and no scaling in apparent stress with seismic moment. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 115(B8), Aug. 2010. doi: 10.1029/2009jb006736.
Baltay, A., Ide, S., Prieto, G., and Beroza, G. Variability in earthquake stress drop and apparent stress. Geophysical Research Letters, 38(6), Mar. 2011. doi: 10.1029/2011gl046698.
Baltay, A., Ellsworth, W., Schoenball, M., and Beroza, G. Proposed Community Stress Drop Validation Experiment. In SCEC Annual Meeting, Palm Springs, CA, 2017.
Baltay, A. S., Hanks, T. C., and Abrahamson, N. A. Earthquake Stress Drop and Arias Intensity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(4):3838-3852, Apr. 2019. doi: 10.1029/2018jb016753.
Beeler, N., Kilgore, B., McGarr, A., Fletcher, J., Evans, J., and Baker, S. R. Observed source parameters for dynamic rupture with non-uniform initial stress and relatively high fracture energy. Journal of Structural Geology, 38:77-89, May 2012. doi: 10.1016/j.jsg.2011.11.013.

Beyreuther, M., Barsch, R., Krischer, L., Megies, T., Behr, Y., and Wassermann, J. ObsPy: A Python Toolbox for Seismology. Seismological Research Letters, 81(3):530-533, May 2010. doi: 10.1785/gssrl.81.3.530.

Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., and Morasca, P. Reliability of Source Parameters for Small Events in Central Italy: Insights from Spectral Decomposition Analysis Applied to Both Synthetic and Real Data. Bulletin of the Seismological Society of America, 110(6):3139-3157, July 2020. doi:
10.1785/0120200126.

Bindi, D., Zaccarelli, R., and Kotha, S. R. Local and Moment Magnitude Analysis in the Ridgecrest Region, California: Impact on Interevent Ground-Motion Variability. Bulletin of the Seismological Society of America, 111(1), 2021. doi: 10.1785/0120200227.
Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., Oth, A., Morasca, P., and Mayeda, K. The Community Stress-Drop Validation Study-Part II: Uncertainties of the Source Parameters and Stress Drop Analysis. Seismological Research Letters, May 2023a. doi: 10.1785/0220230020.

Bindi, D., Spallarossa, D., Picozzi, M., Oth, A., Morasca, P., and Mayeda, K. The Community Stress-Drop Validation Study-Part I: Source, Propagation, and Site Decomposition of Fourier Spectra. Seismological Research Letters, 94(4), 2023b. doi: 10.1785/0220230019.

Blanke, A., Kwiatek, G., Goebel, T., Bohnhoff, M., and Dresen, G. Stress drop-magnitude dependence of acoustic emissions during laboratory stick-slip. Geophysical Journal International, 224 (2), 2021. doi: 10.1093/gji/ggaa524.

Boatwright, J. Detailed Spectra Analysis of Two Small New York State Earthquakes. Bulletin of the Seismological Society of America, 68(4), 1978. doi: 10.1785/BSSA0680041117.
Boyd, O. S., McNamara, D. E., Hartzell, S., and Choy, G. Influence of Lithostatic Stress on Earthquake Stress Drops in North America. Bulletin of the Seismological Society of America, 107(2):856-868, Feb. 2017. doi: 10.1785/0120160219.
Brune, J. N. Tectonic stress and the spectra of seismic shear waves from earthquakes. Journal of Geophysical Research, 75(26): 4997-5009, Sept. 1970. doi: 10.1029/jb075i026p04997.
California Geological Survey. California Strong Motion Instrumentation Program, 1972. doi: 10.7914/B34Q-BB70.
California Institute of Technology and United States Geological Survey Pasadena. CI, International Federation of Digital Seismograph Networks, 1926. doi: 10.7914/SN/CI.
Chen, X. and Abercrombie, R. E. Improved approach for stress drop estimation and its application to an induced earthquake sequence in Oklahoma. Geophysical Journal International, 223 (1):233-253, June 2020. doi: 10.1093/gji/ggaa316.

Chen, X. and Shearer, P. M. Comprehensive analysis of earthquake source spectra and swarms in the Salton Trough, California. Journal of Geophysical Research, 116(B9), Sept. 2011. doi: 10.1029/2011jb008263.

Cochran, E. S., Wolin, E., McNamara, D. E., Yong, A., Wilson, D., Alvarez, M., van der Elst, N., McClain, A., and Steidl, J. The U.S. Geological Survey’s Rapid Seismic Array Deployment for the 2019 Ridgecrest Earthquake Sequence. Seismological Research Letters, 91(4):1952-1960, Jan. 2020. doi: 10.1785/0220190296.
Collins, D. and Young, R. Lithological Controls on Seismicity in Granitic Rocks. Bulletin of the Seismological Society of America, 90(3):709-723, June 2000. doi: 10.1785/0119990142.
Cotton, F., Archuleta, R., and Causse, M. What is Sigma of the Stress Drop? Seismological Research Letters, 84(1):42-48, Jan. 2013. doi: 10.1785/0220120087.
Denolle, M. A. and Shearer, P. M. New perspectives on selfsimilarity for shallow thrust earthquakes. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 121(9):6533-6565, Sept. 2016. doi: 10.1002/2016jb013105.

Devin, E., Parker, G., Baltay, A., Nye, T., and Sahakian, V. Stress Drop in Ridgecrest Sequence Events from the Generalized Inversion Technique. In AGU 2021 Fall Meeting, page 13-17, December, New Orleans, 2021.
Dreger, D., Malagnini, L., Magana, J., and Taira, T. Comparing Finite-Source and Corner Frequency Based Stress Drop for the

Ridgecrest Sequence. In AGU 2021 Fall Meeting, page 13-17, December, New Orleans, 2021.
E.C.G.S. Workshop. Earthquake source physics on various scales, 2012. http://www.ecgs.lu/source2012.

Eshelby, J. The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion, and related problems. In Proceedings of the Royal Society of London Series A, 241(1226), 1957. doi: 10.1098/rspa.1957.0133.

Eulenfeld, T., Dahm, T., Heimann, S., and Wegler, U. Fast and Robust Earthquake Source Spectra and Moment Magnitudes from Envelope Inversion. Bulletin of the Seismological Society of America, 112(2):878-893, Nov. 2021. doi: 10.1785/0120210200.
Fan, W., Meng, H., Trugman, D., McGuire, J., and Cochran, E. Finitesource Attributes of M4 to 5.5 Ridgecrest, California Earthquakes. In AGU 2022 Fall Meeting, 11-15, December, Chicago, IL, abstract S15C-0209, 2022.
Gibowicz, S., Young, R., Talebi, S., and Rawlence, D. Source parameters of seismic events at the Underground Research Laboratory in Manitoba, Canada: Scaling relations for events with moment magnitude smaller than -2 . Bulletin of the Seismological Society of America, 81(4):1157-1182, 1991. doi: 10.1785/BSSA0810041157.
Goertz-Allmann, B. P. and Edwards, B. Constraints on crustal attenuation and three-dimensional spatial distribution of stress drop in Switzerland. Geophysical Journal International, 196(1): 493-509, Oct. 2013. doi: 10.1093/gji/ggt384.
Goodfellow, S. D. and Young, R. P. A laboratory acoustic emission experiment under in situ conditions. Geophysical Research Letters, 41(10):3422-3430, May 2014. doi: 10.1002/2014gl059965.
Hanks, T. and Boore, D. Moment-magnitude relations in theory and practice. Journal of Geophysical Research, 89(B7), 1984. doi: 10.1029/JB089iB07p06229.

Hanks, T. C. Earthquake stress drops, ambient tectonic stresses and stresses that drive plate motions. Pure and Applied Geophysics PAGEOPH, 115(1-2):441-458, Jan. 1977. doi: 10.1007/bf01637120.

Hanks, T. C. and Kanamori, H. A moment magnitude scale. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 84(B5):2348-2350, May 1979. doi: 10.1029/jb084ib05p02348.

Hardebeck, J. L. and Aron, A. Earthquake Stress Drops and Inferred Fault Strength on the Hayward Fault, East San Francisco Bay, California. Bulletin of the Seismological Society of America, 99 (3):1801-1814, June 2009. doi: 10.1785/0120080242.

Heath, D. C., Wald, D. J., Worden, C. B., Thompson, E. M., and Smoczyk, G. M. A global hybrid VS30 map with a topographic slope-based default and regional map insets. Earthquake Spectra, 36(3):1570-1584, June 2020. doi: 10.1177/8755293020911137.

Huang, Y., Ellsworth, W. L., and Beroza, G. C. Stress drops of induced and tectonic earthquakes in the central United States are indistinguishable. Science Advances, 3(8), Aug. 2017. doi: 10.1126/sciadv. 1700772.

Ide, S. and Beroza, G. C. Does apparent stress vary with earthquake size? Geophysical Research Letters, 28(17):3349-3352, Sept. 2001. doi: 10.1029/2001gl013106.
Ide, S., Beroza, G. C., Prejean, S. G., and Ellsworth, W. L. Apparent break in earthquake scaling due to path and site effects on deep borehole recordings. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B5), May 2003. doi: 10.1029/2001jb001617.
Imanishi, K. and Ellsworth, W. L. Source scaling relationships of microearthquakes at Parkfield, CA, determined using the SAFOD Pilot Hole Seismic Array, page 81-90. American Geophysical Union, 2006. doi: 10.1029/170gm10.

Ji, C., Archuleta, R. J., and Wang, Y. Variability of Spectral Estimates of Stress Drop Reconciled by Radiated Energy. Bulletin of the Seismological Society of America, 112(4):1871-1885, June 2022. doi: 10.1785/0120210321.
Kaneko, Y. and Shearer, P. M. Variability of seismic source spectra, estimated stress drop, and radiated energy, derived from cohesive-zone models of symmetrical and asymmetrical circular and elliptical ruptures. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(2):1053-1079, Feb. 2015. doi: 10.1002/2014jb011642.

Kemna, K. B., Verdecchia, A., and Harrington, R. M. SpatioTemporal Evolution of Earthquake Static Stress Drop Values in the 2016-2017 Central Italy Seismic Sequence. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(11), Nov. 2021. doi: 10.1029/2021jb022566.

Knudson, T., Shaw, B., and Beroza, G. Measuring Source Parameters With Filtered Peak S-Wave Amplitudes Using the Asymptotic Spectral Ratio Method. Seismological Research Letters, 94 (2B):1029-1314, Mar. 2023. doi: 10.1785/0220230054.
Ko, Y., Kuo, B., and Hung, S. Robust determination of earthquake source parameters and mantle attenuation. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 117(B4), Apr. 2012. doi: 10.1029/2011jb008759.

Kwiatek, G., Plenkers, K., and Dresen, G. Source Parameters of Picoseismicity Recorded at Mponeng Deep Gold Mine, South Africa: Implications for Scaling Relations. Bulletin of the Seismological Society of America, 101(6):2592-2608, Dec. 2011. doi: 10.1785/0120110094.

Lin, G., Shearer, P. M., Hauksson, E., and Thurber, C. H. A three-dimensional crustal seismic velocity model for southern California from a composite event method. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 112(B11), Nov. 2007. doi: 10.1029/2007jb004977.

Liu, M., Huang, Y., and Ritsema, J. Stress Drop Variation of Deep-Focus Earthquakes Based on Empirical Green’s Functions. Geophysical Research Letters, 47(9), Apr. 2020. doi: 10.1029/2019gl086055.

Madariaga, R. Dynamics of an expanding circular fault. Bulletin of the Seismological Society of America, 66(3):639-666, June 1976. doi: 10.1785/bssa0660030639.
Malagnini, L., Mayeda, K., Nielsen, S., Yoo, S.-H., Munafo’, I., Rawles, C., and Boschi, E. Scaling Transition in Earthquake Sources: A Possible Link Between Seismic and Laboratory Measurements. Pure and Applied Geophysics, 171(10):2685-2707, Dec. 2013. doi: 10.1007/s00024-013-0749-8.
Mayeda, K., Hofstetter, A., O’Boyle, J., and Walter, W. Stable and Transportable Regional Magnitudes Based on Coda-Derived Moment-Rate Spectra. Bulletin of the Seismological Society of America, 93(1):224-239, Feb. 2003. doi: 10.1785/0120020020.
Mayeda, K., Malagnini, L., and Walter, W. R. A new spectral ratio method using narrow band coda envelopes: Evidence for non-self-similarity in the Hector Mine sequence. Geophysical Research Letters, 34(11), June 2007. doi: 10.1029/2007gl030041.
McLaskey, G., Kilgore, B., Lockner, D., and Beeler, N. Laboratory generated M-6 earthquakes. Pure and Applied Geophyics, 171, 2014. doi: 10.1007/s00024-013-0772-9.

Morasca, P., Bindi, D., Mayeda, K., Roman-Nieves, J., Barno, J., Walter, W. R., and Spallarossa, D. Source scaling comparison and validation in Central Italy: data intensive direct Swaves versus the sparse data coda envelope methodology. Geophysical Journal International, 231(3):1573-1590, July 2022. doi: 10.1093/gji/ggac268.

Mori, J., Abercrombie, R. E., and Kanamori, H. Stress drops and radiated energies of aftershocks of the 1994 Northridge, Califor-
nia, earthquake. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B11), Nov. 2003. doi: 10.1029/2001jb000474.
Nielsen, S., Spagnuolo, E., Smith, S. A. F., Violay, M., Di Toro, G., and Bistacchi, A. Scaling in natural and laboratory earthquakes. Geophysical Research Letters, 43(4):1504-1510, Feb. 2016. doi: 10.1002/2015gl067490.

Noda, H., Lapusta, N., and Kanamori, H. Comparison of average stress drop measures for ruptures with heterogeneous stress change and implications for earthquake physics. Geophysical Journal International, 193(3):1691-1712, Mar. 2013. doi: 10.1093/gji/ggt074.

Oye, V., Bungum, H., and Roth, M. Source Parameters and Scaling Relations for Mining-Related Seismicity within the Pyhäsalmi Ore Mine, Finland. Bulletin of the Seismological Society of America, 95(3):1011-1026, June 2005. doi: 10.1785/0120040170.
Pennington, C. N., Chen, X., Abercrombie, R. E., and Wu, Q. Cross Validation of Stress Drop Estimates and Interpretations for the 2011 Prague, OK, Earthquake Sequence Using Multiple Methods. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(3), Mar. 2021. doi: 10.1029/2020jb020888.

Rice, J. R. Heating and weakening of faults during earthquake slip. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 111(B5), May 2006. doi: 10.1029/2005jb004006.
Ruhl, C. J., Abercrombie, R. E., and Smith, K. D. Spatiotemporal Variation of Stress Drop During the 2008 Mogul, Nevada, Earthquake Swarm. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 122 (10):8163-8180, Oct. 2017. doi: 10.1002/2017jb014601.

Sato, T. and Hirasawa, T. Body wave spectra from propagating shear cracks. Journal of Physics of the Earth, 21(4):415-431, 1973. doi: 10.4294/jpe1952.21.415.

Satriano, C. SourceSpec – Earthquake source parameters from P- or S-wave displacement, 2022. spectra.DOI:10.5281/ ZENODO. 3688587.
SCEDC. Southern California Earthquake Data Center, 2013. doi: 10.7909/C3WD3XH1.

Sellers, E. J., Kataka, M. O., and Linzer, L. M. Source parameters of acoustic emission events and scaling with mining-induced seismicity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 108(B9), Sept. 2003. doi: 10.1029/2001jb000670.
Shearer, P. M., Prieto, G. A., and Hauksson, E. Comprehensive analysis of earthquake source spectra in southern California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 111(B6), June 2006. doi: 10.1029/2005jb003979.
Shearer, P. M., Abercrombie, R. E., Trugman, D. T., and Wang, W. Comparing EGF Methods for Estimating Corner Frequency and Stress Drop From P Wave Spectra. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 124(4):3966-3986, Apr. 2019. doi: 10.1029/2018jb016957.

Shearer, P. M., Abercrombie, R. E., and Trugman, D. T. Improved Stress Drop Estimates for M 1.5 to 4 Earthquakes in Southern California From 1996 to 2019. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(7), June 2022. doi: 10.1029/2022jb024243.
Shible, H., Hollender, F., Bindi, D., Traversa, P., Oth, A., Edwards, B., Klin, P., Kawase, H., Grendas, I., Castro, R. R., Theodoulidis, N., and Gueguen, P. GITEC: A Generalized Inversion Technique Benchmark. Bulletin of the Seismological Society of America, 112 (2):850-877, Feb. 2022. doi: 10.1785/0120210242.

Spottiswoode, S. and McGarr, A. Source parameters of tremors in a deep-level gold mine. Bulletin of the Seismological Society of America, 65(1):93-112, 1975. doi: 10.1785/BSSA0650010093.
Supino, M., Festa, G., and Zollo, A. A probabilistic method for the estimation of earthquake source parameters from spectral inversion: application to the 2016-2017 Central Italy seismic se-
quence. Geophysical Journal International, 218(2):988-1007, May 2019. doi: 10.1093/gji/ggz206.
Thatcher, W. and Hanks, T. C. Source parameters of southern California earthquakes. Journal of Geophysical Research, 78(35): 8547-8576, Dec. 1973. doi: 10.1029/jb078i035p08547.
Trugman, D. T. Stress-Drop and Source Scaling of the 2019 Ridgecrest, California, Earthquake Sequence. Bulletin of the Seismological Society of America, 110(4):1859-1871, May 2020. doi: 10.1785/0120200009.

Trugman, D. T. and Shearer, P. M. Application of an improved spectral decomposition method to examine earthquake source scaling in Southern California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 122(4):2890-2910, Apr. 2017. doi: 10.1002/2017jb013971.

University of Nevada, Reno. NN Seismic Network [Data set], 1971. doi: .
University of Nevada, Reno. SN Great Basin Network [Data set], 1992. doi: SN/SN.

Urbancic, T. and Young, R. Space-time variations in source parameters of mining-induced seismic events with . Bulletin of the Seismological Society of America, 83(2):378-397, 1993. doi: 10.1785/BSSA0830020378.

Urbancic, T. I., Trifu, C.-I., Mercer, R. A., Feustel, A. J., and Alexander, J. A. G. Automatic time-domain calculation of source parameters for the analysis of induced seismicity. Bulletin of the Seismological Society of America, 86(5):1627-1633, Oct. 1996. doi: 10.1785/bssa0860051627.
U.S. Geological Survey. United States National Strong-Motion Network, 1931. doi: 10.7914/SN/NP.
Vandevert, I., Shearer, P., and Fan, W. Earthquake Source Spectra Estimates Obtained from S-Wave Maximum Amplitudes: Application to the 2019 Ridgecrest Sequence. In AGU 2022 Fall Meeting, 11-15, December, Chicago, IL, abstract S25A-06, 2022.
Viesca, R. C. and Garagash, D. I. Ubiquitous weakening of faults due to thermal pressurization. Nature Geoscience, 8(11):875-879, Oct. 2015. doi: 10.1038/ngeo2554.
White, M. Ridgecrest 1D velocity model developed by Malcolm White, 2021. https://service.scedc.caltech.edu/ftp/stressdropridgecrest/Ridgecrest_velocity_model.docx.
White, M. C. A., Fang, H., Catchings, R. D., Goldman, M. R., Steidl, J. H., and Ben-Zion, Y. Detailed traveltime tomography and seismic catalogue around the 2019 Mw7.1 Ridgecrest, California, earthquake using dense rapid-response seismic data. Geophysical Journal International, 227(1):204-227, June 2021. doi: 10.1093/gji/ggab224.

Yamada, T., Mori, J. J., Ide, S., Abercrombie, R. E., Kawakata, H., Nakatani, M., lio, Y., and Ogasawara, H. Stress drops and radiated seismic energies of microearthquakes in a South African gold mine. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 112 (B3), Mar. 2007. doi: 10.1029/2006jb004553.
Yong, A., Martin, A., Stokoe, K., and Diehl, J. ARRA-funded VS30 measurements using multi-technique approach at strongmotion stations in California and central-eastern United States. 2013. doi: 10.3133/ofr20131102.

Yoshimitsu, N., Kawakata, H., and Takahashi, N. Magnitude -7 level earthquakes: A new lower limit of self-similarity in seismic scaling relationships. Geophysical Research Letters, 41(13): 4495-4502, July 2014. doi: 10.1002/2014gl060306.
Zhang, Q. and Lin, G. Three-dimensional Vp and Vp/Vs models in the Coso geothermal area, California: Seismic characterization of the magmatic system. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 119(6):4907-4922, June 2014. doi: 10.1002/2014jb010992.

The article The SCEC/USGS Community Stress Drop Validation Study Using the 2019 Ridgecrest Earthquake Sequence © 2024 by Annemarie Baltay is licensed under CC BY 4.0.