Spectral-entropy and amplitude-based event detectors compared on a noisy local seismic network

E3S Web of Conferences, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1051/e3sconf/202674502001
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Entropy-based detectors have been proposed as an alternative to amplitude triggers for seismic event detection, with the Instantaneous Spectral Entropy Detection (ISED) method reported capable of detecting microseismic events where amplitude triggers underperform. Whether this advantage persists under a protocol combining an identically tuned classical baseline, an event-level test split, and an explicit false-alarm rate on continuous noise had not previously been established. We evaluated ISED and its non-extensive generalizations, the Tsallis and Rényi spectral entropies (q, α = 0.5–2), against a tuned amplitude STA/LTA on 800 manually reviewed events from a local network in Uzbekistan, tuned on 20% of events and evaluated on the remaining 80% against manual P arrivals (±3 s tolerance). The tuned STA/LTA attained F1 = 0.55; two entropy variants exceeded this value — Tsallis q = 0.5 (0.60) and Rényi α = 0.5 (0.56) — through higher recall at lower precision, whereas classical ISED did not. Tsallis q = 0.5 showed a higher false-alarm rate (3.5 min −1 ), while Rényi α = 0.5 achieved a comparable gain at a lower rate. Both entropy variants localized onset times more accurately than the baseline. The advantage of spectral-entropy detection is real, but parameter-dependent.