Tsunami Data Assimilation For Early Warn
Langue : anglais
Edité par Springer, 2022
- Livre relié
- Neuf

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- Titre
- Tsunami Data Assimilation For Early Warn
- Auteur
- Wang, Yuchen
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9811973385
- ISBN à 13 chiffres
- 9789811973383
Chapter 1 Introduction
1.1 Tsunami Early Warning
1.2 Numerical Modeling of Tsunami Propagation
1.3 Tsunami Data Assimilation Approach
1.4 Network of Offshore Bottom Pressure Gauges
1.5 Real-time Tsunami Detection
1.6 Objectives
Chapter 2 Green's Function-based Tsunami Data Assimilation (GFTDA)
2.1 Principles of GFTDA
2.2 Assimilation Process and Mathematical Equivalence
2.3 Validation Test-2012 Haida Gwaii Earthquake
2.4 Adoption of Linear Dispersive Model-2004 off the Kii Peninsula Earthquake
2.5 Application to Real-time Data-2015 Torishima Volcanic Tsunami Earthquake
2.6 Discussion
Chapter 3 Tsunami Data Assimilation with Interpolated Virtual Stations
3.1 Linear Interpolation with Huygens-Fresnel Principle
3.2 Test with Synthetic Data-2004 Sumatra-Andaman Earthquake3.3 Test with Real Data-2009 Dusky Sound Earthquake
3.4 Application to Far-field Event-2015 Illapel Earthquake
3.5 Discussion
Chapter 4 Real-Time Tsunami Detection based on Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD)
4.1 EEMD
4.2 Validation Test-2016 Fukushima Earthquake
4.3 Discussion
Chapter 5 Real-time Tsunami Data Assimilation of S-net Pressure Gauge Records during the 2016 Fukushima Earthquake
5.1 Introduction
5.2 Data and Methods
5.3 Results
5.4 Discussion
Chapter 6 Tsunami Early Warning System Using Data Assimilation of Offshore Data
6.1 Practical Implementation
6.2 Future Improvements
Chapter 7 Summary
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À propos de l’auteur
Dr. Yuchen Wang is a postdoctoral researcher at Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology. He received the bachelor's degree in physics at Peking University. He received the master's degree and Ph.D. degree in earth and planetary science at the University of Tokyo. His research interest is giant earthquakes and tsunamis. He has been working on tsunami early warning for disaster mitigation. He improved data assimilation algorithm to achieve a rapid and accuracy tsunami forecast. He has published 21 peer-reviewed journal articles and worked as the reviewer for 9 journals including Nature Communications, Journal of Geophysical Research: Solid Earth, and Natural Hazards and Earth System Sciences. He is the principal investigator of the KAKENHI 19J20203 on tsunami data assimilation sponsored by the Japan Society for the Promotion of Science. His research is in collaboration with researchers all over the world.
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Conor Kenny
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