Artwork

A tartalmat a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Combining earthquake and tsunami early warnings along the west coast of the United States

1:00:00
 
Megosztás
 

Manage episode 434447977 series 1399341
A tartalmat a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Amy Williamson, University of California Berkeley

Alerts sent through earthquake early warning (EEW) programs provide precious seconds for those alerted to take simple protective actions to mitigate their seismic risk. Programs like ShakeAlert have been providing alerts for felt earthquakes across the west coast of the US for almost 5 years. Earthquakes are also one part of a multihazard system and can trigger secondary natural hazards such as tsunamis and landslides. However in order to be effective and timely, EEW and tsunami forecast algorithms must rely on the smallest amount of data available, often with variable quality and without analyst input. This talk focuses on potential advances to EEW algorithms to better constrain earthquake location and magnitude in real time, providing improved alerts, particularly in network sparse regions. Additionally, this talk highlights work using real time data to generate rapid tsunami early warning forecasts, its feasibility, and the benefit of unifying earthquake and tsunami alerts into one cohesive public-facing alerting structure.

  continue reading

20 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 434447977 series 1399341
A tartalmat a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a USGS, Menlo Park (Scott Haefner) and U.S. Geological Survey vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Amy Williamson, University of California Berkeley

Alerts sent through earthquake early warning (EEW) programs provide precious seconds for those alerted to take simple protective actions to mitigate their seismic risk. Programs like ShakeAlert have been providing alerts for felt earthquakes across the west coast of the US for almost 5 years. Earthquakes are also one part of a multihazard system and can trigger secondary natural hazards such as tsunamis and landslides. However in order to be effective and timely, EEW and tsunami forecast algorithms must rely on the smallest amount of data available, often with variable quality and without analyst input. This talk focuses on potential advances to EEW algorithms to better constrain earthquake location and magnitude in real time, providing improved alerts, particularly in network sparse regions. Additionally, this talk highlights work using real time data to generate rapid tsunami early warning forecasts, its feasibility, and the benefit of unifying earthquake and tsunami alerts into one cohesive public-facing alerting structure.

  continue reading

20 epizódok

सभी एपिसोड

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás