Seismic retrofitSeismic retrofitting is the modification of existing structures to make them more resistant to seismic activity, ground motion, or soil failure due to earthquakes. With better understanding of seismic demand on structures and with our recent experiences with large earthquakes near urban centers, the need of seismic retrofitting is well acknowledged. Prior to the introduction of modern seismic codes in the late 1960s for developed countries (US, Japan etc.) and late 1970s for many other parts of the world (Turkey, China etc.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Construction parasismiquethumb| La Tokyo Skytree, la deuxième plus grande tour au monde (derrière le Burj Khalifa) qui, du haut de ses , a parfaitement résisté au séisme de 2011 de magnitude 9, démontrant l'efficacité des constructions parasismiques japonaises. La construction parasismique ou construction antisismique est la réalisation de bâtiments et infrastructures résistant aux séismes. Elle implique l'étude du comportement des bâtiments et structures sujets à un chargement dynamique de type sismique.
Atmospheric modelIn atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.
Prédiction sismiqueL'objectif de la prédiction sismique est d'anticiper les risques sismiques en prévoyant l'amplitude, le lieu et la date des tremblements de terre. On peut distinguer trois types de prévision sismique : la prévision à long terme (sur plusieurs années), à moyen terme (sur plusieurs mois) et à court terme (inférieur à quelques jours). La prédiction sismique reste une tâche difficile et aléatoire, voire quasi impossible malgré les efforts scientifiques. De plus prévoir les dégâts ne les empêcherait pas d'avoir lieu.
Submarine earthquakeA submarine, undersea, or underwater earthquake is an earthquake that occurs underwater at the bottom of a body of water, especially an ocean. They are the leading cause of tsunamis. The magnitude can be measured scientifically by the use of the moment magnitude scale and the intensity can be assigned using the Mercalli intensity scale. Understanding plate tectonics helps to explain the cause of submarine earthquakes.
Parkfield earthquakeParkfield earthquake is a name given to various large earthquakes that occurred in the vicinity of the town of Parkfield, California, United States. The San Andreas fault runs through this town, and six successive magnitude 6 earthquakes occurred on the fault at unusually regular intervals, between 12 and 32 years apart (with an average of every 22 years), between 1857 and 1966. The most recent significant earthquake to occur here happened on September 28, 2004.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
