Many slow slip events (SSEs) occur beneath the ocean, and continuous ocean-bottom pressure gauge (OBP) observations provide useful data. OBPs record both oceanic variations and crustal movements, so we developed a multi-channel singular spectrum analysis method to remove oceanic variations and applied our method to OBPs and oceanic model data. Then components of the oceanic model with good correlations to the OBP data were subtracted from the observed data. This method compensates for the incompleteness of the oceanic model and removes oceanic variations better than use of the original model. We applied the method to OBP data for the 2018 Boso, Japan, SSE to estimate its slip distribution. Comparing slip distributions obtained with and without the OBP data, we found that the distribution obtained using OBP data extended further offshore, and the offshore estimation error was smaller. Our study shows that offshore observations using OBPs are important for characterizing SSEs.

中文翻译：

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根据海底压力计数据和海洋模型估计 2018 年日本房总慢滑事件期间的垂直运动和滑移分布


许多慢滑事件 （SSE） 发生在海底，连续的海底压力计 （OBP） 观测提供了有用的数据。OBP 记录了海洋变化和地壳运动，因此我们开发了一种多通道奇异光谱分析方法来消除海洋变化，并将我们的方法应用于 OBP 和海洋模型数据。然后从观测数据中减去与 OBP 数据相关性良好的海洋模型分量。这种方法弥补了海洋模型的不完整性，并且比使用原始模型更好地消除了海洋变化。我们将该方法应用于 2018 年日本房总市 SSE 的 OBP 数据，以估计其滑移分布。比较有和没有 OBP 数据获得的滑移分布，我们发现使用 OBP 数据获得的分布进一步延伸到近海，并且近海估计误差较小。我们的研究表明，使用 OBP 的海上观测对于表征 SSE 很重要。