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Depelopement of data-driven ground-motion models based on integration of observed and simulated strong-motion data

Research Project

Project/Area Number 20H00292
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
Research InstitutionNational Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention

Principal Investigator

Fujiwara Hiroyuki  国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 総括主任研究員 (80414407)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 上田 修功  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副センター長 (60379568)
市村 強  東京大学, 地震研究所, 教授 (20333833)
八谷 大岳  和歌山大学, システム工学部, 講師 (00578908)
岡崎 智久  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80868422)
森川 信之  国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (60414413)
前田 宜浩  国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (00594160)
岩城 麻子  国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (30770309)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥42,640,000 (Direct Cost: ¥32,800,000、Indirect Cost: ¥9,840,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
Fiscal Year 2021: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2020: ¥23,010,000 (Direct Cost: ¥17,700,000、Indirect Cost: ¥5,310,000)
Keywords強震動 / 地震ハザード評価 / 地震動予測式 / 強震動データベース / 非線形地盤応答 / シミュレーション / 機械学習 / 地震ハザード / 観測記録 / ビッグデータ
Outline of Research at the Start

日本では過去20年間以上にわたって強震観測データが蓄積され,観測記録の回帰分析等による強震動予測モデル(GMPE)が構築され地震ハザード評価の進展に貢献してきた.GMPEによる強震動評価の問題点として,超巨大地震などの稀で未経験な事象に対する予測能力が低い点がある.
一方,理論モデルに基づくシミュレーションによる強震動予測手法(PBS)も発展してきており,観測記録の時空間的な不足をPBSデータで補うことも可能となりつつある.
本研究では,1)観測データとPBSデータとを融合させて未経験の事象を含めた強震動ビッグデータの構築を試み,2)データベースを活用してデータ駆動型強震動予測モデルを構築する.

Outline of Final Research Achievements

A strong ground motion database, which is a database of a huge number of strong motion observation records, was developed and its characteristics were analyzed. In order to create highly efficient and accurate simulation data to compensate for the lack of observation records, we have developed a broadband seismic waveform synthesis method and a three-dimensional ground amplification simulation method.
Based on the strong ground motion database, we developed ground motion models (GMMs) by regression analysis of data with multiple approaches. We examined the method for quantitative evaluation of the performance of GMM from the viewpoint of application in seismic hazard analyses. Furthermore, in order to interpolate the predicted values by GMM at each site, we developed a spatial interpolation method of predicted seismic ground motion using a large number of planar simulation data as training data.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はこれまでの数10年にわたる強震観測・強震動研究の成果や課題を踏まえて、得られている膨大な観測記録と知見を最大限活用した強震動予測手法の開発を目的として、1)強震動データベースの整備および地震動シミュレーション手法開発、および、2)データ駆動型解析による強震動予測モデルの開発を行った。
本研究の成果である強震動データベースや、高精度・高効率な広帯域地震動シミュレーション手法、およびデータ駆動型地震動予測モデルは、今後強震動研究の進展とその成果の活用による防災への貢献につながることが期待される。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Comments on the Screening Results   Annual Research Report
  • Research Products

    (28 results)

All 2023 2022 2021 2020

All Journal Article (9 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 8 results,  Open Access: 5 results) Presentation (18 results) Funded Workshop (1 results)

  • [Journal Article] Comment on ‘Geophysical inversion and optimal transport’ by M. Sambridge, A. Jackson and A. P. Valentine2023

    • Author(s)
      Okazaki Tomohisa、Ueda Naonori
    • Journal Title

      Geophysical Journal International

      Volume: 233 Issue: 2 Pages: 1484-1487

    • DOI

      10.1093/gji/ggad001

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      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] GPU Porting of Scalable Implicit Solver with Green’s Function-Based Neural Networks by OpenACC2022

    • Author(s)
      Fujita Kohei、Kikuchi Yuma、Ichimura Tsuyoshi、Hori Muneo、Maddegedara Lalith、Ueda Naonori
    • Journal Title

      Lecture Notes in Computer Science

      Volume: - Pages: 73-91

    • DOI

      10.1007/978-3-030-97759-7_4

    • ISBN
      9783030977580, 9783030977597
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      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] データ駆動型の地震動予測式―非エルゴード的予測式への展開―.2022

    • Author(s)
      岡﨑智久
    • Journal Title

      月刊地球

      Volume: 44(5) Pages: 289-293

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      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Ground-Motion Prediction Model Based on Neural Networks to Extract Site Properties from Observational Records2021

    • Author(s)
      Okazaki Tomohisa、Morikawa Nobuyuki、Iwaki Asako、Fujiwara Hiroyuki、Iwata Tomoharu、Ueda Naonori
    • Journal Title

      Bulletin of the Seismological Society of America

      Volume: 111(4) Issue: 4 Pages: 1740-1753

    • DOI

      10.1785/0120200339

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    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Simulation of broad-band ground motions with consistent long-period and short-period components using the Wasserstein interpolation of acceleration envelopes2021

    • Author(s)
      Okazaki Tomohisa、Hachiya Hirotaka、Iwaki Asako、Maeda Takahiro、Fujiwara Hiroyuki、Ueda Naonori
    • Journal Title

      Geophysical Journal International

      Volume: 227 Issue: 1 Pages: 333-349

    • DOI

      10.1093/gji/ggab225

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    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Monotonic Neural Network for Ground-Motion Predictions to Avoid Overfitting to Recorded Sites2021

    • Author(s)
      Okazaki Tomohisa、Morikawa Nobuyuki、Fujiwara Hiroyuki、Ueda Naonori
    • Journal Title

      Seismological Research Letters

      Volume: 92 Issue: 6 Pages: 3552-3564

    • DOI

      10.1785/0220210099

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  • [Journal Article] Large-Scale Stabilized Multi-physics Earthquake Simulation for Digital Twin2021

    • Author(s)
      Kusakabe Ryota、Ichimura Tsuyoshi、Fujita Kohei、Hori Muneo、Wijerathne Lalith
    • Journal Title

      Lecture Notes in Computer Science

      Volume: 2021 Pages: 3-15

    • DOI

      10.1007/978-3-030-77964-1_1

    • ISBN
      9783030779634, 9783030779641
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    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Development of regional simulation of seismic ground‐motion and induced liquefaction enhanced by GPU computing2020

    • Author(s)
      Kusakabe Ryota、Fujita Kohei、Ichimura Tsuyoshi、Yamaguchi Takuma、Hori Muneo、Wijerathne Lalith
    • Journal Title

      Earthquake Engineering & Structural Dynamics

      Volume: 50 Issue: 1 Pages: 197-213

    • DOI

      10.1002/eqe.3369

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      2020 Annual Research Report
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  • [Journal Article] A Fast Scalable Iterative Implicit Solver with Green’s function-based Neural Networks2020

    • Author(s)
      Ichimura Tsuyoshi、Fujita Kohei、Hori Muneo、Maddegedara Lalith、Ueda Naonori、Kikuchi Yuma
    • Journal Title

      2020 IEEE/ACM 11th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems (ScalA)

      Volume: 1 Pages: 61-68

    • DOI

      10.1109/scala51936.2020.00013

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      2020 Annual Research Report
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  • [Presentation] 地震ハザード評価のための基盤情報整備と性能評価手法の検討2022

    • Author(s)
      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩・友澤裕介・加藤研一・元木健太郎・鈴木文乃
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      日本地球惑星科学連合2022年大会,SSS10-11,2022.
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  • [Presentation] 強震動観測記録データベースの性能評価手法の検討2022

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      友澤裕介・藤原広行・森川信之・岩城麻子・前田宜浩・加藤研一・元木健太郎・鈴木文乃
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      日本地球惑星科学連合2022年大会,SSS10-12,2022.
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  • [Presentation] 強震動データベースにおけるシミュレーションデータの妥当性評価手法の検討2022

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      岩城麻子・藤原広行・前田宜浩・森川信之・鈴木文乃・友澤裕介・加藤研一・元木健太郎
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      日本地球惑星科学連合2022年大会,SSS10-13,2022.
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      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 強震動統一データベースに基づく地震動パラメータ間の関係に関する基礎的検討2022

    • Author(s)
      司宏俊・岩城麻子・森川信之・藤原広行
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      日本地震学会2022年度秋季大会,S15-15,2022.
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      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 強震動データベースに基づく強震動予測モデルの比較2022

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      岩城麻子・森川信之・藤原広行・岡崎智久・久保久彦・司宏俊・小穴温子・石井透・友澤裕介・引田智樹
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      日本地震学会2022年度秋季大会,S15-16,2022.
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      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 強震動観測記録と地震動予測モデルによる予測値との残差データの分析2022

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      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩
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      日本地震学会2022年度秋季大会,S15-22,2022.
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  • [Presentation] 地震動観測記録と地震動予測モデルによる予測値との残差の予備的分析-強震動統一データベース試作版を用いた検討-2022

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      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩
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      日本地震工学会第17回年次大会梗概集,TS_20220177,2022.
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  • [Presentation] データ駆動型強震動予測モデルの開発と共通基盤データベースの整備2021

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      藤原広行・森川信之・岩城麻子・前田宜浩・秋山伸一・加藤研一・佐藤俊明・林孝幸
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      日本地球惑星科学連合2021年大会,SSS11-07,2021.
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  • [Presentation] 強震動観測記録データベースに基づく地震ハザード評価における不確実さ考慮2021

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      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩
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      日本地球惑星科学連合2021年大会,SSS11-08,2021.
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      岩城麻子・藤原広行・森川信之・前田宜浩
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      日本地球惑星科学連合2021年大会,SSS11-09,2021.
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      岡崎智久・森川信之・藤原広行・上田修功
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      日本地球惑星科学連合2021年大会,SCG52-05,2021.
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      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩
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      日本地震学会2021年度秋季大会,S15-02,2021.
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      森川信之・藤原広行・岩城麻子・前田宜浩
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      日本地震工学会第16回大会梗概集,T2021-045,2021.
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      森川信之, 岩城麻子, 前田宜浩, 藤原広行
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      日本地震学会
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      岡崎智久, 岩田具治, 岩城麻子, 藤原広行, 上田修功
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      岡崎智久, 森川信之, 岩城麻子, 藤原広行, 上田修功
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      日本地震学会秋季大会
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Published: 2020-04-28   Modified: 2024-01-30  

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