Mapping of coastal boulders and wave source estimation for tsunami risk assessment in the South China Sea
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20K20733
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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Medium-sized Section 4:Geography, cultural anthropology, folklore, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
石村 大輔 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 助教 (00736225)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
馬場 俊孝 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (90359191)
近貞 直孝 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 地震津波火山ネットワークセンター, 主任研究員 (90318197)
山田 圭太郎 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 研究員 (30815494)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 津波堆積物 / 巨礫 / 機械学習 / Structure from Motion / 橋杭岩 / フィリピン / マニラ海溝 / 津波数値計算 |
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| Outline of Research at the Start |
人類の多くは沿岸低地に居住しており，津波リスクにさらされている．中でもフィリピンが面する南シナ海の周辺人口は数億人にのぼり，東南アジアの主要都市が立地している．しかし，南シナ海の津波リスク把握のための基礎的情報が圧倒的に不足しており，実証的なデータ（津波堆積物）に立脚した津波リスク評価は喫緊の課題である．そこで本研究では，南シナ海における津波リスク評価の高度化を目指して，ルソン島の海岸に分布する巨礫を対象にし，１）空撮画像による巨礫の大きさ・分布の把握，２）巨礫を運搬させうる津波の数値計算，を行う．そして，過去に南シナ海を襲った津波の規模と波源の推定を行い，津波リスクを評価する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、石垣島の海岸巨礫の機械学習による礫のマッピングの成果取りまとめとフィリピンにおける海岸巨礫のマッピングのための現地調査を行った。
前者については、成果公表に向けて、機械学習の精度向上を目指し、学習データのチューニングなどを実施した。加えて、現地での巨礫の実測データとの比較も行い、ドローン画像から作成された数値表層モデル（DSM：digital surface model）から精度良く体積を求められていることを確認した。したがって、成果公表可能な段階に達したため、現在論文執筆を行っている段階である。
後者については、9日間のフィリピン調査により約3 km x 0.5 kmと約3 km x 0.2 kmの範囲の海岸地形のドローン撮影、GCP（ground control point）作成のための測量調査、海岸巨礫の観察、を行った。ドローン撮影により、調査範囲のcm解像度のDSMとオルソ画像を作成することが可能となった。このオルソ画像を機械学習に、DSMを巨礫の堆積計算に使用する。加えて、現地では、海岸巨礫の3軸、礫の種類、方位を計測し、ドローン画像から求められる位置形状と体積の検証に使用する情報を得ることができた。今後、石垣島での機械学習をフィリピンに転用することで、巨礫のマッピングを行う予定である。また、津波の数値計算については、海域の地形と陸域の地形情報を整理し、波源候補を選定し、津波数値計算を行っている。今後、海岸巨礫の位置・重量の情報を加えることで、津波による巨礫の移動を検証する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
石垣島白保の機械学習によるマッピングはほぼ完了している。この研究により、ドローン撮影、オルソ画像・DSM作成、機械学習、巨礫の体積計算、までのプロセスを確立することができた。現在、成果公表のための論文執筆中である。
フィリピンに渡航することができ、予定していた範囲のドローン撮影と現地での巨礫計測を実施することができた。前述の白保でのプロセスをフィリピンに適用することで、より効率的に巨礫のマッピングと位置・体積計算が可能となる。フィリピンにおける津波数値計算はすでに実施可能な状態になっており、今後、様々な波源について津波数値計算を行う。そして、巨礫の位置と体積の情報を提供することで、どのような津波であれば巨礫が移動するのかを検証することが可能となる。
コロナ禍のため、予定していたフィリピンへの渡航が2年遅れているため、現在の進捗状況は「遅れている」とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず石垣島白保の研究成果を論文として投稿する。それと並行して、フィリピンのデータを整理し、ドローン画像から高解像度DSMとオルソ画像の作成を行う。その画像に対して、機械学習を適用し、海岸巨礫のマッピングを行い、DSMを使用した海岸巨礫の体積計算を行う。それらのデータと津波数値計算による波高・流速データを組み合わせて、海岸巨礫が動きうるか否かを検証する。この成果公表も行っていく予定である。
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Report
(3 results)
Research Products
(7 results)
