| Project/Area Number |
21K14385
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大邑 潤三 東京大学, 地震研究所, 助教 (40809381)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 歴史地震 / GIS / 歴史地名 / オープンデータ / 歴史災害 |
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| Outline of Research at the Start |
2022年度までに内陸地震4件，海溝型地震2件程度について，地震史料のGISデータ化を進め分析を行う．
2023年度中にGISデータ化した史料に，史料特性の分析結果を付し，汎用性のあるGISデータ(SHP・CSV・GeoJSON等)にして公開のうえ，インターネット上でダウンロードを可能にする．公開データの頒布については，権利関係をクリアにし，利用条件を明らかにして提供するシステムを設ける．この間も逐次学会発表にて進捗を報告し，分析結果などを報告する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度も，引き続き地震史料のGISデータ化と整理公開の準備を行った．具体的には1662年寛文近江・若狭地震のデータの作成と整理，1854年伊賀上野地震の地震史料について，前年度からの作業の継続である．また近代の地震災害に関して，1925年北但馬地震，1927年北丹後地震の字別被害統計について，出版した書籍に付随するデータとして緯度経度を付した形式で整理して公開した．
前年度に受理済みであった1854年安政東海地震についての論文が出版公開された．本研究では，歴史地震学分野における研究結果の再現性や検証可能性の確保の問題について指摘した．あわせて既存の震度分布図を有効利用するためにも，典拠史料を明らかにし，地点特定作業を行った上で電子化する作業の必要性にも言及した．その上で，過去の歴史地震研究のデータを二次利用しやすくすること，典拠となるデータを明らかにして再現性を確保すること，異分野融合研究を容易にすることを目的として，先行研究で求められていた各地点の震度と，新たに明らかにした震度およびその典拠データを，緯度経度を付してCSV形式で公開した．データ公開先のURLは当該論文に注記したほか，典拠史料の翻刻文や史料画像についても電子付録としてJ-STAGEで公開されている．
1596年畿内の地震についての原稿は査読結果を反映して修正投稿を行った．また作成したデータについて，情報学の研究者などと議論し，地震学分野以外での利活用の可能性について検討をおこなった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2023年度は本研究以外の課題の遂行に時間を割かれたため，新たに作成されたデータの分析が若干滞った．しかしデータ作成の目標はおおむね達成されている．
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| Strategy for Future Research Activity |
地震史料のデータ化を進めるとともに，作成されたデータを利用した地震学的な現象の解明を行う．あわせて歴史地名辞書の作成や史料テキストからの震度判定を自動化する研究などについて，他分野の研究者と共同して取り組む．
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