| Project/Area Number |
22K03753
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science (2023)
Tokyo Institute of Technology (2022) |
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Principal Investigator |
麻生 尚文 東京理科大学, 先進工学部物理工学科, 講師 (70801223)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠崎 隆宏 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80447903)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 地震活動 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
地震現象の多様性と複雑性を包括的に理解することは重要な課題である。しかしながら、応力・摩擦・流体などの物理的要素には不確定性が大きく、正確な演繹的モデリングは難しい。そこで、地震活動の統計解析に基づく経験則の精緻化から背景物理の理解へとつなげる帰納的アプローチが必要とされる。本課題では、地震間のミクロな相互作用を定量化することにより、多様な地震発生システムの物理的解明を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
地震現象の多様性と複雑性を包括的に理解することは重要な課題である。しかしながら、応力・摩擦・流体などの物理的要素には不確定性が大きく、正確な演繹的モデリングは難しい。そこで、地震活動の統計解析に基づく経験則の精緻化から背景物理の理解へとつなげる帰納的アプローチが必要とされる。本課題では、地震間のミクロな相互作用を定量化することにより、多様な地震発生システムの物理的解明を目指している。本年度は、地震活動を評価する上で基本となる、規模別頻度分布を表すグーテンベルク・リヒター則のb値を機械学習を用いて推定する手法の開発に取り組んだ。特に、b値が時間変化するものとして捉え、ETASシミュレーションに基づき人工的に生成した地震活動に対して、時間変化するb値を推定することに取り組んだ。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
複数の手法を試行錯誤する中で、地震活動を特徴づけるb値の推定を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、余震活動の時間関数について、ニューラルネットワークによる汎用的な関数系の推定を試みる。
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