Development of a virtual seismic network to observe past damaging earthquakes

• Project/Area Number: 23K04331
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: 小田 義也 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 教授 (30336523)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡辺 俊樹 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (50210935) ; 白石 和也 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震発生帯研究センター), 副主任研究員 (40756491)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 仮想地震観測網 / 深層学習 / 過去の被害地震

Outline of Research at the Start

過去の被害地震において深刻な建物被害が局所的に発生したケースがたびたび報告されており、地震動の実態を把握し、被害の成因を解明することは極めて重要である。しかし、局所的な地震動の変化を観測できるような超高密度観測網は実現性が低く、実現できたとしても過去の被害地震を観測することはできない。本研究は、常設観測点のみで観測されている過去の被害地震を超高密度で疑似観測するために、分割観測方式と最新のAI技術を組み合わせることにより、観測点がない場所の地震動を推定する仮想地震観測網（Virtual Seismic Network: VSN）を開発する取り組みである。