内陸の非火山地帯で発生する深部低周波地震の発生メカニズム解明：Big data×深層学習

Research Project

Project/Area Number	23K19061
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0204:Astronomy, earth and planetary science, and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	加藤慎也東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (60984523)
Project Period (FY)	2023-08-31 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	深部低周波地震 / 深層学習 / 発生メカニズム
Outline of Research at the Start	本研究では、内陸の非火山地帯で発生する深部低周波地震(DLFs)が局所的に発生するメカニズムを明らかにすることを目指す。そのために、定常観測網と稠密地震観測網(満点観測網)によるBig dataとDLFsによる波形の特徴を学習した深層学習モデルを用いて、詳細なDLFsの分布や発震機構解の推定を行う。そして、得られたDLFsの分布や発震機構解から内陸の非火山地帯で発生するDLFsの発生メカニズムの解明を目指す。