Development of semi real-time seismic hazard map
| Project/Area Number |
23K21025
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| Project/Area Number (Other) |
21H01586 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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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 |
三宅 弘恵 東京大学, 地震研究所, 准教授 (90401265)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古村 孝志 東京大学, 地震研究所, 教授 (80241404)
森川 信之 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (60414413)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | ハザードマップ / 地震 / 地震動 / 災害予測 / リアルタイム / 自然災害科学 |
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| Outline of Research at the Start |
将来発生する地震の予測や揺れの予測は、自然災害軽減における予測科学の社会への貢献である。本研究では、国内で未着手の時間変化を取り入れた準リアルタイム地震ハザードマップを新規に作成し、更新頻度を高めることにより災害軽減に資するため、以下の研究に取り組む。１つ目は、地震発生ポテンシャル評価を取り込んだ時間依存地震ハザード評価を実現し、巨大地震の続発や大規模余震の迅速な反映を可能とする。２つ目は、強震動予測波形のビックデータ解析を活用した地震の震源断層を絞り込む準リアルタイム推定手法を確立する。３つ目は、極値統計解析と機械学習を組み合わせて極大地震動を判定する手法を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
現行のわが国のハザードマップは、活断層や海溝型地震の調査研究に基づいて、研究成果を反映する形で定期的な更新がなされている。被害地震が発生の際には、想定地震規模や場所が合っていたかどうかの議論がなされ、事前に計算された膨大な予測地震波は使われない。本研究では、事前に想定された多様な断層モデルと予測地震波を最大限活用し、観測地震波と予測地震波をリアルタイムに相互相関を取るアイデアにより、予測地震波と合致度が良い順に想定断層を絞り込み提示するアルゴリズムを開発し、準リアルタイムハザードマップ化する。
初年度は、予測地震動波形のデータベースを新規構築し、任意の領域および地点における予測波を抽出・評価するアルゴリズムの開発を開始した。地震の被害が生じる高震度域は、地震発生後の時間的に猶予がほとんどなく、緊急地震速報も間に合わない場合が多い。そこで、高密度の観測地震波形をリアルタイムモニタリングすることにより、事前に予測された地震動波形と観測地震動を複数の指標で比較し、時刻歴相関を取ることによって、被害地震の断層候補を判別する手法開発に着手した。また、近年の 2016 年熊本地震や 2019 年米国リッジクレスト地震のように、被害をもたらす前震に続き、大規模な本震が発生する実例も、地震発生予測と地震ハザード予測をリアルタイム更新できる形で、早急に組み合わせる必要性を示唆している。そのため、機械学習を取り入れた余震活動予測に関する研究を実施した。
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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
予測地震動波形のデータベースを新規構築し、任意の領域および地点における予測波を抽出・評価するアルゴリズムの開発を予定通り開始した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題では、主に陸域の地震を対象としているが、海域の地震への方策も別途検討する。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
