• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Development of semi real-time seismic hazard map

Research Project

Project/Area Number 23K21025
Project/Area Number (Other) 21H01586 (2021-2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023)
Section一般
Review Section Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

三宅 弘恵  東京大学, 地震研究所, 准教授 (90401265)

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)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
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)
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
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。

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。
地震発生後に、地震観測記録から断層を推定する方法は、リアルタイム地震情報において多くの研究がなされている。最大加速度や最大速度、震度等の単一指標に加え、エンベロープ波形を用いた推定も行われている。また、観測波形記録を、予め計算された波形記録と比較して、断層や震源域を推定する研究も津波分野でなされている。
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。
二年目は、昨年度までに整備した予測地震動波形のデータベースと、開発した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性能を、国内外で使用されている他手法と比較し、長所短所の抽出を行った。また、同アルゴリズムで提示された被害地震の断層候補の確率論的な意味づけを検討した。この他、昨年度開発した、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を継続的に進めた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

構築した予測地震動波形のデータベースを用いて、実施できる地震動研究を進めており、非エルゴード性の研究も新規に取り入れる目途がたった。

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引き続き検討する。

Report

(2 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (4 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Introduction to the Special Section for the Centennial of the Great 1923 Kanto, Japan, Earthquake2023

    • Author(s)
      Miyake Hiroe、Mori James J.、Wald David J.、Kawase Hiroshi、Toda Shinji、Mai P. Martin
    • Journal Title

      Bulletin of the Seismological Society of America

      Volume: 113 Issue: 5 Pages: 1821-1825

    • DOI

      10.1785/0120230200

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Recipe for strong ground motion prediction: Current and future2021

    • Author(s)
      Miyake, H., K. Irikura, H. Fujiwara, N. Morikawa, T. Maeda, A. Iwaki, and A. Pitarka
    • Journal Title

      The 6th IASPEI/IAEE International Symposium: Effects of Surface Geology on Seismic Motion

      Volume: -

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Machine learning models for aftershock forecasting: Application to the 2016 Kumamoto earthquake sequence2021

    • Author(s)
      Huang, H., and H. Miyake
    • Journal Title

      The 6th IASPEI/IAEE International Symposium: Effects of Surface Geology on Seismic Motion

      Volume: -

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Journal Article] Machine learning models for earthquake number forecasting in the Kanto region2021

    • Author(s)
      Huang, H., H. Miyake, and H. Tsuruoka
    • Journal Title

      Proceedings of the 17th World Conference of Earthquake Engineering

      Volume: -

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Semi-realtime scenario fault estimation judged by ground motion time histories2023

    • Author(s)
      Miyake, H., T. Furumura, N. Morikawa, M. Takahashi, and T. Hayakawa
    • Organizer
      IUGG 2023
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 地震動時刻歴判定による準リアルタイム想定断層推定に向けて2023

    • Author(s)
      三宅弘恵・古村孝志・森川信之・高橋真理・早川俊彦
    • Organizer
      日本地球惑星科学連合2023年大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Seismic source characterization for probabilistic and scenario seismic hazard analysis beneath the complex tectonic setting2022

    • Author(s)
      Miyake. H., and N. Morikawa
    • Organizer
      2022 AGU Fall Meeting
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 2021年千葉県北西部の地震の首都圏における強震動2022

    • Author(s)
      三宅弘恵・上原美貴
    • Organizer
      日本地震学会2022年度秋季大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Earthquake source characterization for broadband ground motion simulation2021

    • Author(s)
      Miyake, H.
    • Organizer
      PEER International Pacific Rim Forum
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Recipe for strong ground motion prediction: Current and future2021

    • Author(s)
      Miyake, H., K. Irikura, H. Fujiwara, N. Morikawa, T. Maeda, A. Iwaki, and A. Pitarka
    • Organizer
      The 6th IASPEI/IAEE International Symposium: Effects of Surface Geology on Seismic Motion
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Characterization of extreme ground motions2021

    • Author(s)
      Miyake, H.
    • Organizer
      JpGU Meeting 2021
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine learning models for earthquake number forecasting in the Kanto region2021

    • Author(s)
      Huang, H., H. Miyake, and H. Tsuruoka
    • Organizer
      JpGU Meeting 2021
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine learning-based approaches for earthquake number forecasting in the Kanto region2021

    • Author(s)
      Huang, H., H. Miyake, and H. Tsuruoka
    • Organizer
      2021 AGU Fall Meeting
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi