Advancing Earthquake Catalog Development with AI Technology and Exploring the Physics of Foreshocks

• Project/Area Number: 25K01083
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 直井 誠 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (10734618)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 平野 史朗 弘前大学, 理工学研究科, 助教 (60726199) ; 下條 賢梧 気象庁気象研究所, 地震津波研究部, 研究官 (41012909)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2027: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2026: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2025: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / 地震活動 / 微小地震

Outline of Research at the Start

大地震の震源周辺で微小地震が集中する「前震」は，破壊の前兆である可能性もあるが，統計的偶然との見方もある．解明には微小地震の詳細な把握が不可欠だが，高品質カタログの作成は計算コストが高く大規模解析が困難である．本研究では機械学習手法を活用して日本の定常観測データから20年分の高品質カタログを作成，異常活動を検出することで前震の物理過程に迫る．