Continuous Monitoring of Shallow S-Wave Velocity Using Machine Learning Based on Earthquake and Ambient Noise

• Project/Area Number: 25K07458
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 池田 達紀 九州大学, 工学研究院, 准教授 (00736845)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 二宮 啓 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 研究員 (40849923) ; 石塚 師也 京都大学, 工学研究科, 講師 (90756470)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 雑微動 / モニタリング / S波速度 / 表層 / 地震

Outline of Research at the Start

地震や火山噴火、斜面崩壊などの被害を軽減・予測するため、地下のモニタリング技術が求められている。雑微動によるモニタリングは地震波速度変化を連続推定できる強力な手法であるが、その複雑さから特定の深度の変化を推定することは困難である。そこで、地震イベントと常時観測データに機械学習を適用することで、表層の速度を連続モニタリング可能な手法を開発する。具体的には、地震イベントから表層のS波速度を推定し、雑微動に学習させる。学習モデルを雑微動に適用することで、雑微動のみから表層のS波速度を推定できる手法を開発する。本研究により、雑微動のさらなる理解と深度を制約した新たなモニタリング手法の確立を目指す。