2020 Fiscal Year Research-status Report
データ同化と機械学習の融合による沈み込み帯の摩擦特性の時空間構造の解明
| Project/Area Number |
18K03796
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
加納 将行 東北大学, 理学研究科, 助教 (10739056)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 真一 京都大学, 理学研究科, 教授 (00334285)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | データ同化 / 断層すべり / 摩擦特性 / 機械学習 / 地殻変動 / スロースリップイベント / GNSS |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度は、昨年度までに開発した地表面で観測された GNSS による地殻変動データから、アジョイント法により直接プレート境界面の摩擦特性を推定する手法を、2003 年十勝沖地震の余効すべり時に得られたGNSS データに適用した。開発手法を地震後１５日間に得られた GNSS データに同化することで、摩擦特性の空間分布を推定した。また、得られた摩擦特性により、その後１５日間の地殻変動の予測を行い、観測された GNSS 時系列が再現可能であることを検証した（Kano et al. 2020）。本解析では 1 日ごとの GNSSデータを用いたが、より正確な余効変動の予測には地震発生直後の高時間分解能な地殻変動データが必要であり、今後地震直後の GNSSデータの同化に向けた高サンプリングな GNSSデータの解析に着手する。
開発手法を適用することを念頭に、昨年度に引き続いて琉球海溝南西部において約６ヶ月周期で繰り返し発生するスロースリップイベント（SSE）の解析を行った。解析期間を2019年まで拡張し、16回のSSEの時空間発展を推定した。この地域の SSE のすべり速度の加減速の時間変化の様式は 2 通りあることが Kano et al. (2018) により報告されているが、今回の解析でゆっくりと加速してすべり速度が最大になった後ゆっくりと減速する新たなパターンが見つかった。このパターンの SSE は 16 回中7 回発生した。今後すべりの時間発展の様式を整理し、その違いがなぜ生じるかを検討する。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
COVID-19の影響で八重山諸島に設置しているGNSSデータの回収が行われておらず、また観測機器の故障が疑われるが、2020年度は現地へ向かう見通しが立たなかった。一方で、これまで得られたデータから、SSEの時空間発展に新たなパターンが存在することが分かった。また地殻変動データから断層面の摩擦特性を直接推定する手法の確立と、同手法を用いて2003年十勝沖地震の余効すべり発生域の摩擦特性の推定と地殻変動の再現・予測に成功しており、データ解析やデータ同化手法の開発はおおむね順調に進展しているといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2003年十勝沖地震の余効すべりを理解の深化に向けて、高サンプリングなGNSSデータを用いたデータ同化手法の開発、データ解析に着手する。また、八重山諸島のGNSSデータを回収し、より解析期間を延ばして、同地域の固着状態やSSEの発生メカニズムの解明に向けた研究を引き続き行う。
|
| Causes of Carryover |
八重山諸島で発生するSSEに関連する観測点の補修と、取得したデータに基づく解析と論文投稿を行う予定である。そのための旅費と論文投稿に関わる諸経費に使用する予定である。
|
