2019 Fiscal Year Research-status Report
地震波解析による水蒸気噴火発生場の解明：御嶽山・草津白根山におけるケーススタディ
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19K04016
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
前田 裕太 名古屋大学, 環境学研究科, 講師 (00728206)
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2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 火山性地震 / 低周波地震 / 機械学習 / 御嶽山 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
水蒸気噴火は火山浅部の帯水層への熱供給による地下水の急激な気化現象と考えられ、その熱供給の具体的な機構を解明することは水蒸気噴火の発生過程を知る上で重要である。本課題では2014年に水蒸気噴火を起こした御嶽山において定量的な熱輸送モデルの構築を目指し、そのための制約条件として地震学的観測から熱輸送を担う媒体の(1)種類とフラックス、(2)出発点(マグマだまり)の深さ、(3)到達点(帯水層)の深さを推定する。
2019年度は(1)の推定のため流体運動によって生じると考えられる低周波地震の検知手法の開発に取り組んだ。低周波地震は検知自体が容易でなく、その活動の全体像(総数や時間的推移)の把握のため検知手法の開発が必要である。当初は低周波地震のみを検知対象としたがうまく行かず、低周波地震を含む御嶽山山頂域・周辺域の地震活動全体を検知対象にする方針に切り替えた。観測網全体での振幅の空間分布を用いて(i)ニューラルネットワークモデルで振幅の空間分布を定量化し(ii)サポートベクトルマシンで本物の地震とローカルノイズなどの偽物を見分けるという2段階のアプローチにより実用的な計算時間の中で97%の精度で地震活動を検知できるアルゴリズムが完成した。機械学習による地震検知は先行研究が多数あるが振幅の空間分布を用いるのは新しいアプローチであり、単一観測点を用いる従来手法に比べ結果の信頼性、特定観測点の故障時の安定性に優れると考えられる。低周波地震と他の地震の識別が課題として残っており2020年度に取り組む予定である。
また本課題では御嶽山との比較研究として研究協力者(修士課程学生)により草津白根山2018年噴火時の地震波のソースを傾斜変動まで含めて推定する計画がある。2019年度は解析条件の検討、ソースモデルを与えた順解析を行い、逆解析を開始した。
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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
研究計画調書の図2の通り2019年度は御嶽山において機械学習による地震検知手法の開発を行う計画であった。この開発はパラメータチューニングまで含めて完了し、論文原稿の執筆も終わって共著候補者による確認を受けているところである。草津白根山2018年噴火ソースの解析については研究協力者(修士過程学生)の研究として2019～2020年度の2か年で進める計画であり、その1年目として解析で用いる理論とアルゴリズムの理解、コンピュータプログラムの使い方の理解、予備的な解析(順解析)を進めることができた。以上のことから計画はおおむね順調に進展していると考えている。
当初予期していなかったこととして機械学習で検知した地震の中から低周波地震を識別することが予想外に困難であることが判明した。開発した機械学習アルゴリズムでは振幅の空間分布を用いる都合上、また教師データ数を増やす都合上、低周波地震だけでなく御嶽山山頂域・周辺域で発生した全ての地震・微動を検知対象としている。低周波地震にはピーク周波数が0.5-5 Hzという定義があるため地震活動全体をリストアップできればその中から低周波地震を識別するのは容易であると考えていたが、実際に検知された地震の中にちょうどピーク周波数5 Hz付近かつ観測点によって少しずつピーク周波数が異なるものが多く見つかった。そのため多数の観測点の記録から1つの特徴的周波数を取り出すアルゴリズムの検討が必要になっている。このアルゴリズムは2020年度に取り組む課題の1つとする予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画調書の図2に沿って研究を進める。機械学習を用いた地震検知手法の開発は2019年度で完成したので、その成果を長期間(山頂観測試験が開始された2017年11月から現在まで)のデータに適用し、御嶽山山頂域の地震活動全体をリストアップする。次にその中から周波数解析によって低周波地震を抽出する。その際に観測点間でピーク周波数が異なる場合があることを踏まえて何らかの平均操作を行う必要があり、その方法について検討する。
低周波地震をリストアップ出来たら次にその発生頻度・総数・規模の時間的推移を調べる。これらのパラメータは御嶽山深部から浅部への熱輸送を担う流体のフラックスに関係すると考えられるが、その定量的関係は自明ではないので低周波地震の発生頻度・総数・規模を流体フラックスに換算する方法を検討する。現在のところ低周波地震の規模別頻度の特徴を用いた外挿や他の観測項目の結果(Narita et al. 2020等)との比較による定量化を考えている。
また低周波地震の中から震源位置やメカニズムに関するパラメータを推定できそうなものや周波数解析による流体の種類と物性の推定が出来そうなものを探し、それらの解析を進める。2019年12月にこの解析に特に適した地震(N型地震)が発生しており、その解析を先行して進める予定である。
草津白根山においては研究協力者(修士課程学生)の研究として2018年水蒸気噴火時の地震波について傾斜変動を考慮した波形インバージョンを行い、ソースの深さ、規模、震源時間関数(地震を引き起こした力源の強度の時間変化)を推定し、草津白根山2018年噴火のソースモデルとしてまとめる。
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| Causes of Carryover |
研究計画の初年度に主要物品として計上していた「熱流体連成シミュレーションシステム」はハードウェア(ワークステーション)とソフトウェアから成るが、セット販売を想定していたところ実は別売であること、ソフトウェアには毎年の保守料金が発生することが判明した。ハードウェアは初年度から使用するがソフトウェアは研究計画の4年目からの利用であるので保守料金節約のためソフトウェアは実際に必要になる段階で購入する方針とし、そのための財源を残すことにした。
今後の使用計画としては2021年度に計上していた国際学会が2021年2月(2020年度)の開催予定となったことを踏まえ、次年度使用額を2020年度の国際学会旅費に充て、2021年度に計上していた国際学会旅費分をソフトウェアの購入に充てる計画である。
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