傾斜変動連続観測ビッグデータを用いた高分解能な地殻活動モデル推定手法の開発

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K04023
• Research Institution: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention
• Principal Investigator: 木村 武志 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 地震津波火山ネットワークセンター, 主任研究員 (10563520)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 傾斜変動データ

Outline of Annual Research Achievements

日本全国におよそ20km間隔で約750の観測点が展開されている傾斜変動連続観測網による15年以上の長期に渡る観測データを使って、プレート境界におけるスロースリップ等の様々な地下の地殻活動を網羅的かつ効果的に検出する手法の開発に着手した。これは、同じく全国規模で地表の変位を計測するGNSSデータと比べて、時間・空間分解能に優れているにも関わらず必ずしも全データが有効に活用されていない傾斜変動データを利用することにより、日本国内で発生する多種多様な地殻活動の網羅的な検出および高解像度でのモデル推定を目指すものである。
最終年度となる本年度は、昨年度までに開発した傾斜変動データの背景ノイズレベルの時間変化にもとづく四国西部の短期的スロースリップイベントの検知能力の評価手法を、日本全国の傾斜変動データに適用することを試みた。対象を拡大したことにより、背景ノイズレベルの時間変化の様相が多様化した。特に、観測機器の障害等が原因と考えられるデータの異常が多くの観測点で見られるとともに、保守作業等によるものと思われるデータの復旧も見られた。この様なデータ異常を事前に検知するには本研究で試みた背景ノイズレベルのみに基づく手法では困難であり、例えば傾斜変動データに含まれる潮汐応答等の既知で比較的安定した成分も考慮した異常検知手法の開発が必要であると考える。本研究で目指した、大量の傾斜変動データを活用した地殻活動の自動検出及びモデル推定手法の開発を実現するためには、事前のデータ選別及び前処理技術の高度化が必要である。