2021 Fiscal Year Annual Research Report
Data-driven science and solid-earth geochemistry
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19K04027
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
桑谷 立 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(火山・地球内部研究センター), 主任研究員 (60646785)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | スパースモデリング / 機械学習 / 岩石学 / 地球化学 / 物質移動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，先進的な数理解析技術を用いて，多様な地球科学データから固体地球プロセス・構造を定量的に解明する系統的な方法論基盤を構築することを目的とする．研究計画当初に設定した具体的三課題(【課題1】中央海嶺玄武岩からの原岩組成と溶融度の同時推定,【課題2】高次元地球化学データセットからの未知プロセス自動抽出【課題3】複数・複雑プロセスの定量的抽出)の遂行および関連研究により，固体地球科学におけるデータ駆動型解析に関して以下に示すような様々な成果が創出された．
具体的な例として，一つ目は，【課題1】でも利用したベイズ推論を用いることで，地球外核中に存在する液体鉄の状態方程式を確率的に制約した(Matsumura et al., 2021)．二つ目は，【課題2】や【課題3】などで利用しているスパースモデリングやハイパーパラメータ推定の概念を，小笠原諸島西之島火山の空中磁気データ解析に導入することで，火山島内部の詳細な３次元磁化構造の解明に貢献したことである(Tada et al., 2021)．三つ目は，【課題3】で目的とする複数・複雑プロセスの定量的抽出に関して，ベイズ推論とスパースモデリングの融合により，水熱実験反応を模した時系列データから，予想される多数の反応項の候補の中から実際に起きている反応を特定する方法論の構築に成功している(Ito et al., 2021)．
以上に示したように，本研究で開発した多様なデータ駆動型解析手法群は，地球化学データのみならず，地球物理学観測データ・室内実験データを含む様々な対象に応用可能であることが改めて明らかとなった．今後，固体地球科学におけるデータ駆動型解析の重要性は加速度的に増大するものと考えられており，更に洗練した解析手法群の開発と応用が望まれる．
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