2021 Fiscal Year Final Research Report

Development of detection methods of slow earthquakes and volcanic eruption signals based on machine learning

Research Project

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Project/Area Number	19K04050
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	Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Principal Investigator	Nakano Masaru 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), 副主任研究員 (40314041)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	杉山大祐国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 准研究副主任 (00816184) 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) 熊谷博之名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (10343758)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	火山性微動 / 噴火地震 / テクトニック微動 / 低周波地震 / 機械学習 / ニューラルネットワーク
Outline of Final Research Achievements	The aims of this study are to develop methods to detect tectonic tremor and eruption signals in seismic records based on machine learning. We used tectonic tremor records from DONET deployed in the Nankai trough, and eruption signals that observed at Sakurajima volcano, southwest of Japan. We developed neural networks to classify these signals from earthquake and noise by using waveform recordings. Our method would improve the monitoring capability of seismic activity of subduction zones and volcanic eruptions from seismic records.
Free Research Field	地震学、火山学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	南海トラフ等の海洋プレート沈み込み帯では急激な断層運動による通常の地震の他に、スロー地震と呼ばれる断層がゆっくり滑る地震が起きていることが近年発見された。スロー地震はプレートの普段の動きを調べ、巨大地震の準備過程を知るうえで重要である。火山では、噴火が起きた場合にいち早く検知することが必要であるが、噴煙などの目視による判定は天候に左右されるため、地震動波形による検知が重要である。本課題で開発したこれらのシグナルの検知手法により、沈み込み帯の地震活動や火山活動のモニタ能力の向上が期待される。