観測データと理論データの融合に基づくデータ駆動型強震動予測モデルの開発

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00292
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
• Research Institution: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention
• Principal Investigator: Fujiwara Hiroyuki 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 総括主任研究員 (80414407)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上田 修功 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副センター長 (60379568) ; 市村 強 東京大学, 地震研究所, 教授 (20333833) ; 八谷 大岳 和歌山大学, システム工学部, 講師 (00578908) ; 岡崎 智久 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80868422) ; 森川 信之 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (60414413) ; 前田 宜浩 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (00594160) ; 岩城 麻子 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (30770309)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

GMPE（地震観測記録の回帰分析による強震動予測モデル）を、PBS（地下構造モデル等を利用した理論に基づく計算機シミュレーションを用いた予測手法）により補完することで、強震動予測モデルを構築しようとする研究である。事例数が少ない大規模地震のデータをPBSで補い、強震動ビックデータを構成して機械学習を行い、長周期振動から広域地域振動を予測する手法を開発する。
数少ない大規模地震の観測データと地下構造モデルに基づいた計算機シミュレーションによるデータを同化して、大規模地震の予測につなげることを目指している点に新規性が認められる。さらに、稀な事象にも対応できる強震動予測モデルが構築されれば学術的な波及効果が期待される。