2021 Fiscal Year Annual Research Report
Real-time forecast of long-period ground motion for large earthquakes based on assimilation of observation data
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20H02409
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
古村 孝志 東京大学, 地震研究所, 教授 (80241404)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 拓人 弘前大学, 理工学研究科, 教授 (90435579)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 長周期地震動 / データ同化 / 震源イメージング / 表面波 / PL波 |
Outline of Annual Research Achievements |
地震観測データと地震波伝播シミュレーションのデータ同化の過程で時間発展方向を反転させ、地震発生時の震源での波動場をイメージングすることで震源の位置と断層メカニズムを把握し、長周期地震動予測の精度向上を図る手法を開発した。震源イメージングの高精度化に向けて、最適内挿法によるデータ同化手法の導入や、P波動場とS波動場それぞれの逆伝播波動場が発震時に震源で収束する特性の活用を検討した。また、地下の物質境界を、PS変換波やSP変換波の逆伝播によりイメージングする手法を開発したことで、長周期地震動の生成・伝播シミュレーションに必要となる地下構造モデルを観測データから精緻化する技術を開発した。さらに、震源が浅い大地震においてP波とS波の間に見られる周期5ー30秒程度の長周期波群(PL波)の特性と生成要件を、日本列島におけるF-net広帯域観測データと日本海溝に設置されたS-net海底地震計データを用いて調査し、従来から認識さてきた表面波により生成される長周期地震動に加えて、P波到着直後の早い時刻に観測されるPL波による長周期地震動の二つに対する即時予測に向けた基礎的研究を進めた。リアルタイム・連続観測データを用いたデータ同化・予測予備実験を、東京大学情報基盤センターとの共同研究によりWisteria/BDEC-01スパコン等を用いて実施し、高速計算を活かした地震発生からの経過時間と観測データ取得による予測更新の有効性を示した。
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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
当初研究計画に従って、波動場のデータ同化と時間反転逆伝播計算による震源イメージングと長周期地震動予測の高精度推定に向けた研究が順調に進展した。また、従来の表面波による長周期地震動の生成に加えて、PL波による到着時刻の早い長周期地震動という新たに解決すべき課題についても見通しが得られた。
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Strategy for Future Research Activity |
観測とシミュレーションのデータ同化における残差を時間反転逆伝播計算により震源に戻して初期波動場とし、これを時間発展させることを繰り返して波動場の再構築を高精度化し、長周期地震動の予測精度を向上させる手法を開発する。地震波伝播シミュレーショに機械学習の考えを導入した新たな長周期地震動即時予測手法を検討する。
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Research Products
(5 results)