2021 Fiscal Year Annual Research Report
Diversification of prediction scenarios for earthquake ground motion distribution based on decomposition and synthesis
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20H02413
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
能島 暢呂 岐阜大学, 工学部, 教授 (20222200)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久世 益充 岐阜大学, 流域圏科学研究センター, 准教授 (30397319)
香川 敬生 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (50450911)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 地震動分布 / 不確定性 / 分解と合成 / 予測シナリオ / 地震リスク評価 / 津波浸水深分布 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
断層破壊の予測シナリオに基づく地震動予測地図においては，強震動指標として震度が用いられる場合が多い．一方，工学利用の面では，水平2成分の時刻歴波形に基づく最大加速度や応答スペクトルが重要な意味を持つ．そこで，直交水平2成分の地震動指標として，2つの最大値NS, EWを統合した扱い，幾何平均，大きい方の値，軸回転により得られる最大値(rot100)に関して，中央値(rot50)との比率の相互関係を確率論的に評価した．K-NETの加速度波形を用いて，rot50に対する各指標の比率を求め，それらの確率分布を定式化した．また，5%減衰の線形一自由度系（周期0.125～8s）の絶対加速度・速度・変位応答波形を用いて同様の検討を行った確率分布がモデル化されたことによって，パーセンタイル値を用いた確率論的評価が可能となり，指標相互の変換も容易となった．
また，地震動予測手法が表現できる地震動の空間特性の多様性を把握することを目的として，震源パラメータ設定が周期に依存した水平2成分の地震動強度の空間特性に及ぼす影響を分析した．分析対象には，統計的グリーン関数法によって計算した横ずれ断層における600ケースの周期（0.1～2.0秒）・成分（断層直交FN，断層走向FP）別の絶対加速度応答の分布を用いた．それらの空間分布に対して，特異値分解に基づくモード分解を適用し，モードと震源パラメータとの関係性を機械学習のランダムフォレストによってモデル化した．このモデルに，機械学習モデルの解釈手法である「説明可能なAI（XAI）」を適用し，モードごとに支配的な震源パラメータを明らかにした．モード1には周期・成分別の距離減衰勾配が現れ，モード2以上には，地震モーメントの違いによって全域で地震動強度を増減させるモードや，アスペリティ配置や破壊開始点の位置に関するモードが現れることを明らかにした．
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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
第2年度の2021年度においては，本研究課題で計画している６項目（①地震動分布の予測サンプルの生成，②地震動分布の分類手法の開発，③地震動分布の分解手法の開発，④地震動分布の合成手法の開発，⑤地震リスク評価のケーススタディ，⑥予測シナリオの構成方法の体系化）のうち，①③④について検討を行った．
「①地震動分布の予測サンプルの生成」に関しては，特性化震源モデルのパラメータのばらつきを考慮して，香川（2015）による統計的グリーン関数法に基づいて，600ケースの水平2成分（断層直交・断層走向）の加速度波形をシミュレーションした．並行して，地震観測に基づく地震動特性および地盤震動特性の検討を進めた．
「③地震動分布の分解手法の開発」および「④地震動分布の合成手法の開発」に関しては，K-NETによる加速度波形および5%減衰の線形1自由度系の応答波形を用いて，直交水平2成分により定義される様々な地震動指標を算出し，中央値に対する比率の確率分布をモデル化し，水平2成分の地震動特性を明らかにした（研究実績の概要を参照）．さらに，①で生成した加速度波形より，周期0.1～2.0秒の水平2成分の絶対加速度応答の空間分布を算出してモード分解を行った．抽出されたモードと震源パラメータとの関係性を機械学習のランダムフォレストによってモデル化し，XAI（説明可能なAI）を適用して支配的な震源パラメータを明らかにした（研究実績の概要を参照）．
コロナ禍の影響が続き，現地での調査，対面での研究打ち合わせ，国内外の学会における口頭発表・ポスター発表に関しては制約を受けた．一方で，リモートでの研究打ち合わせを実施するとともに，Web開催の学会での口頭発表が可能であったこと，さらには，論文執筆も進んだことから，全般的には概ね順調に進展していると判断される．
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| Strategy for Future Research Activity |
「③地震動分布の分解手法の開発」および「④地震動分布の合成手法の開発」で扱う水平2成分の地震動強度指標に関しては，中央値(rot50)に対する比率の評価に留まっていたが，全種類の相互の比率を扱えるようにモデル化を拡張し，評価の体系化を図る方針である．
また，多様な地震動分布の可能性を網羅するため，地震動分布の分解により得られた基底を合成することにより，予測シナリオ数よりもきわめて多数の予測サンプルを生成する効率的手法を開発する．このため先行研究（能島ら，2017）では統計的拘束条件法(Yamazaki and Shinozuka, 1990)を応用したモード合成による地震動分布シミュレーション法を提案した．これまでは水平2成分を別々に扱ってきたが，次年度においては，空間的な相互関係を保持したまま，2成分の地震動分布を同時にシミュレーションする方法を提案する．具体的には，水平2成分の地震動分布の相互共分散行列に特異値分解解析を適用し，2成分の共分散構造を保持しながらモード合成を行うものである．
一方，断層破壊シナリオと地震動分布特性の関連性を明らかにしたうえで，予測器としてモデル化すれば，任意の断層パラメータに対するシミュレーション結果が得られる．本年度はその基礎的検討として，様々な予測器（線形重回帰分析，サポートベクトル回帰分析，ランダムフォレスト）を適用して比較検討した．さらなる高精度化を期待して，勾配ブースティング決定木の適用を試みているところであり，次年度において本格的に検討を進める方針である．
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