2022 Fiscal Year Research-status Report
余効変動の把握と予測に向けた地殻変動データ解析と粘弾性データ同化システムの構築
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21K03694
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
加納 将行 東北大学, 理学研究科, 助教 (10739056)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大谷 真紀子 東京大学, 地震研究所, 助教 (80759689)
奥脇 亮 筑波大学, 生命環境系, 助教 (10860091)
伊東 優治 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (40878724) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | データ同化 / 余効変動 / 余効すべり / 粘弾性緩和 / GNSS / 断層破壊過程 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はプレート沈み込み帯で繰り返し発生する巨大地震後に生じる地殻変動現象である余効変動に注目し、余効変動によって巨大地震が周囲に及ぼした応力擾乱がどのように緩和されていくのか、また次の巨大地震に向けてプレート境界においてどのように歪が蓄積されていくのかの解明に向けた数理基盤の構築を行う。余効変動を捉えた観測データには複数の要因による変動が含まれていることから、変動をその背景の要因に従って分離すると共に、プレート境界の断層すべりをより高精度に把握し、さらに定量的なすべりの将来予測を可能とする粘弾性データ同化システムを構築することを目指す。
2022年度は、余効変動を引き起こす地震時すべりの挙動および地震時すべりシグナルを把握するべく、2021年東チベット地震 (Mw 7.4) や2023年トルコ・シリア双子地震 (Mw 7.9・7.6) など、異なるテクトニック環境において発生した大地震の地震時震源過程解析を行った (Fang et al. 2022; Okuwaki et al. 2023など)。とくに2021年東チベット地震の震源過程解析においては、InSARデータを併用した解析により、地震時すべりと余効すべりの時空間的な相補性について詳細に検討した。また、2003年十勝沖地震の初期余効すべりの解明に向けて、マルコフ連鎖モンテカルロ法を高サンプリングGNSSデータに適用して初期的な成果を得た。さらに、粘弾性データ同化システム構築の準備として、データ同化においてモデルの初期値・推定パラメタ値がトレードオフする問題について検討し、物理的な観察結果等データ以外の拘束条件を入れることでより良い推定結果が得られる可能性があることがわかった。
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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
今年度は、地震波形解析に基づく地震時すべりの解析事例を着実に増やすと共に、GNSS高サンプリングデータ解析手法の確立と地殻変動時系列の推定、また2003年初期余効すべりへのデータ同化手法の適用を行った。これらの結果の一部は英文の学術論文として国際誌へ掲載された（Fang et al. 2022）。最終目的である、余効変動の把握と予測に向けた地殻変動データ解析と粘弾性データ同化システムの構築に向けて、データ解析やデータ同化手法の開発がおおむね順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に実施した研究により、地震時すべりと余効すべりは、時空間的に多様な振る舞いをすることがわかった。異なる時空間解像度をもつ高サンプリングGNSSデータを用いて、この比較調査をさらに進める。さらに、2023年トルコ・シリア双子地震の震源過程解析により、地震間だけでなく、地震時のみにおいても、複雑に入り組んだサブイベント同士が、地震波形データでは解像できないすべり挙動で接続されている様子がみえてきた。地震前後だけでなく、サブイベント間の「余効すべり」にも注目しながら、異なるデータを用いた比較研究を進める。また2003年十勝沖地震の初期余効すべりを捉えた高サンプリングに同化手法を適用した結果の詳細な検討を行う。粘弾性については、二次元粘弾性応答モデルと余効すべりモデルを組み合わせたデータ同化数値実験を行い、どのパラメタ・変数がどの程度推定できるのかを調べる。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症による影響で、国内外の学会や研究集会等に現地参加できなかったため。また研究打ち合わせをオンラインで行ったため。
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