2017 Fiscal Year Annual Research Report
Assessment of Earthquake Disasters Based on Multiple-Earthquake Scenarios for Next Generation Urban Area Model
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25220908
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
堀 宗朗 東京大学, 地震研究所, 教授 (00219205)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市村 強 東京大学, 地震研究所, 准教授 (20333833)
Maddegedar a.L. 東京大学, 地震研究所, 准教授 (20426290)
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| Project Period (FY) |
2013-05-31 – 2018-03-31
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| Keywords | 地震災害推定 / 地震被害推定 / 高性能計算 / 都市モデル / 大規模数値解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である本研究の研究成果は，都市の地震被害推定に関し，精度向上をもたらす新しい手法を開発したことである．本研究は，高性能計算の利用を前提に，従来，不可能であった多数の地震シナリオに対する地震被害を計算する点に最大の特徴がある．地震被害推定の精度向上をもたらす新しい手法は，1)従来の都市モデルと比較して，空間分解能が各段に向上した次世代都市モデルの構築手法，2)想定された多数地震シナリオから演繹される地震被害の膨大な計算結果の分析手法，の二つである．
地震被害の計算は，地盤の地震動計算と構造物の地震応答計算を組み合わせたものであり，都市全体で高い時空間分解能で災害と被害のシミュレーションを行うために，空間分解能が高い精緻な都市モデルを構築することが必要である．質・量が限られた地盤・建物に関する都市情報を使って正確な解析モデルを構築することは難しい．しかし，将来，都市情報の質・量が向上することを考えると，現時点でも，空間分解能が高い都市モデルを構築することは可能である．また，都市情報の不確定性を考慮し，一か所の地盤や一つの構造物に対し，空間分解能の高い精緻な解析モデルを複数，構築できるようにすることが重要である．都市モデル構築手法はこの要件を満たし，かつ，モデル構築の速度も速く，大規模な次世代都市モデルの構築に供せるものである．
一つの地震シナリオに対し，一定の大きさの都市に対し，地震被害のシミュレーションでは1～10TB程度の情報が生成される．1000を目安とした地震シナリオを考えると，1～10PBのデータを処理することが必要である．この大規模データに対し，平均・分散・空間相関という一般的な統計処理を行う分析手法を開発した．この統計処理を前提に，地盤の固有周期・建物の固有周期・地震動の卓越固有周期を考慮することで，物理の観点から合理的なデータ処理も可能である．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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