2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Bayesian space-time models in stochastic forecast methods for recurrent earthquakes
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26870193
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
野村 俊一 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (70719640)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 繰り返し地震 / プレート沈み込み速度推定 / 東日本太平洋沖 / スロースリップ / 前震活動 / ロジスティック回帰 / 2016年熊本地震 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，前年度以前から継続している繰り返し地震に基づくプレート沈み込み速度推定と，新たに前震群の統計的判別を利用した短期的本震予測の研究を行い，それぞれについて以下の結果を出した．
1. 前年度に推定した東日本太平洋沖のプレート沈み込み速度分布について，既存のGPSによる地殻変動データから推定された滑り遅れ速度分布との比較検証を行い，本研究の推定結果が先行研究と整合的であることを確認することで，提案手法の妥当性を示した．また，沈み込み速度の時間推移の地域的傾向を考察し，2003年十勝沖地震以降の沈み込み速度が少なくとも2011年まで高水準を維持していたこと，M6クラスの地震や群発活動による間欠的な沈み込み加速（スロースリップ）を繰り返している領域があることなどを示した．以上の成果を論文にまとめ，査読付国際論文誌にて成果発表を行った．
2. 本震に先行して起こる前震現象は，大地震を短期的に予測する上で非常に有効な手掛かりとなるものの，本震発生前に前震活動をそれと見分ける確実な方法は未だ存在しない．しかし，前震活動が他の地震活動に比べて顕著であるいくつかの特徴がこれまでに多数報告されている．そこで，本研究ではそのような前震活動の傾向について定量的に議論し，スプライン関数を用いたロジスティック回帰モデルで表現することにより，本震発生前に前震活動を識別する手法を提案した．日本国内の地震カタログを分析した結果，主な前震活動の特徴として，短期間に集中していること，震源の空間的ばらつきが大きいこと，最大と2番目のマグニチュード差が低く群発的活動である等の結果が得られた．さらに，前震活動が識別されたときの本震マグニチュードの予測についてもモデル化を行い，その適用例として2016年熊本地震の前震活動からM7以上の本震発生確率を見積もった．
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