2020 Fiscal Year Annual Research Report
Numerically robust data assimilation of long-term SSEs considering heterogeneous elastic structure
Publicly Offered Research
| Project Area | Science of slow earthquakes |
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| Project/Area Number |
19H04631
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
縣 亮一郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震津波予測研究開発センター), 研究員 (80793679)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | スロースリップイベント / モデル予測誤差 / ベイス推定 / アンサンブル / 地下構造 / すべり分布推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スロースリップイベント(SSE) の発生様式の説明と発展予測を行うために、測地観測データと数値シミュレーションを組み合わせたデータ同化を用いることが考えられる。すべり発展のデータ同化はすべり逆解析と密接に関わる。前年度には仮定したフォワードモデルによる予測に伴う誤差（モデル予測誤差）による影響をSSEのすべり分布推定に取り込む手法を構築したが、令和二年度はこれさらに発展させ、SSEすべり分布推定の際に前もって仮定する必要のある地下構造の不確かさに伴うモデル予測誤差の影響を柔軟かつ精度よく考慮できるすべり分布推定手法を開発した。本手法は、「不確かな地下構造」を丸ごと多数の地下構造モデルからなるアンサンブルにより表現することで、「一つの地下構造モデル」を仮定することによるモデル予測誤差の影響を軽減した手法である。数値実験により有効性を確かめ、その内容はGeophysical Journal International誌で発表済みである。さらに提案手法を用い、豊後水道の2010年L-SSEのすべり分布推定を行い、その適用性を確かめた。すべり分布推定においては通常、各誤差要因に基づく推定の不安定性を軽減するために経験的な拘束をすべり分布パラメータに与えることが多い。しかし、本手法においては、2000通りのプレート形状モデルと半無限均質媒質の弾性パラメータからなる地下構造モデルのアンサンブルを考慮することで「一つの地下構造モデル」の仮定に伴う誤差要因を低減し、そのような拘束を導入せずにすべり分布推定を行うことを可能とした。結果的に、南北方向に狭い領域にすべり量の大きな領域が集中する分布を得た。これが周辺領域の他のスロー地震活動と整合的であることから、本手法のSSEのすべり分布推定に対する有用性を確認した。
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| Research Progress Status |
令和2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 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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