Development of hybrid earthquake warly warning system using machine learning
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22K04652
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山田 真澄 京都大学, 防災研究所, 准教授 (60456829)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
溜渕 功史 気象庁気象研究所, 地震津波研究部, 主任研究官 (50782439)
小寺 祐貴 気象庁気象研究所, 地震津波研究部, 主任研究官 (80780741)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 緊急地震速報 / 精度評価 / IPF法 / PLUM法 / ETASモデル / 拡張IPF法 / 地震 / 地震観測 / 気象庁 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、緊急地震速報の誤報を減らし、精度を改善する新しい手法を開発する。緊急地震速報は2016年のIPF法・2018年のPLUM法の導入により精度が向上したが、未だに大きな誤報を発表している。その原因は、複数の観測網のデータが別々の手法で処理されているため、観測網の密度が相対的に低くなってしまっていること、統合する時の手法が複雑で間違いが発生しやすいためである。そこで本研究では、1)複数の観測網を統合して解析する新たな震源決定手法（拡張IPF法）のプロトタイプシステムを開発・実装すること、2) 拡張IPF法と、波動伝播による震度予測（PLUM法）を統合するハイブリッド予測手法の開発を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
地震観測網を統合した拡張IPF法の開発実装として、初年度に構築したプロトタイプシステムのオンライン試験を行った。構築したHi-net波形記録の機械補正プログラムとIPF法プログラムをリアルタイムデータに適用し、改善点の発見や不具合の修正を行った。
ETASモデル（余震活動を予測するモデル, Ogata，1988，1992)を事前情報に活用し、地震発生直後のデータが少ない期間に震源推定の誤差を減少させる工夫を行った。2024年1月1日に発生した能登半島地震とその余震でのパフォーマンスを評価した。能登半島地震では観測点分布が陸側のみで偏りがあるにも関わらず、震源推定の誤差は小さく、ETASモデルを活用してもあまり変化がないことを確認した。しかしながら、2011年東北地方太平洋沖地震のように、震源が沖合にある場合には効果がある可能性がある。
また、海外の地震学者と協力して、国外の地震観測網においてもオンライン試験を行い、ノイズレベルや観測点配置が異なる環境下においての手法の安定性を確認した。台湾中央気象署（台湾の気象庁）を訪問し、プログラムのインストールや連続稼働試験を行った。ノイズレベルの高い台湾の地震観測網においても、問題なく稼働することを確認した。
現在、緊急地震速報に利用されるIPF法とPLUM法の手法は別々に震度を予測し、予測震度の大きい方を採用しているが、観測波形を用いて予測の確からしさを評価する手法を開発する。今年度は、過去の地震波形を収集して包絡曲線に様々な数学的関数をフィッティングさせ、地震波形を良く説明する関数を選択した。4つの数学的関数を検討し、震度のエンベロープ波形をモデル化することができた。今後、この数学的関数のパラメータを、地震の規模、震源距離、経過時間などの震源パラメータで回帰し、予測モデルを構築する。
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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
現在までの進捗状況は概ね計画通りに進行している。今年度は研究計画であった以下の点について、計画通り実施した。
・拡張IPF法のプロトタイプシステムのオンライン試験、改善点の発見や不具合の修正、国外の地震観測網にけるオンライン試験
・地震振幅と、地震の規模、震源距離、経過時間を結びつける予測モデルの構築
・予測モデル構築のための過去の強震記録の収集、整理
・IPF法のアルゴリズム改善、PLUM法の予測精度向上
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| Strategy for Future Research Activity |
プロトタイプシステムのオンライン試験を引き続き行う。ノイズレベルの高い海外の地震観測網を利用したオンライン試験を引き続き実施し、パラメータのチューニングおよびアルゴリズムの改善を行う。
地震波形包絡曲線予測式の構築を行う。昨年度までに包絡曲線にフィットする最適な数学的関数を探索した。今後は、震源時間、震源距離、マグニチュード、サイト条件などをパラメータとして、ベイズ更新のモデルとなる地震波形のエンベロープ波形予測式を構築し、緊急地震速報の予測精度を観測記録を利用して評価するアルゴリズムを開発する。
PLUM法の高精度化を行う。特に観測点密度の低い発展途上国等の地震観測網において、精度を保ちながら猶予時間を最大化するような手法を開発する。2023年トルコ・シリア地震の記録を用いて、予測に用いる観測点の選択方法を最適化する。
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Report
(2 results)
Research Products
(29 results)
