| Project/Area Number |
23H00219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention |
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Principal Investigator |
藤原 広行 国立研究開発法人防災科学技術研究所, その他部局等, 研究主監 (80414407)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 修功 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副センター長 (60379568)
市村 強 東京大学, 地震研究所, 教授 (20333833)
糸井 達哉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60393625)
八谷 大岳 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (00578908)
岡崎 智久 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80868422)
森川 信之 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 上席研究員 (60414413)
前田 宜浩 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 主任研究員 (00594160)
岩城 麻子 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 主任研究員 (30770309)
青井 真 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域, 上席研究員 (80360379)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥44,720,000 (Direct Cost: ¥34,400,000、Indirect Cost: ¥10,320,000)
Fiscal Year 2025: ¥11,570,000 (Direct Cost: ¥8,900,000、Indirect Cost: ¥2,670,000)
Fiscal Year 2024: ¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2023: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
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| Keywords | 地震動予測 / 地震ハザード評価 / 不確かさの定量評価 / 機械学習 / 地震動予測モデル / 不確さの定量評価 / 代理モデル / 強震動予測 / 地震ハザード |
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| Outline of Research at the Start |
本研究提案では、地震災害に対して社会が適切に備えるために提供できる信頼性のある科学的情報としての地震ハザード評価の在り方を考え、地震ハザード評価の説明性向上・信頼性向上に資することを目的として、観測データと数値シミュレーションデータの分析に基づいて強震動予測モデルの「不確かさ」の定量化のための研究を行う。多様な手法・考え方に基づく強震動予測モデルについて、予測プロセスにおけるばらつきを低減させた上で、各予測モデルの特徴と信頼性を可視化する仕組みを提案し、科学的知見をリスクに対する社会の意思決定に活かすための道筋を示す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、多様な手法・考え方に基づく地震動予測手法について「不確かさ」の定量化を行い、地震ハザード評価の説明性向上・信頼性向上に資する研究を行う。
令和６年度は以下の研究を行った。
観測データの回帰分析による地震動予測モデル（GMM）について、回帰分析の際のデータの選択に起因する不確かさを軽減するため強震動観測データベースを整備した。データベースを用いたGMM構築の過程で地震動に関する経験的知識を損失関数に追加することで、大規模地震・近距離のデータの少ない外挿領域における安定化を試みた。
地震動波形の予測については、地震動時刻歴波形の確率分布を観測記録に基づいてモデル化する波形予測モデルの構築を行った。さらに、既往の地震動シミュレーションデータを学習データとして利用したシミュレーションの代理モデルに関する研究を行った。
地盤構造モデルに起因する不確かさの定量評価のため、地表面での観測地震動記録を利用し、高速3次元地震波伝播解析によって信頼性の高い3次元地盤構造を推定する手法開発を行った。
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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
本研究では、(1)強震動予測に内在する不確かさの整理とばらつきの定量評価、(2)不確かさを考慮した波形データの生成と活用、(3)予測に対する信頼性の定量化に関する研究を進めている。2024年度は各研究分担者が(1)については観測データベースに基づく地震動予測モデル(GMM)の開発、(2)に関しては地震動波形データ生成モデルや不整形地盤中の地震波動場シミュレーション手法開発、地震動シミュレーションの代理モデル開発を行い、不確かさの定量評価に向けた手法や考え方の整理を行った。(3)に関しては強震動観測データベースを整備し、複数の経験的地震動予測式の特徴分析と比較を行う条件を整えた。以上により、本研究はおおむね順調に進捗していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では様々なアプローチによる地震動予測手法の研究を進めているが、今後はそれらにおける不確かさの定量評価に向けて、以下のポイントにフォーカスを当てて検討を進める。
(1)サイトの地盤震動特性に起因する不確かさの低減
(2)異なるアプローチによる地震動予測の特徴分析
これらを進める上で、強震動観測データとシミュレーションデータの両方を活用すること、さらに観測点の地盤情報を十分に活用することがキーポイントになると考えている。
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