| 研究課題/領域番号 |
19K04050
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17040:固体地球科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
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研究代表者 |
中野 優 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(火山・地球内部研究センター), 副主任研究員 (40314041)
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| 研究分担者 |
杉山 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 准研究副主任 (00816184)
桑谷 立 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(火山・地球内部研究センター), 主任研究員 (60646785)
熊谷 博之 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (10343758)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 火山性微動 / 噴火地震 / テクトニック微動 / 低周波地震 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像認識 / 周波数特性 / 非火山性微動 / SINDy / 巨大地震の準備過程 / 噴火イベント / スロー地震 / 噴火シグナル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地震発生帯や火山では、様々な地動シグナルの観測から、震源断層やマグマ溜まりで起きている現象を解明するための研究が行われている。近年の研究により、地震発生帯におけるスロー地震の発見と巨大地震に先行するイベントの存在から「非火山性微動」モニタの重要性が、火山地域では噴火に伴う「火山性微動」モニタの重要性が指摘されている。本研究ではこれらのシグナル判別、分類の手法として、機械学習（MLM）によるシグナルの自動認識に着目する。本研究ではMLMによる、効果的なシグナルの判別手法の開発を行い、微動シグナルのモニタ能力とその発生源である自然現象の監視能力の向上を図る。
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| 研究成果の概要 |
本課題では地震発生帯で発生する「テクトニック微動」や、火山性地震のうち噴火によって発生する「噴火シグナル」を機械学習によって自動的に検知・判別する新しい手法を開発した。テクトニック微動は南海トラフのDONETで観測された浅部低周波地震を、噴火シグナルは桜島火山での観測記録を用いた。それぞれについて、地震計による観測波形をニューラルネットワークに入力することで、通常の地震やノイズと区別する手法を構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
南海トラフ等の海洋プレート沈み込み帯では急激な断層運動による通常の地震の他に、スロー地震と呼ばれる断層がゆっくり滑る地震が起きていることが近年発見された。スロー地震はプレートの普段の動きを調べ、巨大地震の準備過程を知るうえで重要である。火山では、噴火が起きた場合にいち早く検知することが必要であるが、噴煙などの目視による判定は天候に左右されるため、地震動波形による検知が重要である。本課題で開発したこれらのシグナルの検知手法により、沈み込み帯の地震活動や火山活動のモニタ能力の向上が期待される。
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