| 研究課題/領域番号 |
20H00292
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 |
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研究代表者 |
藤原 広行 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 総括主任研究員 (80414407)
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| 研究分担者 |
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)
八谷 大岳 和歌山大学, システム工学部, 講師 (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, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (60414413)
前田 宜浩 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 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, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (30770309)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
42,640千円 (直接経費: 32,800千円、間接経費: 9,840千円)
2022年度: 9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
2021年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2020年度: 23,010千円 (直接経費: 17,700千円、間接経費: 5,310千円)
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| キーワード | 強震動 / 地震ハザード評価 / 地震動予測式 / 強震動データベース / 非線形地盤応答 / シミュレーション / 機械学習 / 地震ハザード / 観測記録 / ビッグデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本では過去20年間以上にわたって強震観測データが蓄積され，観測記録の回帰分析等による強震動予測モデル(GMPE)が構築され地震ハザード評価の進展に貢献してきた．GMPEによる強震動評価の問題点として，超巨大地震などの稀で未経験な事象に対する予測能力が低い点がある．
一方，理論モデルに基づくシミュレーションによる強震動予測手法(PBS)も発展してきており，観測記録の時空間的な不足をPBSデータで補うことも可能となりつつある．
本研究では，1)観測データとPBSデータとを融合させて未経験の事象を含めた強震動ビッグデータの構築を試み，2)データベースを活用してデータ駆動型強震動予測モデルを構築する．
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| 研究成果の概要 |
膨大な強震観測記録をデータベース化した「強震動データベース」を整備しその特徴を分析した。観測記録の不足を補うシミュレーションデータを高効率かつ高精度に作成するため、広帯域地震動波形合成手法および三次元地盤増幅シミュレーション手法の開発を行った。
強震動データベースをもとに、データの回帰分析による地震動予測モデル(Ground Motion Model; GMM)を複数のアプローチで開発し、利活用の観点に基づいてGMMの性能評価手法やばらつきの定量評価方法を検討した。さらに、GMMによる予測値を補間するため、多数の面的シミュレーションデータを訓練データとした予測地震動の空間補間方法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はこれまでの数10年にわたる強震観測・強震動研究の成果や課題を踏まえて、得られている膨大な観測記録と知見を最大限活用した強震動予測手法の開発を目的として、1)強震動データベースの整備および地震動シミュレーション手法開発、および、2)データ駆動型解析による強震動予測モデルの開発を行った。
本研究の成果である強震動データベースや、高精度・高効率な広帯域地震動シミュレーション手法、およびデータ駆動型地震動予測モデルは、今後強震動研究の進展とその成果の活用による防災への貢献につながることが期待される。
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