| 研究課題/領域番号 |
20H01985
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
小区分17030:地球人間圏科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
成瀬 元 京都大学, 理学研究科, 准教授 (40362438)
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| 研究分担者 |
新井 和乃 高知大学, 海洋コア総合研究センター, 特任助教 (40757754)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2021年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 巨大津波 / 巨大地震 / イベント堆積物 / 機械学習 / 堆積プロセス / 逆解析 / 堆積作用 / 混濁流 / 津波 / 海洋地質 / 深海地形 / 堆積学 / モーフォダイナミクス / 地形学 / ニューラルネットワーク / タービダイト / 海洋地質学 / 地質災害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年になり，巨大地震・津波イベントにより深海で混濁流が発生することが発見された．一方，混濁流は日常的な嵐や洪水でも発生することが観測から明らかになっている．タービダイトは，はたして巨大地震の指標となるのだろうか？この疑問を解決するため，本研究は地震性混濁流の流速や濃度を2011年東北沖津波起源のタービダイトから復元する．そして，得られた結果を現世で観測された嵐起源混濁流の水理条件と比較し，地震性混濁流が他の成因のものよりもはるかに大規模であるとする仮説を検証する．本研究の成果は，混濁流という現象の理解を通じて，巨大地震発生頻度の解明に貢献するだろう．
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| 研究成果の概要 |
本研究は、深層学習ニューラルネットワーク（DNN）を用いて、タービダイト（混濁流堆積物）を逆解析し、地震や津波による混濁流の特性を明らかにすることを目的としている。まず、1次元および2次元モデルで手法の妥当性を検証し、その結果を学術論文として発表した。次に、房総半島や日本海溝でのフィールド調査を通じてデータを収集し、逆解析を行った。これにより、過去の混濁流は現世のものに比べて土砂流量が圧倒的に大きいことが示された。結果として、タービダイトは大規模イベントに起因する堆積物である可能性が高まり、日本海溝の津波タービダイトが過去の巨大地震の指標となることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、悲惨な地質災害の防災・減災へ向けて、まったく新しい手段を創造した。例えば、タービダイトからその起源となった巨大津波の規模推定を行い，その解析結果を津波対策構造物の設計に役立てることも可能である．学術的な観点から見ると、本研究の手法が汎用性を持っていることが重要である。地質学は本質的には復元の科学であり、多くの場面で逆解析が必要となる．本研究がイベント堆積物の逆解析手法を確立したことにより、例えば層序断面から海水準変動を復元するシーケンス層序学など，さまざまな分野への波及効果が期待できる。
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