| 研究課題/領域番号 |
20H02413
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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25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
能島 暢呂 岐阜大学, 工学部, 教授 (20222200)
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| 研究分担者 |
久世 益充 岐阜大学, 流域圏科学研究センター, 准教授 (30397319)
香川 敬生 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (50450911)
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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 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 地震動分布 / 不確定性 / 多様性 / 分類・回帰 / 分解・合成 / 予測シナリオ / 津波浸水深分布 / 地震・津波リスク評価 / 分解と合成 / 地震リスク評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，地震動分布の不確定性を効率的に網羅した多数の予測サンプルを生成する手法，および，地震動分布のばらつきや空間相関を適切に反映した地震リスク評価を行う手法を提案し，多様性を持った適度な数の予測シナリオの構成方法を体系化するものである．まず地震動予測地図を画像として捉え，パターン認識や機械学習の分野で用いられる教師あり・なし学習による「分類・回帰」や「分解・合成」の諸手法を適用する．これにより多数の予測サンプルを生成して地震リスク評価に適用するとともに，予測シナリオの構成方法を体系化する．波及的効果として，地震動予測地図に対する社会の理解の深化と社会のリスク認知力の向上が期待される．
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| 研究成果の概要 |
地震動予測を行う場合，限定的な予測シナリオでは地震動分布の不確定性や多様性を十分にカバーしきれない．本研究では，強震動計算によって生成された地震動分布の予測サンプルに対して，パターン認識や機械学習の分野で用いられる「分類・回帰」や「分解・合成」の手法を適用することにより，地震動予測の不確定性に起因する多様性を効率的に網羅した多数の予測サンプルをシミュレーションにより生成する手法を提案した．提案手法は津波浸水深分布にも適用可能であり，両者の空間相関を考慮した地震・津波マルチハザード・リスク評価を可能とした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
地震動予測の不確定性への従来の対処方法は，震源断層パラメータにばらつきを与えて膨大なケースの強震動計算を行うもので，計算負荷の増大が不可避であった．本研究では，地震動予測地図を画像として捉えた場合の「予測シナリオが張るベクトル空間」に着目して，「張る空間の拡大」によって予測サンプルを生成するものである．こうしたシナリオ構成方法は新規性が高く，様々な災害現象の空間分布に拡張可能であり，発展性が高く学術的波及効果が大きい．また，社会的波及的効果としては，地震動予測地図の多様性に対する理解の深化，ならびに，社会全体のリスク認知力向上が期待される．
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