| 研究課題/領域番号 |
21H01191
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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17040:固体地球科学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 (2023)
京都大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
直井 誠 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (10734618)
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| 研究分担者 |
岩田 貴樹 県立広島大学, 公私立大学の部局等(庄原キャンパス), 准教授 (30418991)
飯尾 能久 京都大学, 防災研究所, 名誉教授 (50159547)
平野 史朗 立命館大学, 理工学部, 助教 (60726199)
中谷 正生 東京大学, 地震研究所, 教授 (90345174)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
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| キーワード | 深層学習 / 震源カタログ構築 / 前震活動 / 深層学習， / 深層ハッシング / 類似波形探索 / 機械学習 / 地震活動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大地震の予測には前震が活用できると期待されるが，前震は大地震の破壊のはじまりを表す本質的な前兆ではなく，前震が本震をある確率で誘発しているだけとも指摘されている．前震が本震の本質的前兆かは，前震による本震の統計的予測能力を左右するので，この検証は重要である．本研究では，非常に小さな地震を検出できる独自の稠密観測データから，長期間・多点のデータに適用可能な手法を用いて徹底的に微小な地震を検出し，超高分解能で地震活動を調べられるカタログを作成する．前震活動と地震発生場の特徴を明らかにすると共に，地震活動モデルの高度化を行うことで，前震が大地震の本質的前兆かを検討する．
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| 研究成果の概要 |
本課題では，大地震発生前の前震活動解析の高度化を目的とし，解析手法の開発・改善とそれらを適用した解析を実施した．特に地震カタログ作成については，深層学習を利用した従来型の処理パイプラインの改善を行うとともに，画像検索問題において活用されている深層学習を用いた類似要素探索技術を地震波形に応用することに成功した．実データ解析においては，主に室内水圧破砕実験において得られた微小破壊データの解析で顕著な成果が達成され，破壊の準備がどのように進むかを詳細に明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大地震に先行して生じる特定の地震活動パタンが確認できるかは，微小な地震の検出能力で結果が変わっていることが先行研究のメタ分析で示されており，効率よく地震カタログを作成する技術は非常に重要である．本課題で達成した深層学習を用いた従来型処理プロセスの改善や，効率的類似波形探索の実現は，従来手法が抱えていた処理速度や精度などの課題を解決しうるものであり，大きな学術的・社会的意義を持つとともに，今後の研究を促進させると期待できる．
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