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機械学習とベイズ更新を用いたリアルタイム津波リスク評価手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 21K20441
研究種目

研究活動スタート支援

配分区分基金
審査区分 0303:土木工学、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
研究機関東北大学

研究代表者

野村 怜佳  東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (50900320)

研究期間 (年度) 2021-08-30 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワードリアルタイム津波リスク評価 / 固有直交分解 / ベイズ更新 / 津波シミュレーション / 最尤シナリオ同定 / 最尤シナリオ推定 / 固有値直交分解
研究開始時の研究の概要

発生と同時に伝播・遡上よりもはるかに早く沿岸部リスクを予測するリアルタイム津波リスク評価技術は,信頼性と即時性を両立する必要がある.この二つの性能は近い将来その到来が憂慮されている南海トラフ沖地震津波で,さらに高い水準で両立することを求められている.こうした要求に応えるために,既存手法に替わる,新しいリアルタイム津波リスク評価技術の開発が望まれる.本研究では, 津波シミュレーション技術と,教師なし学習(固有値直交分解),ベイズ理論に基づく最尤シナリオ推定という3つの要素技術によって,信頼性と即時性の両方を兼ね備えた,新しいリアルタイム津波予測技術を開発することを目的とする.

研究成果の概要

発生と同時に伝播・遡上よりもはるかに早く沿岸部リスクを予測するリアルタイム津波リスク評価技術は,信頼性と即時性を両立する必要がある.本研究では, 津波シミュレーション技術と,教師なし学習(固有値直交分解),ベイズ理論に基づく最尤シナリオ推定という3つの要素技術による新しいリアルタイム津波予測技術を開発した.開発手法は,波浪観測データを入力することで,あらかじめ大量に実施していた津波シミュレーション結果の中から,最も発生イベントに近い(最尤)シナリオを同定することができるもので,地震発生から数分~数十分程度で最大波高や浸水エリアなどの津波リスクを評価することができる.

研究成果の学術的意義や社会的意義

地震の発生をスタートとし,津波の発生・伝播・遡上を,その経時的進行よりもはるかに速く解析するフォワードシミュレーションの発達により,津波到達時刻や沿岸部浸水リスクを実時間の数十倍以上の速さで予想することが可能となっている.一方,フォワードシミュレーションとは別に,そのリスクを観測データから確率論的に議論したり,機械学習技術やデータ同化技術を基に評価したりする研究も進展してきた.本研究は,このような二つの津波リスク評価技術,すなわち,堅牢な力学的洞察を有する数値シミュレーション技術とデータサイエンス技術の利点を活かした先駆的な試みに続くものと位置づけられる.

報告書

(3件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (7件)

すべて 2022 2021 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [国際共同研究] University of Washington(米国)

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [雑誌論文] 模擬津波動態とベイズ更新によるリアルタイム津波リスク評価手法2022

    • 著者名/発表者名
      野村 怜佳, 藤田 真粹, 大竹 雄, 森口 周二, 越村 俊一, 寺田 賢二郎, 橋詰 正広
    • 雑誌名

      日本計算工学会論文集

      巻: 2022 号: 0 ページ: 20220003-20220003

    • DOI

      10.11421/jsces.2022.20220003

    • ISSN
      1344-9443, 1347-8826
    • 年月日
      2022-05-19
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Sequential Bayesian update to detect the most likely tsunami scenario using observational wave sequences2022

    • 著者名/発表者名
      Reika Nomura, Saneiki Fujita, Joseph M. Galbreath, Yu Otake, Shuji Moriguchi, Shunichi Koshimura, Randall J. LeVeque, Kenjiro Terada
    • 雑誌名

      Journal of Geophysical Research: Oceans

      巻: 127(10) 号: 10

    • DOI

      10.1029/2021jc018324

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 地盤変動データの利用による逐次更新型津波シナリオ推定の精度向上に関する検討2022

    • 著者名/発表者名
      野村怜佳
    • 学会等名
      第25回応用力学シンポジウム
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Improvement of a tsunami scenario detection framework by using synthetic geodetic data2022

    • 著者名/発表者名
      Reika Nomura, Saneiki Fujita, Louise A. Hirao Vermare, Yu Otake, Shuji Moriguchi, Diego Melgar, Randall J. LeVeque, Kenjiro Terada
    • 学会等名
      15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV) 8th Asian Pacific Congress on Computational Mechanics (APCOM-VIII)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 数値シミュレーションとデータサイエンスの融合による津波リスク評価技術の開発2022

    • 著者名/発表者名
      野村怜佳
    • 学会等名
      土木学会応用力学委員会 計算力学小委員会×α 関東地区フォーラム
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Real-time tsunami forecast/update system by combined use of TUNAMI-N2 simulations and POD: A case study in Nankai subduction zone in Japan2021

    • 著者名/発表者名
      Reika Nomura, Joseph M. Galbreath,Yu Otake,Shunichi Koshimura,Shuji Moriguchi,Kenjiro Terada
    • 学会等名
      Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLD-CSET 2021)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-10-22   更新日: 2024-01-30  

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