| 研究課題/領域番号 |
23H00219
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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, その他部局等, 研究主監 (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)
糸井 達哉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60393625)
八谷 大岳 和歌山大学, システム工学部, 准教授 (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, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 上席研究員 (60414413)
前田 宜浩 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 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, 巨大地変災害研究領域地震津波複合災害研究部門, 主任研究員 (30770309)
青井 真 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 巨大地変災害研究領域, 上席研究員 (80360379)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
44,720千円 (直接経費: 34,400千円、間接経費: 10,320千円)
2025年度: 11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)
2024年度: 16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)
2023年度: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
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| キーワード | 地震動予測 / 地震ハザード評価 / 不確かさの定量評価 / 機械学習 / 強震動予測 / 地震ハザード |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究提案では、地震災害に対して社会が適切に備えるために提供できる信頼性のある科学的情報としての地震ハザード評価の在り方を考え、地震ハザード評価の説明性向上・信頼性向上に資することを目的として、観測データと数値シミュレーションデータの分析に基づいて強震動予測モデルの「不確かさ」の定量化のための研究を行う。多様な手法・考え方に基づく強震動予測モデルについて、予測プロセスにおけるばらつきを低減させた上で、各予測モデルの特徴と信頼性を可視化する仕組みを提案し、科学的知見をリスクに対する社会の意思決定に活かすための道筋を示す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、地震ハザード評価の説明性向上・信頼性向上に資することを目的として、多様な手法・考え方に基づく強震動予測モデルについて「不確かさ」の定量化のための研究を行っている。
2024年度は深層モデルによる地震動シミュレーションの代理モデルや地震動補間、地震動予測モデル、地震動波形予測モデル、埋め込み機械学習による広帯域地震動波形予測、Bayesian Neural Networkによる地震動予測式、三次元波動解析による三次元地盤構造推定の多様なアプローチによる強震動予測あるいは波動場解析手法の開発を行った。また、既往の複数の地震動予測モデルについてその特徴分析と定量的比較を試み、地震動予測の信頼性の定量化に資する検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、(1)強震動予測に内在する不確かさの整理とばらつきの定量評価、(2)不確かさを考慮した波形データの生成と活用、(3)予測に対する信頼性の定量化に関する研究を進めている。2023年度は各研究分担者が(1)については経験的地震動予測モデルの開発、(2)に関しては地震動波形データ生成モデルや不整形地盤中の地震波動場シミュレーション手法開発、地震動シミュレーションの代理モデル開発を行い、不確かさの定量評価に向けた手法や考え方の整理を行った。(3)に関しては複数の経験的地震動予測式の特徴分析と比較を行い、データが少ない領域における地震動予測の信頼性について議論した。以上により、1年目の進捗としておおむね順調であると判断している。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究では様々なアプローチによる地震動予測手法の研究を進めているが、今後はそれらにおける不確かさの定量評価に向けて、予測値のばらつきの分布の妥当性を一つの重要項目としてフォーカスを当て検討を進める。観測記録の少ない稀な事象に対するばらつきの妥当性を評価するためにシミュレーションを活用していくことが有効であると考えている。
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