| 研究課題/領域番号 |
23K22579
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01308 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 |
藤 浩明 京都大学, 理学研究科, 准教授 (40207519)
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| 研究分担者 |
馬場 俊孝 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (90359191)
南 拓人 神戸大学, 理学研究科, 助教 (90756496)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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)
2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 津波 / 電磁場 / 観測データ / シミュレーション / 波源推定 / 数値シミュレーション / インバージョン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，従来の津波データに津波が作る電磁場のデータを新たに加え，被害津波の波源推定精度を向上させることにより，津波災害の人的被害を軽減することを目的としています。 海底圧力計や潮位/波高計といった従来型の津波データとは質的に異なる津波電磁場データを波源推定に組み込むことに，これまでの研究にはない本研究の新しさがあります。私達は，海底観測により世界で初めて津波起源の電磁場の存在を実証して以来，世界の津波電磁場研究を主導して来ました。これを踏まえ本研究では，電磁気学だけでなく 津波計算の専門家や海外共同研究者を研究組織に加え，学際的かつ国際的な研究を展開しています。
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| 研究実績の概要 |
初年度の各研究機関における活動実績は，以下の通りである：
京大：新たな津波電磁場データの収集（室戸及びローマ）と背景磁場に関する研究打合せ（パリ）および機械学習を用いた津波電磁場データマイニングに関する研究打合せ（統計数理研）
神大：国際学会での成果発表（トルコ）および必要な備品調達（NAS, PC他）
徳大：国際学会での成果発表（シカゴ）および必要な備品調達（PC他）と研究協力者への謝金支払い。さらに本研究の国内研究集会主催。
進捗状況欄にも記す通り，本研究に参加各機関の相互理解が速やかに進んだ点が，初年度の実績の一つとして挙げられる。特に，昨年11月に徳島大学で三大学合同「津波が作る電磁場を用いた新たな波源推定」に関する国内研究集会を開催した事が，その促進につながった。その結果，翌12月にシカゴで開催された米国地球物理学連合秋季大会において，津波磁場から求めた変換波高を組み込んだ波源解析を逆問題として定式化した成果を2009年のサモア地震津波について発表する事ができた。さらに，この成果は本研究組織で投稿原稿の形に取りまとめ，米国地球物理学連合が発行する査読付き国際誌で現在査読中である。
初年度の研究成果はまた，平行して取り組んでいる「新たな津波電磁場データの取得」および「過去の電磁場時系列から津波電磁場事例の機械学習を用いた抽出」といった研究活動の重要性を再認識させるものでもあり，来年度以降の研究の方向性に対する明確な指針となった。
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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
本研究は，従来型の津波研究者と津波が作る電磁場の研究者との，恐らくは初となる共同研究と位置付けられる。にも関わらず，それぞれの分野のこれまでの研究成果に対するリスペクトと相互理解が短期間で進み，地方大に在籍する修士学生が「津波電磁場の波源推定への組み込み」を修論のテーマとして選択し，久し振りにシカゴで対面開催された米国地球物理学連合の秋季大会でその成果発表が行なえるなど，初年度でも既に一定の相乗効果が現れたから。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はまず，初年度で成果の出た徳島大学との共同研究結果を公表論文化することに注力する。
それと平行して，初年度に引き続き津波電磁場データの蓄積を図る為，海外共同研究者（欧州および米国）との研究交流を進める。
また国内では，南海・東南海の地震津波捕捉に向け，四国に新たな磁場観測点を設けることを試みながら，既存の電磁場データから機械学習を用いた津波電磁場データのマイニングを，神戸大学の研究分担者および統計数理研究所の研究協力者と共に本格化する。
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