| 研究実績の概要 |
本研究課題は時々刻々変化する地震発生パターンをとらえるための統計モデルの構築および、それを用いた地震の確率予測精度の向上を目的としている。特に、大きな地震の後におこる余震活動をできるだけ迅速に予測するする方法の開発を主な目標としている。余震活動の予測は、防災上の観点からも社会的にとても重要な問題である。昨年度は、本震後数時間の限られたデータからの短期的な余震活動の予測を行う方法の開発を行った[Omi et al., Scientific Reports (2013)]。その一方で、余震活動は長い間に渡り継続し、さらに活動の強さは余震系列ごとに大きなばらつきがある。そのため、できるだけ早い段階で、余震活動の強弱をつかむこともまた重要であると考えられる。そこで本年度は、初期の観測データから一ヶ月程度の中期的な余震活動の予測を行うための手法の開発を行った。この時に重要であると明らかにしたことが、予測モデルの推定における不確定性を適切に考慮しなければならないということである。本震後、短期間のデータを用いて予測モデルを推定した場合には、パラメータ推定に大きな不確定性が伴う。そのような場合には、よく行われているような、単一のパラメータ値を選んで予測を行うという手法では、予測が実際の観測値を大きく外してしまいうる。そこで、私たちはより信頼性のある予測を行うために、ベイズ予測という統計的方法論に基づき、推定の不確定性を考慮に入れた予測手法を新たに提案した。そしてこの手法の有効性を、日本でこれまで起きた多くの余震系列データを用いて、実証した。本研究成果はJournal of Geophysical Research: Solid Earthに受理された。
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