| 研究課題/領域番号 |
18H03820
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
駒井 武 東北大学, 環境科学研究科, 教授 (30357024)
|
|---|
| 研究分担者 |
後藤 和久 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (10376543)
中村 謙吾 東北大学, 環境科学研究科, 助教 (30757589)
桑谷 立 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球内部物質循環研究分野, 研究員 (60646785)
川辺 能成 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 主任研究員 (90392604)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| キーワード | 津波堆積物 / 地球化学 / スパースモデリング |
|---|
| 研究実績の概要 |
地球化学的調査による高次元データ取得と津波堆積物の統計数理解析に基づき、日本沿岸で過去1万年程度の間に発生した巨大地震津波の頻度を正確に把握することを目的とする。そのため、高密度で堆積物コア試料を地球化学的に分析し、従来の地質データと統合して得られた高次元データをスパースモデリング解析することを試みた。この新技術により、各種のイベントや歴史的な事象を数理統計的に差別化して、歴史的な巨大津波による堆積物を高精度で判別できる包括的フレームワークを構築し、日本沿岸における地震津波イベントの頻度、浸水範囲の特定精度を向上させることを目指した研究を進めた。
国内数カ所（岩手、宮城等）の調査地点においてジオスライサー調査を実施し、歴史津波堆積物のコア試料を収集した。また、産総研で保管されているコア試料を対象として地質学的、地球化学的な解析作業を実施した。得られたコア試料は、高知大学コアセンターが所有するコアスキャニング装置により高密度で分析し、元素、有機物、粒径分布、粘土含有量等の分布をマッピングして高次元データを収集した。
特定地域における海洋堆積物と津波堆積物を対象にして、風化や化学的変換に基づく物理化学プロセスに関して統計数理解析を実施した。具体的には、主成分分析や独立成分分析等により地質現象を支配する典型的なプロセスを抽出することで、津波堆積物の高次元データ駆動に基づく津波堆積物の地球化学的な特徴を明らかにした。
スパースモデリング手法を取得した高次元データに適用し、津波堆積物と非津波堆積物の統計数理的な分別に必要な統計数理情報を収集した。また、地球科学、物理化学および生物学等を含む津波堆積物の要素モデリングの機械学習を通じて、モデリングの規範となる事象や基底を抽出して、津波堆積物の地球化学特性を支配するメカニズムを明らかにした。
|
| 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
本年度に予定していた現場調査、試料採取、化学分析およびデータ解析は順調に進捗して、所定の成果が得られている。具体的には、以下の研究項目で大きな進展が見られた。
研究課題１では、歴史的な津波堆積物の調査および解析に関する研究を進めた。これまでは、特に2011年大震災以降では国内外で数多くの地質学的な調査研究が実施されてきた。これらの多くは地質学的なボーリング調査やジオスライサー調査による簡易的な堆積物試料の収集と解析を主な内容としている。しかし、従来は、地質学的な微化石やテフラの存在、構成する堆積物の粒径、分級の記載による調査事例がほとんどであり、堆積構造の物理的な解析や構成する粒子の地球化学的な分析はあまり実施されていなかった。 これらの詳細な調査を付加することにより、津波による堆積メカニズムの推定、泥層と砂層の堆積構造、さらには化学的な組成分析により堆積物の起源推定が可能となることが判明した。
研究課題２では、2011年津波堆積物および歴史津波堆積物の調査を実施し、膨大な地質学的、地球化学的なデータを集積してきた。また、このようなビックデータを系統的に解析し、歴史津波堆積物の特徴、堆積構造の詳細把握、さらには歴史津波堆積物とそれ以外の堆積物の判別を可能とした。特に、スパースモデリング手法を活用して、収集したデータの中で有意な部分とそれ以外の部分を機械学習により自動的に分別する新技術を導入することが有効であることが判明し、歴史津波堆積物にも適用可能であることが分かった。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は、前年度で得られたコア試料の分析結果をもとに、地球化学的な解釈、地質学的な判別およびスパースモデリングを用いて高精度判別を可能にする手法の確立を目指す。
研究課題1では、収集したコア試料を環境地質学的に解析し、絶対年代指標となる火山活動に起因するテフラや各種イベントの解釈を進める。また、コア試料に含まれる微化石や粘土鉱物等を詳細に分析し、堆積物の起源判定に必要な堆積学的、古生物学的基礎データを収集する。
また、コア試料に含まれる微化石や粘土鉱物等を詳細に分析し、堆積物の起源判定に必要な堆積学的、古生物学的基礎データを収集する。これらの事象と対比するため年代測定も同時に実施し、津波堆積物の堆積年代を確定する。
研究課題２では、上記の解析を通じて確実に歴史津波堆積物として検証されたものは、教師データとして地質情報および地球化学情報を登録するとともに、国内外の各地点における既知の歴史津波堆積物のデータベース化を行う。
高次元データ駆動解析により歴史津波堆積物とそれ以外の堆積物を高精度で判別し、特有な物性や堆積構造の特徴等の科学的知見や教師データを反映させて、歴史津波堆積物のデータ解析に特化したモデリング手法の開発を行う。この新手法の確立により、歴史的な巨大地震・津波イベントの検知、判別および頻度推定を可能にする。
|
