島弧地殻の第四紀隆起史を河川地形の逆解析から求める試み

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18K18786
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 成瀬 元 京都大学, 理学研究科, 准教授 (40362438)
• 研究分担者: 堤 昭人 京都大学, 理学研究科, 准教授 (90324607)
• 研究期間 (年度): 2018-06-29 – 2021-03-31
• キーワード: 逆解析 / テクトニクス / 地形学 / 堆積学 / モーフォダイナミクス

研究実績の概要

本研究は，河川の侵食作用のモデルを用いて，河床縦断形から島弧の地殻隆起履歴を復元する手法の確立を目指す．島弧における河床縦断形の逆解析を行うにあたって，最も大きな障害となるのは島弧地殻の基盤岩の強度が極めて多様であり，極端に強度が異なる岩石が隣接して露出していることである．この点を解決するため，本研究ではフォワードモデルとしてCampforts et al. (2020)の改良型stream powerモデルを用いることにした．このモデルは，従来のモデルでは困難だった岩盤強度の違いを取り込んで河床侵食速度を計算することができ，複雑な島弧地殻の構成にも十分に対応した計算を行うことができる．さらに，本研究ではマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて島弧地殻の隆起速度の時空変化を推定することにより，復元された結果の不確実性についても議論することが可能にした．これらのフォワードモデルおよび逆解析モデルについてはPythonを用いてコーディングされており，GitHubにてオープンソースソフトウェアとして公開される．さらに，本研究で開発したモデルを（１）東北地方，（２）紀伊半島，（３）四国地方，の三つの地域に対して適用した．まず，これらの地域の河川縦断形を国土地理院10 mメッシュDEMデータから測定した．さらに，人工データを用いた逆解析のテストにより，本研究の手法を用いるとおおむねこれらの地域における過去80万年程度の隆起速度履歴を見積もることができることが分かった．そこで，実際の地形の逆解析を行った結果，（１）東北地方では奥羽山脈の隆起速度が高い状態が続いていることがわかった．また，（２）紀伊半島の隆起速度は比較的均質であるのに対し，（３）四国では室戸岬の隆起速度が少なくとも60万年程度前から高い状態が続いていることも明らかになった．

研究成果

• [雑誌論文] Reconstruction of flow conditions from 2004 Indian Ocean tsunamideposits at the Phra Thong island using a deep neural networkinverse model (2020)
  • 著者名/発表者名: Mitra Rimali、Naruse Hajime、Fujino Shigehiro
  • 雑誌名: Natural Hazards and Earth System Sciences 巻: 0 ページ: 1-23
  • DOI: 10.5194/nhess-2020-373
  • 査読あり
• [雑誌論文] Shape difference of mud clasts depending on depositional facies: application of newly modified elliptic Fourier analysis to hybrid event beds (2020)
  • 著者名/発表者名: Fukuda Sojiro、Naruse Hajime
  • 雑誌名: Journal of Sedimentary Research 巻: 90 ページ: 1410～1435
  • DOI: 10.2110/jsr.2020.67
  • 査読あり
• [雑誌論文] Relating the Flow Processes and Bedforms of Steady-State and Waning Density Currents (2020)
  • 著者名/発表者名: de Cala Isabel、Ohata Koji、Dorrell Robert、Naruse Hajime、Patacci Marco、Amy Lawrence A.、Simmons Steve、McLelland Stuart J.、McCaffrey William D.
  • 雑誌名: Frontiers in Earth Science 巻: 8 ページ: 535743
  • DOI: 10.3389/feart.2020.535743
  • 査読あり
• [雑誌論文] Estimation of Tsunami Characteristics from Deposits: Inverse Modeling Using a Deep‐Learning Neural Network (2020)
  • 著者名/発表者名: Mitra Rimali、Naruse Hajime、Abe Tomoya
  • 雑誌名: Journal of Geophysical Research: Earth Surface 巻: 125 ページ: e2020JF005583
  • DOI: 10.1029/2020JF005583
  • 査読あり
• [雑誌論文] Bed-thickness frequency distributions and recurrence intervals of sediment-gravity-flow deposits intercalated in lacustrine varved diatomite: examples from the middle Pleistocene Hiruzenbara Formation, southwest Japan (2020)
  • 著者名/発表者名: Sasaki Hana、Sasaki Yasunori、Saito-Kato Megumi、Naruse Hajime、Ishihara Yoshiro
  • 雑誌名: Journal of Sedimentary Research 巻: 90 ページ: 561～572
  • DOI: 10.2110/jsr.2020.28
  • 査読あり