| 研究課題/領域番号 |
19K04050
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
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研究代表者 |
中野 優 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(火山・地球内部研究センター), 副主任研究員 (40314041)
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| 研究分担者 |
杉山 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 准研究副主任 (00816184)
桑谷 立 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(火山・地球内部研究センター), 副主任研究員 (60646785)
熊谷 博之 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (10343758)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 非火山性微動 / 火山性微動 / SINDy / 画像認識 |
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| 研究実績の概要 |
本研究計画では、機械学習（MLM）の技術を地震観測データに応用して巨大地震の準備過程や火山噴火に伴う特徴的なシグナルの検出及び判別能力と制度を向上することを目的とする。対象とするシグナルは、巨大地震の準備過程に関連する、プレート境界で発生するスロー地震の発生に伴い観測される非火山性微動および、火山活動に関連する火山性微動である。さらに、MLMによって震源プロセスを明らかにする事を目指す。今年度は以下の開発研究を行った。
これまでに開発した画像認識による地震動シグナル判別手法SRSPec-CNNは、ランニングスペクトル画像の作成に計算コストがかかり、実際の運用では使いにくい。これを改善するため、波形データから直接疑似的なランニングスペクトルデータ系列を作成する手法を開発した。
さらにMLMによって火山性微動の震源プロセスを調べるために、SINDy (Brunton+2016PNAS) の適用を検討した。この手法は波形を再現するための震源における運動方程式を直接推定でき、火山性微動のような震源メカニズムの分かっていない現象の震源プロセスを調べるために有用であると考えた。Julian (1994) による理論モデルで生成した火山性微動の波形から運動方程式を再現することに成功した。次に2011年霧島山の火山性微動の観測データに適用したところ、単純なアトラクタのみが復元された。データの補間やハイパーパラメータを変更しても十分な再現はできず、SINDyがノイズを含んだ観測データに弱い事を示唆している。今後このような弱点を克服するための手法を検討していく。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
既存の手法SRSPec-CNNを運用システムに適用するための弱点を克服するための改良・開発を行ったため、当初の予定であるシグナル判別の精度向上まではできていない。しかし、これまでの画像データを直接入力する手法よりも入力データの高精度化が図れるので、この改良により精度向上が期待される。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度改良したSRSPec-CNNを完成させ、連続波形記録に適用して地動シグナル判別制度の向上を行う。さらに疑似ノイズの混入によってノイズ耐性の強いシステムを構築し、運用システムへの導入を行う。SINDyの弱点を洗い出し克服するため、よりシンプルな観測データへの適用を行う。さらに理論データに疑似ノイズを混入し、ノイズ耐性に関する検討を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究計画では機械学習（MLM）を用いた巨大地震および火山噴火の準備過程に伴うシグナルの検出能力向上のための新しい手法の開発に重点を置いているため、国内および国際学会での発表のための参加費・投稿料及び旅費を多めに配分していた。しかし、新型コロナ（COVID-19）感染拡大防止のため、国内外のほとんどの学会がオンライン開催となった。したがって旅費のほとんどが未使用となった。解析を高速で行うための一時保存用高速ストレージの導入を検討している。
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