| 研究課題/領域番号 |
20K14565
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| 研究機関 | 気象庁気象研究所 |
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研究代表者 |
溜渕 功史 気象庁気象研究所, 地震津波研究部, 研究官 (50782439)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 地震カタログ / 自動震源決定 / 微小地震活動 / 機械学習 / アンサンブル学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，2011年3月以降の“隠れた”微小地震活動を検出することで，巨大地震発生後の微小地震活動の特徴を明らかにすることを目的としている．令和3年度の研究実績を以下に示す．
・令和2年度に高速化した自動震源推定手法を2011年3月以降の地震波形の連続記録に適用した．その結果，2011年3月から2012年2月までの1年間に約94万個の自動震源を得た．そのうち，2011年3月の1か月間の自動震源は約12万個決定された．
・自動震源にはノイズ等による誤検出が数%程度含まれるため，ノイズを効率的に除去する必要がある．令和2年度に手法開発した教師ありアンサンブル学習によるノイズ判別を，観測網の広域欠測を考慮して適用した．その結果，2011年3月の約12万個のうち約3300個（全体の約2.7%）がノイズとして分類された．ノイズの多くは余震域や島嶼部に分布しており，現実的な処理時間で概ね適切に分類できた．なお，本手法について令和2年度に国際学術誌に投稿した論文が受理，公開された．
・近年，深層学習手法を用いて地震波からP波，S波を検出する手法が複数提案されていることから，それらの手法を平常時と地震多発時における日本全国の地震波形に適用することで，更なる検出性能が向上できるか検討した．その結果，ノイズ等による誤決定の減少及びカタログ未掲載の地震を新たに検出できることを確認した．一方で，これまで開発した自動処理に比べると，地震の決定数が減少したため，従来の自動処理を基にして，深層学習による地震波識別を取り込むことができるか検討する．
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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
自動地震カタログの作成を進めたのに加えて，ノイズ識別手法の成果について国際学術誌に投稿した論文が受理，公開されるなど，一定の進捗はあった．一方で，深層学習による地震波識別を取り込むことで自動地震カタログの更なる精度向上が見込まれるため，来年度も引き続き検討を進める．そのため，当初の計画よりも「やや遅れている」とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は，まず深層学習による地震波識別を自動処理に組み込むことで，自動地震カタログの精度が向上するか検討を行う．次に，組み込んだプログラムを長期間の連続地震波形に適用し，自動地震カタログの作成を行う．得られた地震カタログを解析し，巨大地震後の微小地震活動の特徴を調査する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス感染症による国内外学会がオンラインであったことから，昨年度に引き続き時差を考慮して国際学会の参加を見送ったことから，次年度使用額が生じた．これらは来年度の成果発表のための旅費及び投稿料等に使用する予定である．
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