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本研究では、１．ベイズ推定に基づく地震波速度構造推定により、地下構造を不確かさの統計的性質ごとアンサンブルとして推定し、２．そのアンサンブルを計算用モデルとしてそのまま取り込むことで地下構造を不確かさごと考慮した震源解析を行うことを目指す。今年度は、１を実施するための手段として、地震探査に基づき地下の地震波速度構造を推定する手法である2次元屈折初動走時トモグラフィを、Physics-Informed Neural Networks（PINN）を用いることで不確かさ推定まで行う手法を開発し、有効性を示した。PINNは、支配方程式に基づく損失関数を用いたニューラルネットワークにより支配方程式の求解・パラメータの逆解析を行う方法である。逆解析の一種である屈折初動走時トモグラフィをPINNを用いて行う方法は既に提案されている。一方、逆解析の不確かさ定量化を行うためには、ベイズ統計などの枠組みを用いて推定パラメータを統計的に扱う必要がある。本研究は、PINNに基づく地震波トモグラフィをベイズに拡張して不確かさ定量化を行う方法を提案し、P波速度構造の事後確率分布を推定可能とした。そして、2次元屈折初動走時トモグラフィを模した数値実験において本手法の有効性を検証した。これらの結果は査読付き国際誌に掲載された。さらに、本手法を用いて2016年三重県南東沖地震の震源域付近における屈折法地震探査の実データを解析し、P波速度構造のアンサンブルモデルを得た。このアンサンブルを計算用モデルとして取り込むことで、地震探査データに基づく地下構造の不確かさを考慮した三重県南東沖地震の震源決定を行うことに世界で初めて成功した。地下構造からの不確かさ伝播が震源決定に与える影響が無視できない場合があることが示された。この結果に基づく論文は査読付き国際誌にて在査読中となっている。
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