観測点１点だけからの地震波動伝播の情報抽出：地震動即時予測の高度化に向けて

仅从一个观测点提取地震波传播信息：迈向实时地震运动预测的进步

• 批准号: 21K03689
• 负责人: 小寺 祐貴
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Japan, Meteorological Research Institute
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K03689/
• 关键词: 地震動即時予測; 緊急地震速報; 機械学習; 地震動; 波動伝播; 地震動即時予測; 緊急地震速報; 機械学習; 地震動; 波動伝播

本年度は，１観測点の波形から波動伝播方向を直接推定する深層学習モデルを構築した．対象観測点をKiK-netひたちなか（IBRH18）の地上点として手法の検証を行った．2010年1月から2022年7月までに観測された波形を使用して学習用のデータセットを生成した．教師データとなる波動伝播方向は観測点から見た震央方位に等しいとし，深層学習モデルはGRU（Gated Recurrent Unit）と全結合層からなるネットワークを採用した．学習済みモデルをテストデータに適用したところ，以下の傾向が見られた：（１）理論P波到達後2秒までの波形を入力した時点では，約4割の事例が±30°以内の精度で，約6割が±45°の精度で伝播方向を求められた．（２）さらに後続の波を入力していくと，伝播方向の推定精度が徐々に悪化していくが，理論P波到達後10秒時点では，±30°以内の精度で求まる事例が約１割，±45°の精度の事例が約3割あった．これらの結果は，後続波には到来方向が様々な多重反射や多重散乱の波が多く含まれているため伝播方向の推定は難しいものの，波形全体の形状を学習させることで，P波初動を陽に検測することなく伝播方向をある程度推定することが可能であることを示している．また，連続して地震が発生した際の挙動を見るため，2つのイベント波形を重ね合わせて疑似的に連続地震の事例を作り出し，学習済みモデルによる伝播方向推定を試みた．先行イベントの波形振幅が大きい事例では先行イベントの伝播方向しか推定できなかったものの，後続イベントの波形振幅が大きい事例では，先行イベントと後続イベント両方の伝播方向が推定可能であった．従って，後続イベントの揺れが大きいシナリオにおいては，本手法は連続地震時にも適用可能であることが分かった．

今年，我们构建了一个深度学习模型，该模型直接从一个观测点的波形中直接估计波传播的方向。使用目标观察点作为Kik-Net Hitachinaka（IBRH18）的接地点进行了验证。使用在2010年1月至2022年7月之间观察到的波形生成训练的数据集。假定波浪传播方向是教师数据，它被认为等于从观测点中看到的震中方向，并且深度学习模型使用由GRU（门控相光单元）组成的网络和完全连接的层。当训练有素的模型被应用于测试数据时，观察到以下趋势：（1）当波形在理论P波到达后最多2秒钟输入波形时，在±30°内的精度确定了大约40％的病例，并且在±30°内的精度确定了大约60％的病例，并以±45°的精度确定了大约60％的情况。 （2）随后的波是输入的，传播方向估计的准确性逐渐恶化，但是在理论P波到达后的10秒钟后，大约10％的病例以±30°的精度确定，并且在±45°内的精度确定了大约30％的情况。这些结果表明，尽管很难估算传播方向，因为随后的波包含许多具有不同到达方向的波，通过学习整个波形的形状，但可以在某种程度上估算传播方向，而不明确检查初始P波运动。此外，为了查看发生一系列地震时的行为，将两个事件波形叠加以创建一个模拟的连续地震案例，并试图使用训练有素的模型来估算传播方向。如果上述事件的波形幅度很大，则只能估算上一个事件的传播方向，但是如果以下事件的波形幅度很大，则可以估算前面事件的传播方向。因此，发现在随后事件震动很大的情况下，这种方法也可以在连续地震中应用。