Stochastic model of source parameters for strong-motion simulation

强运动模拟的震源参数随机模型

• 批准号: 21K04620
• 负责人: 岩城 麻子
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention
• 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 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04620/
• 关键词: 地震動予測; 地震動シミュレーション; 震源パラメータ; 強震動予測; 強震動; 震源モデル; グラフィカルモデル

想定する地震に対する震源パラメータの設定における不確かさ、すなわち震源シナリオの不確かさに起因する地震動予測結果のばらつきを検討するためには、考えうるあらゆる震源シナリオに対する入力地震動を生成する必要がある。しかし、大量のシナリオに対して一つ一つ地震動の波動場シミュレーションを行うことは現実的ではない。そこで本年度は、多数の震源シナリオに対する地震動シミュレーションを少ない計算コストで実現する手法として、既存の限られたシナリオに対する地震動波形データの集合からその時間領域・周波数領域における特徴を引き継ぐ新たな地震波形データの集合を作るサンプル生成手法開発を行った。およそ1500波からなるテスト用シミュレーションデータセットを使って、時刻歴波形データの時間・周波数領域における特徴量としてWavelet Packet係数を算出した。Wavelet Packet係数を低次元化した潜在変数を確率変数ベクトルとみなして確率分布を推定しすることによって、元の波形データの集合の特徴が持つ分布に従う新たな波形データのサンプル生成を行った。

为了检查由于不确定性设置假地震的震中参数而导致的地震预测结果的差异，即震中场景中的不确定性，有必要为任何可能的epicenter场景产生输入地震运动。但是，对于大量场景，模拟地震运动的波浪场是不现实的。因此，今年，我们开发了一种样本生成方法，该方法创建了一组地震波形数据，该方法从一组有限数量的现有情景的地震运动波形数据中继承了时间和频域中的特征，作为一种实现地震运动模拟的方法，该方法以低计算成本以许多Epcidenter场景。使用大约1500个波的测试模拟数据集，在时间历史记录波形数据的时间和频域中计算小波数据包系数。通过考虑将小波数据包系数降低的潜在变量作为随机变量向量来估计概率分布，根据原始波形数据集的特征的分布生成了新的波形数据样本。

项目成果

2016年熊本地震の地表断層ごく近傍の強震動について

关于2016年熊本地震期间地表断层附近的强烈地震动

• 发表时间: 2021
• 作者: 岩城麻子;藤原広行
• 通讯作者: 藤原広行

強震動データベースに基づく強震動予測モデルの比較

基于强运动数据库的强运动预测模型比较

• 发表时间: 2022
• 作者: Hiramatsu Ryoya;Miura Daisuke;Sakuma Akimasa;岩城麻子・森川信之・藤原広行・岡崎智久・久保久彦・司宏俊・小穴温子・石井透・友澤裕介・引田智樹
• 通讯作者: 岩城麻子・森川信之・藤原広行・岡崎智久・久保久彦・司宏俊・小穴温子・石井透・友澤裕介・引田智樹

強震動データベースにおけるシミュレーションデータの妥当性評価手法の検討

强地震动数据库模拟数据有效性评价方法检验

• 发表时间: 2022
• 作者: 対馬弘晃;林豊;山本剛靖;公益社団法人砂防学会;岩城麻子・藤原広行・前田宜浩・森川信之・鈴木文乃・友澤裕介・加藤研一・元木健太郎
• 通讯作者: 岩城麻子・藤原広行・前田宜浩・森川信之・鈴木文乃・友澤裕介・加藤研一・元木健太郎

強震動予測レシピに基づく2016年熊本地震(Mj7.3)の強震動シミュレーション

基于强震预测配方的2016年熊本地震（Mj7.3）强震模拟

• 发表时间: 2021
• 作者: 岩城麻子;森川信之;前田宜浩;藤原広行
• 通讯作者: 藤原広行