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

基本信息

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

项目摘要

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，可以直接从单个观察点的波形估计波的传播方向。使用KiK-net Hitchinaka（IBRH18）的地面点作为目标观测点对该方法进行了验证。使用 2010 年 1 月至 2022 年 7 月观察到的波形生成训练数据集。假设作为训练数据的波传播方向等于从观测点看去的震中方向，深度学习模型采用由GRU（门控循环单元）和全连接层组成的网络。当将训练好的模型应用于测试数据时，观察到以下趋势： (1) 当在理论 P 波到达后 2 秒内输入波形时，大约 40% 的情况下精度在 ±30° 之内。在 % 的情况下，可以以 ±45° 的精度确定传播方向。 (2)随着后续波的进一步输入，传播方向的估计精度逐渐恶化，但在理论P波到达后10秒时，估计精度在±30°以内的情况大约有1种。 30% 的案例精度为±45°。这些结果表明，尽管由于后续波包含许多到达方向不同的多次反射和多次散射波而很难估计传播方向，但通过学习整个波形的形状，可以预测P波的初始运动。这表明无需明确测量即可在某种程度上估计传播方向。此外，为了了解地震连续发生时的行为，我们通过重叠两个事件波形来创建连续地震的伪案例，并尝试使用经过训练的模型来估计传播方向。在先行事件的波形振幅大的情况下，只能估计先行事件的传播方向，但在后继事件的波形振幅大的情况下，可以估计两者的传播方向。之前和之后的事件。因此，发现即使在连续地震期间，在后续事件有较大震动的情况下，该方法也可以应用。