Real-time forecast of long-period ground motion for large earthquakes based on assimilation of observation data

基于观测资料同化的大地震长周期地震动实时预报

基本信息

批准号：
20H02409
负责人：
古村孝志
金额：
$ 10.9万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

地震観測データと地震波伝播シミュレーションのデータ同化の過程で時間発展方向を反転させ、地震発生時の震源での波動場をイメージングすることで震源の位置と断層メカニズムを把握し、長周期地震動予測の精度向上を図る手法を開発した。震源イメージングの高精度化に向けて、最適内挿法によるデータ同化手法の導入や、P波動場とS波動場それぞれの逆伝播波動場が発震時に震源で収束する特性の活用を検討した。また、地下の物質境界を、PS変換波やSP変換波の逆伝播によりイメージングする手法を開発したことで、長周期地震動の生成・伝播シミュレーションに必要となる地下構造モデルを観測データから精緻化する技術を開発した。さらに、震源が浅い大地震においてP波とS波の間に見られる周期5ー30秒程度の長周期波群（PL波）の特性と生成要件を、日本列島におけるF-net広帯域観測データと日本海溝に設置されたS-net海底地震計データを用いて調査し、従来から認識さてきた表面波により生成される長周期地震動に加えて、P波到着直後の早い時刻に観測されるPL波による長周期地震動の二つに対する即時予測に向けた基礎的研究を進めた。リアルタイム・連続観測データを用いたデータ同化・予測予備実験を、東京大学情報基盤センターとの共同研究によりWisteria/BDEC-01スパコン等を用いて実施し、高速計算を活かした地震発生からの経過時間と観測データ取得による予測更新の有効性を示した。

在同化地震观测数据和地震波传播模拟数据的过程中，反转时间演化方向，对地震发生时震中的波场进行成像，以了解震中位置和断裂机制，并改进我们开发了一种方法来提高长周期地震运动预测的准确性。为了提高震源成像的精度，研究引入最优插值数据同化方法，并利用地震时P波场和S波场的反向传播波场在震中汇聚的特性。此外，通过开发一种通过PS转换波和SP转换波反向传播对地下物质边界进行成像的方法，我们将能够根据观测数据细化长周期地震运动的生成和传播模拟所需的地下结构模型。开发了该技术。此外，我们利用日本列岛的F-net宽带观测数据，研究了日本列岛在P波和S波之间观测到的周期约为5~30秒的长周期波（PL波）的特征和产生要求。震中较浅的大地震 S-net 潜艇站点安装在日本海沟。除了使用地震仪数据研究的由面波产生的长周期地震运动外，我们还立即预测了两种类型的长周期地震运动：由 PL 波引起的长周期地震运动，这种运动是在P波到来后的第二天，我们就朝着这个目标推进了基础研究。与东京大学信息技术中心合作，使用Wisteria/BDEC-01超级计算机等，利用实时连续观测数据进行了初步数据同化和预测实验，计算了地震发生以来经过的时间使用高速计算进行计算，并证明了通过获取观测数据来更新预测的有效性。