データマイニング手法を用いた地震動予測地図の高度化

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本年度は、任意の活断層で発生しうる地震における「地震動分布の多様性」を網羅できるような決定論的な断層の破壊シナリオ（特性化震源モデル）の設定方法について検討した。具体的には、日本国内における特性化震源モデルの標準的な設定基準である「強震動予測のレシピ」の断層パラメータの設定条件を拡張し、多様な地震動分布を表現できるような震源モデルの設定方法について検討したものである。研究対象には、2021年度と同様に、「レシピ」にばらつきを与えて設定された600ケースの横ずれ断層モデルと、その地震動分布を用いた。なお、この600ケースの地震動分布は、対象断層で発生しうる地震を網羅していると仮定する。まず、600ケースの地震動分布にモード分解とクラスター分析を適用し、モードを軸とした2次元布置表現によって、地震動分布の多様性を可視化した。この手法は、各モードに反映されている地震動の空間特性およびその支配要因となる断層パラメータと、地震動分布の多様性とを関連つけられる点に特長がある。次に、「レシピ」に準拠したモデルの地震動分布（レシピケース）と、600ケースに占める位置付けを調べた。その結果、レシピケースは平均的かつ限定的な空間特性を表す地震動分布であり、600ケースが示す多様性を表現しきれていないことを明らかにした。そこで、モードの支配要因となる震源パラメータを対象に、「レシピ」における断層パラメータの設定値を拡張したモデル（拡張ケース）を設定した。その結果、レシピケースと拡張ケースによって、600ケースの地震動分布の多様性を概略的に再現できることを明らかにした。また、一つのパラメータの設定条件のみを拡張したケースよりも、複数種類のパラメータを同時に拡張したケースの方が、より効率的に多様な地震動分布を表現できた。