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

使用数据挖掘技术推进地震运动预测图

• 批准号: 21J14654
• 负责人: 高橋 幸宏
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Gifu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J14654/
• 关键词: 強震動予測のレシピ; シナリオ地震; 特性化震源モデル; 断層パラメータ; 地震動分布; データマイニング; モード分解; クラスター分析; 機械学習; 説明可能なAI; 地震動分布シミュレーション

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。

This year, we will discuss the method of determining the fracture of arbitrary active faults and the "diversity of ground vibration distribution" during earthquakes. Specifically, in Japan, the standard setting criteria for the characterization of seismic sources are discussed in the setting conditions for fault selection of "strong vibration prediction" and the representation of multi-mode vibration distribution. The study targets the same problem in 2021," 600 ° C. The earth vibration distribution is similar to that of a fault. The distribution of ground vibration in 600 ° C is analyzed and analyzed in 2D. The diversity of ground vibration distribution is visualized. This method reflects the spatial characteristics of the ground vibration in the middle of the ground, and the dominant factors of the ground vibration distribution are the characteristics of the fault and the correlation. Next," The results show that the spatial characteristics of the average vibration are different from those of the average vibration, and the spatial characteristics of the average vibration are different from those of the average vibration. For example, if you want to set the target, you can set the target value of the fault. The result is that the ground vibration distribution of 600 ° C is roughly reproduced. For example, if the setting conditions of a single parameter are different, multiple parameters can be set at the same time, and multiple parameters can be set at the same time.

项目成果

Evaluation of Spatial Characteristics of Seismic Intensity Distributions using Non-negative Matrix Factorization

利用非负矩阵分解评估地震烈度分布的空间特征

• 发表时间: 2022
• 作者: 久野尚之;灰野岳晴;Kota Murakami;Y. Takahashi;Kota Murakami;Yukihiro Takahashi
• 通讯作者: Yukihiro Takahashi

水平2成分の地震動分布における空間的相互関係の分析

水平二分量地震运动分布空间相关性分析

• 发表时间: 2021
• 作者: S. Takeno;H. Fukuoka;Y. Tsukada;T. Koyama;M Shiga;I. Takeuchi and M. Karasuyama;高橋幸宏
• 通讯作者: 高橋幸宏

地震動分布のモード分解と機械学習による周期・成分別の空間特性の分析

使用地震运动分布的模式分解和机器学习按周期和分量分析空间特征

• 发表时间: 2022
• 期刊: 土木学会論文集A1(構造・地震工学)
• 作者: Fujita Ryo;Murakami Kota;高橋幸宏，能島暢呂，香川敬生
• 通讯作者: 高橋幸宏，能島暢呂，香川敬生

特異値分解解析に基づく水平2成分の地震動分布シミュレーション

基于奇异值分解分析的水平二分量地震运动分布模拟

• 发表时间: 2022
• 期刊: 土木学会論文集A1(構造・地震工学)
• 作者: 松下伸広;新田亮介;久保田雄太;高橋幸宏，能島暢呂，香川敬生
• 通讯作者: 高橋幸宏，能島暢呂，香川敬生

地震動分布の多様性を網羅するための予測シナリオの設定方法

如何建立预测场景来覆盖地震运动分布的多样性

• 发表时间: 2023
• 作者: 久野尚之;灰野岳晴;高橋幸宏
• 通讯作者: 高橋幸宏