データ同化を用いた巨大地震後の余効すべりと粘弾性変形の同時推定

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本研究では、巨大地震発生後に観測される余効変動データから、断層面上で起こる余効すべりと地下深部の粘弾性領域で起こる粘弾性変動の両者を切り分け、変動の推移及び物性パラメタを推定することを目的とした手法開発を行う。推定手法にはデータと数値モデルの統合を行うデータ同化手法を用いる。データ同化手法には大きく分けて、逐次データ同化と変分法の二つの手法が存在する。断層すべりのような非線形モデルに用いられる逐次データ同化手法としてEnKFが挙げられるが、これは四次元変分法に比べて導入が容易であるため、本研究ではこれまでに巨大地震の発生による応力擾乱によって駆動される地下の粘弾性変形問題において逐次データ同化手法であるEnKFの適用可能性を調べ、その有効性を数値実験で確認した。一方、四次元変分法であるアジョイント法にはEnKFよりも少ない計算量で行えるなどの利点がある。非線形モデルにおいては、これらEnKF, アジョイント法と用いる手法が違えば、推定のされ方や推定結果も異なってくる。そこで、これら手法による推定結果の違いを調べるために、昨年度は断層すべり問題として既にEnKFを適用した先行研究が存在する、繰り返すゆっくりすべり(SSE)問題に対してアジョイント法の適用を行い、数値実験を実施した。一周期分のSSE地殻変動データに対して、断層の初期摩擦強度分布を更新しながらアジョイント法による摩擦パラメタ推定を繰り返し行う二段階反復法を新たに考案し、断層強度分布及びパラメタを推定することに成功した。昨年度は周期的SSE１周期分の人工データを用いた結果を示したが、本年度SSE半周期分のデータを用いた際にも推定が上手くいくことを示した。また次のSSEの予測性を数値実験によって調べたところ、本手法がSSEの繰り返し間隔を良く推定し、次のSSE発生時期の予測性能はEnKFを上回ることが分かった。