Development of a sequential/non-sequential hybrid-type data assimilation method

顺序/非顺序混合型数据同化方法的开发

• 批准号: 20K21785
• 负责人: 長尾 大道
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21785/
• 关键词: データ同化; 4次元変分法; マルコフ連鎖モンテカルロ法; レプリカ交換モンテカルロ法; 地震波伝播; 不確実性評価; 粒子フィルタ; Ginzburg-Landau方程式; フェーズフィールドモデル

本研究課題において非逐次データ同化手法として採用する4次元変分法（Ito, Nagao et al.,2016）は、所与の数値シミュレーションモデルと対をなすアジョイントモデルならびに2階アジョイントモデルと呼ばれる方程式群の数値積分結果を用いて事後分布を評価することにより、高速かつ高効率な不確実性評価付きの最適化を可能にする計算技術である。本手法は、地震波動場シミュレーションモデルを含む自励系時間発展モデルであれば適用可能であるが、同モデルは数値計算不安定性を回避するために時空間格子を稠密にすることが要求され、フォワード計算１回あたりの計算量が非常に大きくなる。そのため、既存の4次元変分法の単純な適用は、計算量的に非現実的であることを2021年度までに示してきた。これを解決するため、2022年度は4次元変分法に基づく大規模地震波動場データ同化における不確実性評価の高速化に焦点を当て、その解決を試みた。具体的には、不確実性評価アルゴリズムを高速化する方法として、4次元変分法に乱択アルゴリズムによる前処理を考案した。これは、本研究課題の主題である逐次・非逐次融合型データ同化手法に該当するものである。この前処理手法は、既存のアルゴリズム構造を逸脱することなく全体の高速化を実現できる上、前処理自体の計算量は全体の計算量に比べて十分小さく抑えることができる手法となっている。本提案手法を、不均質な速度構造を持つ1次元媒質内における波動方程式に適用し、その不確実性評価について前処理がない既存方法と比較したところ、計算時間を10%以下に抑えることが可能であることを確認した。

In this study, the 4-dimensional approach (Ito, Nagao et al., 2016) The numerical integration results of the equation group are used to evaluate the post-distribution, the high speed, the high efficiency, the inaccurate evaluation and the optimization. This method is applicable to seismic fluctuation field, including excitation system time development, and avoiding numerical instability. The calculation amount is very large. The existing four-dimensional method is purely applicable to the calculation of the amount of non-current data. In 2022, the four-dimensional analysis method was used to evaluate the high speed of large-scale earthquake fluctuation field. Specific, accurate evaluation of the speed of the method, the four-dimensional analysis of the method of pre-processing The theme of this study is the sequential and non-sequential fusion of data assimilation techniques. The pre-processing method is very small compared with the pre-processing method in terms of the calculation amount of the whole pre-processing method. The proposed method, heterogeneous velocity structure, 1 dimensional medium, ratio equation, accuracy evaluation, pre-processing, existing methods, comparison, calculation time, 10% or less, confirmation

项目成果

Convolutional neural network to detect deep low-frequency tremors from seismic waveform images

卷积神经网络从地震波形图像中检测深层低频震颤

• 发表时间: 2021
• 作者: Kaneko;R.;H. Nagao;S. Ito;K. Obara;and H. Tsuruoka
• 通讯作者: and H. Tsuruoka

Observation site selection for physical model parameter estimation toward process-driven seismic wavefield reconstruction

过程驱动地震波场重建物理模型参数估计的观测地点选择

• 发表时间: 2023
• 期刊: Geophysical Journal International
• 影响因子: 2.8
• 作者: Nakai;K.;T. Nagata;K. Yamada;Y. Saito;T. Nonomura;M. Kano;S. Ito and H. Nagao
• 通讯作者: S. Ito and H. Nagao

データサイエンスによる地震研究の深化

通过数据科学深化地震研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuechao Lu;Ichitaro Yamazaki;Fumihiko Ino;Yasuyuki Matsushita;Stanimire Tomov;and Jack Dongarra;大野雅貴・横澤一彦・鳴海拓志;長尾 大道，伊藤 伸一，金子 亮介
• 通讯作者: 長尾 大道，伊藤 伸一，金子 亮介

畳み込みニューラルネットワークによる地震波形古記録からの深部低周波微動の検出

使用卷积神经网络从地震波记录中检测深部低频震动

• 发表时间: 2022
• 作者: Ogasahara Yasuhiro;Kuribara Kazunori;Oshima Kunihiro;Qin Zhaoxing;Sato Takashi;金子 亮介，長尾 大道，伊藤 伸一，鶴岡 弘，小原 一成
• 通讯作者: 金子 亮介，長尾 大道，伊藤 伸一，鶴岡 弘，小原 一成

畳み込みニューラルネットワークを用いた地震波形画像からの深部低周波微動の検出

使用卷积神经网络从地震波形图像中检测深层低频震颤

• 发表时间: 2021
• 作者: 田中啓太郎;錦見亮;坂東宜昭;吉井和佳;森島繁生;金子 亮介，長尾 大道，伊藤 伸一，小原 一成，鶴岡 弘
• 通讯作者: 金子 亮介，長尾 大道，伊藤 伸一，小原 一成，鶴岡 弘