Do turbidites provide a record of earthquakes and tsunamis? Examination by inverse analysis using deep learning neural network

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今年度は３つの領域で本研究課題に取り組んだ．すなわち，（１）水槽実験によるタービダイト逆解析手法の検証，（２）地層中のタービダイトの逆解析，（３）津波起源タービダイトの逆解析，の３つである．（１）２次元水槽実験により，傾斜変換点を伴う地形上を流れる混濁流の挙動を再現し，その堆積物の逆解析を行った．その結果，タービダイトから流速などの混濁流水理条件の逆解析が可能であることが実証された．ただし，濃度の再現性には問題があり，フォワードモデルの改善が必要であることが示唆された．（２）房総半島に分布する安房層群のタービダイトの単層解析を行い，その層厚・粒度分布を解明した．また，得られたデータに基づき予察的な混濁流の逆解析を行った．現時点では，逆解析モデルのトレーニングに用いるフォワードモデルの設定を見直し，逆解析の改善を進めている．（３）IODP Expedition 386に研究協力者であるCai Zhirongが参加し，日本海溝に堆積した2011年東北地方太平洋沖地震津波起源タービダイトの解析を行った．今年度はタービダイトの層厚・粒度分布の解析を行ったとともに，その逆解析が理論上可能であることを数値実験により実証した．また，これらの成果の基礎となるベッドフォームの形成条件や混濁流の挙動に関する基礎研究にも進展が見られた．具体的には，プレーンベッドの安定条件の解明や，混濁流の流速・濃度構造の解明を進め，それらの成果を論文として出版した．