スロー地震の測地帯域データの解析高度化と広帯域スロー地震モデルの検証に関する研究

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昨年度に引き続き，歪・傾斜観測データを用いたスロースリップ検出について，客観的な検出アルゴリズムを構築し，８年分の観測データに適用，イベントカタログの構築をおこなった．また，その成果についてEPS誌にて論文を出版した．これまで歪・傾斜観測データを用いたスロースリップ検出は目視により行われており，検出基準の客観性が保証されていなかったが，本手法の構築により検出基準の客観性・統一性を保証することができるようになり，イベント発生統計解析などへのカタログの有効性が高まる．次のステップとして，検出したイベントの滑り時空間分布を推定するための手法開発に着手した．GNSS・歪・傾斜の３種類の測地観測データを統合して推定する手法を開発し，理論データを利用して滑りの解像度の検討をおこなっている．また，広帯域スロー地震モデルの検証ため，歪データの有効周波数帯域に関する検証を実施した．歪データの利用には，センサー周辺の媒質不均質を補正するためのキャリブレーションが必須であるが，これは潮汐帯域のシグナルを用いて実施されていた．このキャリブレーションがより短周期の帯域でも有効であるかは自明ではなかったため，遠地地震のシグナルを用いて歪計成分間の振幅比や周辺のF-net観測データとの比較を行い，キャリブレーションの有効性を確認し，この成果を論文に投稿した．これにより歪データを超低周波地震のCMT解析に利用する可能性が拓かれたため，CMT解析の精度検証を理論データを用いて実施している．