相似地震を用いた火山・内陸域でのゆっくり滑りの検出

使用类似地震检测火山和内陆地区的慢滑坡

基本信息

批准号：
22K03752
负责人：
行竹洋平
金额：
$ 2.58万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03752/
关键词：
群発地震非地震性すべり機会学習相似地震機械学習地震検出

项目摘要

本年度は、火山及び内陸域での群発地震の震源カタログを作成するため、火山性地震を対象とした機械学習による地震波位相検出器の作成及び学習モデルの構築を進めた。作成された学習モデルと機械学習を用いた走時読み取りコードを用いて、連続波形地震波形記録から走時を読み取り、同じ地震からの地震波の同定などの処理を経て、震源位置を推定するシステムを構築した。このシステムを、霧島火山における地震観測網のより取得された過去13年間の連続波形記録に適用し、火山性地震の震源カタログの構築を進めた。その結果、手動検測により得られた既存の震源カタログに対して、約7倍の数の地震が検出され、霧島火山における詳細な地震活動の描像を得ることができた。さらに、箱根火山においては、過去20年間の震源カタログと地震波形データをもとに、相似地震の検出を進めた。その結果、2015年箱根湖尻域で発生した群発地震活動において、多数の相似地震が検出された。この群発地震活動に伴う地殻変動が近傍の傾斜計により観測されていることが明らかになり、傾斜変動は群発地震の震源分布をもとに推定された断層面を、右横ずれ方向に4cm滑らせることで説明できることが明らかになった。この地殻変動に基づく断層モデルのモーメントと地震積算モーメントを比較すると92%のモーメントが非地震性滑りにより解放されたことになり、群発地震の発生と非地震性すべりとの関係を裏付ける重要な観測情報となった。またより高精度な検測データが得られるように機会学習による走時読み取りコードの改良を進めた。

在今年，为了创建一个用于火山地震的震中目录并创建学习模型，我们已经使用机器学习来创建地震相检测器，用于火山地震和建立学习模型。使用创建的学习模型和使用机器学习的运行时间读取代码，构建了一个系统来读取连续波浪地震波形记录的运行时间，然后执行处理，例如从同一地震识别地震波，然后估算震中位置。在过去的13年中，该系统应用于从基里希玛火山的地震观测网络获得的连续波形记录，并进行了火山地震的Epicenter目录的构建。结果，比通过手动检查获得的现有震中目录的地震大约高出七倍，并获得了基里希玛火山的地震活动的详细说明。此外，在过去20年中，基于震中目录和地震波形数据在Hakone火山上发现了类似的地震。结果，在2015年哈科内湖地区发生的簇地震活动中发现了许多类似的地震。已经揭示了附近倾斜仪观察到与集群地震活性相关的地壳运动，并且可以通过基于偏心分布的侧面分布估算的断层平面来观察到倾斜的运动来解释倾斜平面。比较基于这种地壳运动和累积的地震力矩的断层模型的力矩，由于非断面滑动，释放了92％的矩，这使得非常重要的观察信息支持集群地震发生与非震中的发生之间的关系。此外，我们通过机会学习改善了运行时阅读代码，以获取更准确的检查数据。