Development of hybrid earthquake warly warning system using machine learning

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本研究では、緊急地震速報の誤報を減らし、精度を改善する新しい手法を開発する。今年度は、緊急地震速報のための震源決定手法の一つである、IPF法をリアルタイムで試験するためのプロトタイプシステムを構築した。まず、入力データとなるリアルタイム地震波形記録を、処理サーバーにリレーするスクリプトを作成した。京都大学防災研究所では、全国の微小地震観測網の連続データを1秒毎にパケットで受信しており、これを既存のコマンドを利用して処理サーバーにリレーした。微小地震観測網のデータには、気象庁地震観測網やS-net、Hi-netなど、異なるタイプの地震計が利用されている。そこで、それぞれのセンサーや収録システムに合わせて、地震波形の機器特性の補正を逐次リアルタイムで行うプログラムを作成した。これらの処理環境を構築したことで、複数の地震観測網を統合して処理する拡張IPF法のオンライン試験が可能となった。並行して、震源決定手法のアルゴリズム改善に取り組んだ。観測点処理結果を入力とするIPF法では、震源から遠く離れた誤検測の影響を排除するため、震源に近い観測点順に尤度関数の重みを設定している。しかしHi-net等のセンサを活用すると、観測点順の重みでは観測点カバレッジが狭くなり、深発地震などで不安定となる。そこで、震源距離順の重みに尤度関数の設計を変更し、深発地震等で安定して震源推定できることを確認した。震源推定精度を高めていく上では、現在の波動伝播の状況を可能な限り正確に把握することが重要である。そこで、現在の波動場に関して得られる情報を更に増やすことを目的として、深層学習を用いて地震波形から波動伝播方向を直接推定する手法を開発し、単独観測点のみの波形からでも伝播方向を精度良く推定可能であることを示した。