超高解像度でみる断層帯の地震学的構造 : 断層帯における流体分布の解明にむけて

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観測された大量の地震データを効率よく処理するためのパッケージを開発した。このパッケージでは日本で広く流通しているWINシステムのファイルシステムに対応している。先行研究などで公開されている深層学習モデルは波形ファイルの変換に処理時間がかかり、変換したファイルがストレージ容量を圧迫するなど、大量データを処理する上での問題があった。開発したパッケージは上記の問題を解決し、大量データの処理がより効率的に可能になった。開発したパッケージでは地震波の走時読み取りとP波初動の極性判定に深層学習を用いたモデルを使用している。このモデルは本研究が独自に開発した。開発した走時読み取りモデルは、先行研究で高性能とされているPhaseNet (Zhu and Beroza, 2019)やEQTransformer (Mousavi et al., 2020)よりも人間に近い走時読み取りを行う割合が高く、性能の高いモデルを開発することに成功した。また、開発した極性判定モデルでは、P波初動の位置と極性を同時に決定するモデルの開発に成功した。開発したパッケージを、これまで未処理だったデータに適用し、解析に使用できる地震波形数を倍増させた。さらに、開発した走時読み取りモデルを反射波の読み取りに活用し、約14万個もの反射波の走時を決定することができた。これらのデータと反射体の傾斜を考慮した解析により、反射体の高精度かつ高分解能のイメージングに成功した。さらに、レシーバ関数解析を行うことにより、これまで不明だった反射体の鉛直方向の構造を推定し、反射体が厚さ5km以下の地震波低速度の薄い層であることを明らかにした。得られた結果や先行研究から、反射体は有馬高槻断層帯の深部延長である可能性が推定された。これらの成果は、内陸の断層帯の深部延長の実体と深部から上昇してくる流体についての重要な知見を提供する。