「地震調査研究推進本部（本部長：文部科学大臣）」（ 地震本部）は、政府の特別の機関で、我が国の地震調査研究を一元的に推進しています。

地震本部
The Headquarters for Earthquake Research Promotion Newsニュース
令和3年1月18日発行（年4回発行） 第13巻 第3号

P2

2020

冬

地震調査研究推進本部
次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント
地震波動解析
（iSeisBayes）の取り組み
東京大学地震研究所

P4

地震調査研究推進本部
災害軽減へ向けて理学・工学をつなぐ計算科学
東京大学地震研究所

図1

GNSS-音響測距結合方式（GNSS-A）による海底地殻変動観測

P6

地震調査研究プロジェクト
防災対策に資する南海トラフ地震調査研究
プロジェクト（その2）
防災科学技術研究所・京都大学・名古屋大学・東京大学

調査研究機関の取り組み

P8

GNSS-A海底地殻変動観測の新解析手法の開発とプログラムコードの公開
海上保安庁

地震本部ホームページ https://www.jishin.go.jp/

P10

地震調査研究推進本部
地震本部のホームページについて

地震調査研究推進本部

次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント
地震波動解析（iSeisBayes）の取り組み— 東京大学地震研究所 —1

効に活かすための議論が始まっています。これが実現す

はじめにれば、事実上、地震観測点が数千万ないし数億点に達することになり、「地震超ビッグデータ」が得られることに1995 年兵庫県南部地震（阪神・淡路大震災）以降、なります。しかしながら、従来の地震データ解析手法は、

わが国には 1,000 点を超える地震計からなる高感度地

このような地震超ビッグデータに適したものとはなって

震観測網（Hi-net）をはじめとする地震観測網が整備さいません。計算時間を短縮するために高性能な計算機をれ、日本周辺における地震活動を 24 時間 365 日絶え使うだけでは不十分で、解析アルゴリズムから根本的に間なく観測しています。しかし観測点の間隔は数十キロ作り変えていく必要があります。近い将来、必ず到来す

メートルもある上、人工ノイズが大きい都市部には、ほる地震超ビッグデータ時代に向けて、今からこれに着手

とんど観測点が設置されていませんでした。1923 年大していかなければなりません。そのためには、もはや地正関東地震（関東大震災）のような首都直下型地震がい

震学の専門家だけでなく、近年進展著しい機械学習やベ

ずれ再来する可能性が高いことから、文部科学省の委託

イズ統計学を導入するために、情報科学や数理科学の専研究「首都直下地震防災・減災特別プロジェクト」（2007

門家の協力が必要不可欠です。

〜 2011 年度）の一環として約 300 点の地震計からなる首都圏地震観測網（通称：MeSO-net）が整備されました。MeSO-net の観測点の間隔は数キロメートルですので、世界的に見ても極めて空間解像度の高い地震観

2次世代地震計測と最先端ベイズ統
計学との融合によるインテリジェ
ント地震波動解析（iSeisBayes）

測ができるようになったと言えます。これに加え、20172017 年度に、科学技術振興機構 戦略的創造研究推

年度には「データ利活用協議会」が発足し、電気・ガ

進事業 CREST の研究課題として「次世代地震計測と最ス・水道会社などの民間会社が持つ振動計やスマートフォ

先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震

ンに内蔵されている加速度計のデータを、地震研究に有波動解析」（通称：iSeisBayes、研究代表者：平田直図 1 地震超ビッグデータ時代に向けたインテリジェント地震波動解析システム

P2

地震本部ニュース

2020 冬地震調査研究推進本部

35˚48'

Tokyo

35˚42'

35˚36'

EW
t=17.36s
0
139˚36'

図 2 地震波形データから地震波を検出するための深層学習モデル（Yano et al., 2020）

139˚42'

139˚48'km

5

139˚54'図 3 データ同化に基づく首都圏における地震
波動場の再現（Kano et al., 2017）東京大学名誉教授）が採択されました。本研究課題では、「首都圏観測地震波形デー

東京大学地震研究所を中心とする地震学の専門家と、東タセット」という手法性能

京大学大学院情報理工学系研究科を中心とする統計学の評価用の標準データセットと専門家の協働により、地震超ビッグデータ時代に向けたしてまとめ、世界に向けてデータ解析アルゴリズムの抜本的革新を目指しています。

公開する準備を進めています2020 年度からは、東北大学大学院工学研究科を中心と（図 4）。これは、空間的にする応用数理科学に強い研究者が加わって約 30 名の研極めて高密度な地震観測網究者が集結する大きなプロジェクトに発展し、毎月開催

である MeSO-net のデータ

する月例会を通して若手研究者を中心に積極的な異分野だからこそ構築可能です。

図 4 手法性能評価用標準データセット「首都圏地震観測波形
データセット」

交流を進めています。
iSeisBayes で開発するアルゴリズム群は、「基盤解析地震学と情報科学・数理科学の協働盤解析技術では、多種多様かつ膨大な数のセンサーに3よって構成される地震観測点から、目的に合わせた観測

地震学への情報科学・数理科学の導入は、決して今に技術」と「応用解析技術」に大別されます（図 1）。基点を選択する「観測点選択アルゴリズム」や、地震波形デー

始まったことではありません。例えば、現在、気象庁でタから地震や微動といった地球内部起源の振動現象を抽行われている P 波の自動検出には、統計学の手法が使出するための、深層学習をはじめとする情報科学的手法

われています。しかしながら、地震超ビッグデータが持を開発しています（図 2）。地震の初動である P 波の検つ潤沢な情報を最大限に抽出し、地震防災・減災に活か

出は、小さな地震の場合には既存手法では見逃しや誤検していくためには、急速な進展を遂げている現代の情報

知が 10% 程度起こりますが、我々はそれを 1% 程度に科学を採り入れ、地震データ解析手法を大幅に刷新してまで抑えることを目標としており、ある条件の下ではそいく必要があります。これは決して少人数の研究者で実の目標を達成しつつあります。また、応用解析技術では、現できるものではなく、国レベルで進めていかなくては

地震発生域における地下の状態を示すバロメータであるなりません。情報科学や数理科学は、地震から国民の生

応力降下量を「マルコフ連鎖モンテカルロ法」によって活を守る力を秘めています。

推定する手法や、「ガウス過程回帰」に基づき、本震直後の極めて雑音の多い時間帯の余震検知確率を高精度に

iSeisBayesホームページ

推定する手法、さらには気象予報でも用いられているシ

http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/project/iSeisBayes/

ミュレーションとデータを融合する計算技術「データ同化」
を導入し、プレート境界における摩擦パラメータ推定や、

著者プロフィール

緊急地震速報の改良に繋がる可能性を秘めた地震波動場を再現するための手法開発が進められています（図 3）。
地 震 デ ータ解 析 の た め の 深 層 学 習 の 適 用 研 究 は、
iSeisBayes だけでなく、世界中で多数の研究者が精力的に進めています。しかしながら、多数存在する深層学
習のネットワークモデルの良し悪しを比較し、より良いモデルの開発に繋げていくためには、同一のデータセッ
トを使ってモデルの性能を評価する必要があります。そこ
で iSeisBayes では、MeSO-net の観測データの一部を

長尾 大道 （ながお ひろみち）
東京大学地震研究所 准教授。専門は数理地球科学。京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻で博士（理学）を取得。核燃料サイクル開発機構（現在の日本原子力研究開発機構）、海洋研究開発機構、統計数理研究所を経て、2013 年より現職。東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻を兼務し、固体地球科学に資する数理科学に関する研究を進めており、「次世代
地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテ
リジェント地震波動解析」プロジェクトでは事務局長を務めている。

地震本部ニュース

2020 冬P3

地震調査研究推進本部

災害軽減へ向けて理学・工学をつなぐ計算科学— 東京大学地震研究所 —1

有限要素モデルの生成手法とこれを用いた解析手法が必はじめに要となり、計算科学の出番となります。三次元の複雑なモデルに対してロバストに、高精度な超大規模有限要素

先端的な観測が継続され、さまざまな観測データの蓄モデルを構築することは難題ですが、例えば、地殻変動、積が進められてきています。また、5G & ポスト 5G 及び地震動、地盤震動解析で頻出する成層構造に対しては [1]

IoT の進展に伴い、この蓄積がさらに加速されると期待の方法により 1 兆自由度を超える超大規模有限要素モデされることから、多数の観測機器から得られたデータをルの構築が可能となりました。一方で、この超大規模有

蓄積し、大規模共通解析基盤を用いて多種多様なシミュ

限要素法を用いた解析はさらに難題です。超大規模問題

レーションを駆使して過去・現在・未来を評価可能なデであっても、京や富岳のような超大規模計算機を用いれジタルツインを観測データとの融合により構築すること

ば簡単に計算できると思われますが、実は有限要素法自で、理学から工学をシームレスに接続し、地震・火山に体が最近の計算機機構と相性が悪い手法であり、超大規関する諸現象の科学的研究と直接又は間接に地震・火山

模計算機を用いたとしても超大規模問題を解くことは容に起因する災害の予防並に軽減方策を従来よりもさらに易ではないのです。具体的には、有限要素法の計算の核深く探究することが出来るようになると期待されます。

となる部分がランダムメモリアクセス卓越型であることから生じるボトルネックの解決を図るとともに、超大規2計算科学によるひとつのブレークスルー

く新たな手法の開発が必要となりました。
ここ最近 5 年ほどのうちに上記を解決するひとつの計

地震現象は複雑であり多種多様な現象を含んでいます。

算科学的なブレークスルーがなされ、数百億自由度以上

しかしながら、レングスケールや分解能は異なるものの、（最大 2 兆自由度）を扱うことが可能な超大規模高速有数理問題の観点からみると地震現象の多くの挙動は、静限要素法解析が実現されました（例えば [2] など）。こ的 / 動的・非線形 / 線形の応答としてモデル化されるといれにより、理学から工学までのレングスケール、要求分

う共通項があり見通しが良くなります。対象とする現象に解能、構成則が異なる、列島スケールの応力蓄積過程、よって「構成則」や「感覚」などは異なりますが、このよ

M9 クラスの震源過程、都市の揺れ、地盤・構造物の連うな観点からは理と工をそこまで区別する必要はなく、多成などの静的 / 動的・非線形 / 線形の挙動をこの単一のくの現象がこれらの順・逆解析をする問題に帰着される

共通解析基盤により解析することが可能となりました（例ことになります。そのため、理学から工学までをシームレ

えば、図 1）。もちろん現時点では、ようやく解析できる

スに接続し俯瞰的な観点から災害軽減を目指すための共ようになったばかりであり、この精度・信頼性向上のた通解析基盤の構築が出来るのではと考えられます。

めに研究開発が必要なことは言うまでもありません。し一方で、このような共通解析基盤の構築には難題があかし、この共通大規模解析基盤開発により、理学から工ります。
（応力フリーの）境界条件や幾何形状が解に強く学までの現象をシームレスに解析し、俯瞰的に理解でき影響を及ぼす数理問題なので、非構造要素に基づく有限ることの可能性が示されました。

要素法を用いることとなりますが、対象としている問題

上記の計算科学による超大規模物理シミュレーションのサイズが大きくかつ解の信頼性（収束性）を担保するの実現だけでなく、計算科学と情報科学の融合による新ための分解能が高いため、モノづくり分野等での従来のたな可能性も解析能力向上を図る上で見逃せません。例

有限要素法で扱っている問題規模（100 万自由度程度）

えば、超大規模物理シミュレーションにより未経験の大よりも格段に大きな規模の問題（1 億～ 1 兆自由度）を

地震をシミュレーションし、疑似的な超大規模稠密観測解く必要があります。

データを計算機上で観測し、これにより構築した人工知超大規模問題を有限要素法で解くためには、超大規模P4模計算機の超多数の計算機を効率的に連成させながら解地震本部ニュース

2020 冬能（サロゲートモデル）により被害予測を行った事例も

地震調査研究推進本部あります。また、対象とする微分方程式を学習した人工引用）

知能を用いることで大規模物理シミュレーション自体を[1] Tsuyoshi Ichimura, Ryoichiro Agata, Takane Hori,

高速化できる可能性（例えば、[3]）など新たなアプロー
チも模索されています。

3

Kazuro Hirahara, Chihiro Hashimoto, Muneo Hori, Yukitoshi
Fukahata, An elastic/viscoelastic finite element analysis
method for crustal deformation using a 3-D island-scale
high-fidelity model, Geophysical Journal International, 206,
114-129, 2016.

おわりに[2] Tsuyoshi Ichimura, Kohei Fujita, Pher Errol Balde
Quinay, Lalith Maddegedara, Muneo Hori, Seizo Tanaka,

ここ最近 5 年ほどの計算科学によるブレークスルー

Yoshihisa Shizawa, Hiroshi Kobayashi and Kazuo Minami,

により、災害軽減へ向けて理学から工学までをシームレ

Implicit Nonlinear Wave Simulation with 1.08T DOF

スにつなぐことを目的とした大規模共通解析基盤の開and 0.270T Unstructured Finite Elements to Enhance

発が進みました。貴重な観測データをより活用できる解Comprehensive Earthquake Simulation, SC15: International

析能力向上がさらに進められることで、観測の意義がより明確化されつつ更なる先端的な観測がなされるとともに、Society5.0 時代における Big Data & Extreme
Computing を用いた都市・社会・地球の次世代デジタ

Conference for High Performance Computing, Networking,Storage and Analysis, Article No. 4, 2015.
[3] Tsuyoshi Ichimura, Kohei Fujita, Muneo Hori, Lalith
Maddegedara, Naonori Ueda, Yuma Kikuchi, A Fast
Scalable Iterative Implicit Solver with Green’s function-

ルツインによる理工連携の進展により災害軽減がさらにbased Neural Networks, 2020 IEEE/ACM 11th Workshop

進むと期待されます。

on Latest Advances in Scalable Algorithms for LargeScale Systems（ScalA）, 61-68, 2020.

謝辞）本研究の一部は、ポスト「京」重点課題 3「地著者プロフィール

震 ・ 津波による複合災害の統合的予測システムの構築」、「『富岳』成果創出加速プログラム：大規模数値シミュレー
ションによる地震発生から地震動・地盤増幅評価までの統合的予測システムの構築とその社会実装」、JSPS 科研
費 JP18H05239、JP18K18873 の助成を受けたものです。

市村

強 （いちむら つよし）

東京大学地震研究所計算地球科学研究センター長 教授。専門は、計算科学、
応用力学、地震シミュレーション。2001 年東京大学大学院工学系研究科社会基盤工学専攻博士課程修了 博士（工学）。2001 年東北大学大学院工学研究科土木工学専攻助手、2005 年東京工業大学大学院理工学研究科土木工学専
攻助教授を経て、2009 年東京大学地震研究所 現在に至る。京コンピュータ・
富岳コンピュータプロジェクトなどに従事しつつ、新たな計算科学・応用力学的アプローチの創成とこれらを用いた防災減災に資する地震シミュレーションの高度化に取り組んでいる。

図 1 開発した数百億自由度以上（最大 2 兆自由度）の超大規模高速有限要素法
解析による、列島スケールの応力蓄積過程から M9 クラスの震源過程、都市の揺れから地盤・構造物の解析例。これらを連成することで理学～工学までのシームレスなシミュレーションが可能となる。



地震本部ニュース

2020 冬P5

地震調査研究プロジェクト

防災対策に資する
南海トラフ地震調査研究プロジェクト（その2） — 防災科学技術研究所・京都大学・名古屋大学・東京大学 —1

サブテーマ 2
地震防災情報創生研究

難所が必要となるかについてシミュレーションするための広域人口動態分析システムを開発し社会に実装します。
藤原広行

本研究課題では、地震発生の時空間的な多様性を持つとされている南海トラフ沿いの巨大地震に対して、「通常と異なる現象」発生後の時間推移についてもその多様性の3

サブテーマ 2-（e）発災時の企業の事業活動停止を防ぐ
平山

一例としてとらえることにより、地震や津波のハザード・リ

修久

スクの防災情報基盤を創生し、「命を守る」「地域産業活動

現在、多くの企業の事前防災対策に使われている被害を守る」「大都市機能を守る」の 3 つの目標を立て研究を

想定は、発災時の人・物の流れなど地域を俯瞰した事態

推進します（図 1）。

を考慮しきれていません。そのため、南海トラフ地震臨時
情報発表時において、社会が萎縮することで、事業継続に対する障害生起や企業の事業活動停止への影響波及に至る恐れがあります。すなわち、臨時情報発表時の状況に即応した地域の企業活動を守ることが重要となります。本サブテーマでは、臨時情報を活かした被害軽減のため、社会のモニタリングデータを活用したリアルタイムな社会様相の把握を可能とし、様々な階層における事態想定シミュ
レーション手法の開発に取り組みます。地域社会と連携した産業構造把握と最適な行動計画策定手法、ダイナミックに変容する社会の非定常状態や社会様相の把握・共有手法、特徴的時間断面での地域を俯瞰した被災シナリオと図 1 サブテーマ 2：地震防災情報創生研究の概要

2

事態想定手法を開発し、相互連携技法を社会実装するこ

サブテーマ 2-（d）臨時情報発表時の人々の行動意思決定に資する情報の提供
矢守克也とで、南海トラフ地震臨時情報発表時の社会の萎縮を回避し、命を守ると同時に社会機能を維持し、後発地震での被害の最小化を目指します。そして、社会動態を反映した被害予測による事前対策、企業の災害対応計画の立案
支援、積極的な事前防災投資の促進が期待できます。

事前避難など絶大な減災効力をもつと期待される一方で、大きな不確実性を有する南海トラフ地震に関する「臨時情報」の効力を引き出すために、どの範囲の、どのような人々が事前避難すべきか－この点に関する客観的基準、および、適切な避難先・避難方法を同定するための手法P6

4

サブテーマ 2-（f）
発災時の大都市機能の維持
廣井悠

高次かつ複雑に構成された大都市では様々な要素が関を開発し実装します。具体的には、第 1 に、津波避難訓

係し、巨大災害後に思いもよらない現象が発生すること

練支援アプリとして開発した「逃げトレ」の成果と津波防も少なくありません。災害直後にこれから発生する事象を

災まちづくりのためのツール「逃げ地図」を再編し、訓練定性的にリアルタイムで推測し、次々と連関して起こる事

実施のたびに住民の空間移動データが標準化された形式

象を提示することができれば、副次的な災害事象を未然でビッグデータとして蓄積されるシステムを構築し、事前に防ぐことも可能と考えられます。本研究は、災害の連鎖

避難の要不要を診断（避難困難地域を同定）可能なシス構造を表す災害連関図をリアルタイムで自動的に作成し、テムとして再編し社会に実装します。第 2 に、空間モバイ

対策に生かそうとするものです。具体的には、過去の震災ルデータを活用して、人や車の移動に伴った大規模な空間

関連の新聞記事やニュース原稿、インターネットの記事な

移動動態を予測・実測し、「臨時情報」の発表時に、どのどあらゆる文章を教師データとして機械学習にかけること

地域でどのような人口移動が生じ、どこにどの程度の避で、「原因」と「結果」の膨大なデータベースが作成でき

地震本部ニュース

2020 冬地震調査研究プロジェクトます。このデータベースを様々な災害現象について事前にため、推定される強震動と地盤データを用いた海岸構造物

作りこむことで、作成した学習モデルと合わせ、発災初日の変形、津波浸水深から瓦礫発生量と集積地、さらに、津のニュース原稿や記事などを手掛かりに、いまどのような

波火災の評価へとつなげます。これにより、避難場所の潜現象が発生していて、その現象 A が発生した時に、どの在的なリスクの可視化が可能になります。被害軽減化と復ような条件で望ましくない結果 B1、B2、B3…が発生す

興迅速化に向けて、自治体とその対策の議論につなげます。

るのかを、つまり巨大災害の連鎖構造をリアルタイムで予最後に、これらの情報を受け取った各人が適切に判断測することができます。過去の経験やデータの蓄積を利活し、行動につなげるために、情報リテラシーの向上を図用し、災害が社会に与える様々な悪循環を未然に防止すります。知識、経験、判断力、行動力、未来志向の 5 つるこの研究は、スマートシティ時代の新しい防災対策になの項目の向上を計測する仕組みを検討しています。これるのではないかと考えています。

は、研究成果がいかに地域防災に貢献しているか、地域

5

サブテーマ 2-（g）地震防災基盤シミュレータの構築
中村からの評価を受けることを意味します。自治体や基礎自治体と連携し、理学・工学・社会科学の成果の地域実装を図るとともに、その着実な進捗をモニターします。

洋光

時空間的な地震発生の多様性を持つ南海トラフ地震を対象に、地震や津波のハザード・リスク情報を創出することを目的とした地震防災基盤シミュレータを開発します。
具体的には、「通常と異なる現象」を地震発生の多様性の一例としてとらえ、それが起こった後の時間推移を考慮した条件付きリスク評価手法を開発します。また、「地殻活
動情報創成研究」や地震本部の知見を採り入れつつ、地震発生の多様性を表現するために構築された時空間的に膨大な組み合わせからなる断層モデル群に対して、長継
続時間・広帯域強震動や津波遡上を安定的かつ効率的にシミュレーションできる手法を開発し、
事前避難、
産業活動、
大都市機能維持のそれぞれの地域性の観点から南海トラ
フの地震像を類型化する手法の開発を行い、類型化毎の図 2 サブテーマ 3：創生情報発信研究の概要

代表的な広域災害シナリオを構築します。このように創出したハザード・リスク情報を格納する情報基盤を、防災科研の地震ハザードステーション（J-SHIS）、津波ハザード
ステーション（J-THIS）、リアルタイム地震被害推定シス
テム（J-RISQ）と連携できる形で地震防災基盤シミュレー
タとして構築し、他の研究テーマと連携して利活用を進めることで防災対策に活かします。

6藤原 広行 （ふじわら ひろゆき）
防災科学技術研究所マルチハザードリスク評価研究部門長。1989 年京都大学大学院
理学研究科中退。科学技術庁国立防災科学技術センター（現：防災科学技術研究所）入所。博士（理学）。全国強震観測網 K-NET の整備、全国地震動予測地図の作成、リアルタイム地震被害推定システムの開発などに従事。

矢守 克也 （やもり かつや）

サブテーマ 3
創成情報発信研究髙橋

成実

本研究課題では、秋号で紹介したサブテーマ 1 からの理学研究、サブテーマ 2 からの工学・社会科学研究の成果を取り込み、地域や企業と連携して、それらの情報を利活用する手法を検討して情報の水平展開を行います。
下記の 3 つのアクションを開始します。
一つ目は、これまでの理学・工学・社会科学の成果を
地域や企業に展開した例を共有し、各地域と共有するための情報発信検討会の開催です。津波、複合災害、支援・
内陸地震、産業の 4 つのテーマに絞り、各地域の防災上の課題としている地域や企業と共有します。参加組織としては、地域の拠点大学、自治体、基礎自治体、インフラ事業者、地域に貢献する企業を念頭に置いています。
二つ目は、地域の防災上の課題を研究成果に基づき評価する取り組みです。2011 年東日本大震災では、巨大津波により、多くの瓦礫が発生し、集積場所では津波火災が発生しました。浅い津波浸水深評価が安心材料になり得る

著者プロフィール

京都大学防災研究所教授。大阪大学大学院人間科学研究科単位取得退学。博士（人間科学）。専門は社会心理学、防災心理学。経済産業省グッドデザイン賞金賞（2018 年）、国際総合防災学会実践科学賞（2018 年）、 日本自然災害学会「学術賞」（2015 年）などを受 賞。主 著 に、「Disaster Risk Communication: A Challenge from a Social
Psychological Perspective」（Springer）、「防災人間科学」（東京大学出版会）など。

平山 修久 （ひらやま ながひさ）
東海国立大学機構名古屋大学減災連携研究センター准教授。専門は災害環境工学。
京都大学大学院工学研究科で博士（工学）を取得。人と防災未来センター、京都大学大学
院工学研究科、
国立環境研究所を経て 2016 年より現職。上水道システムの災害対策、
災害廃棄物対策に関する研究を進めている。

廣井 悠 （ひろい ゆう）
東京大学大学院准教授。東京大学大学院工学系研究科博士課程を 2 年次に中退後、同・特任助教、名古屋大学減災連携研究センター准教授を経て、2016 年より現職。博士（工学）。専門は都市防災、都市計画。平成 28 年度東京大学卓越研究員、JST さきがけ研究員（2016 ～ 2020 年、兼任）。主な受賞に平成 24 年度文部科学大臣表彰若手科学者賞など。主な著書に「知られざる地下街」など。

中村 洋光 （なかむら ひろみつ）
防災科学技術研究所マルチハザードリスク評価研究部門副部門長。専門はリアルタイム
地震防災。東京大学大学院理学系研究科にて博士（理学）を取得。財団法人鉄道総合技術研究所研究員を経て、2006 年に防災科学技術研究所に着任。2019 年より現職。リアルタイム地震被害推定システムの開発や地震や津波のハザード・リスク評価研究を進めている。

髙橋 成実 （たかはし なるみ）
防災科学技術研究所南海トラフ海底地震津波観測網整備推進本部副本部長。専門は海洋地震学。千葉大学大学院自然科学研究科にて博士（理学）を取得。東京大学大気海洋研究所を経て、海洋研究開発機構に着任。2016 年より、防災科学技術研究所に移籍、2020 年
より現職。地殻構造から地震活動モニタリング研究、津波予測システムの開発、高度化研究を進めている。

地震本部ニュース

2020 冬P7

調査研究機関の取り組み

GNSS-A 海底地殻変動観測の新解析手法の開発とプログラムコードの公開— 海上保安庁 —1て提案されました。

はじめに

海上保安庁では、海図作製のために培ってきた海域における測位技術を活かして、GNSS-A 海底地殻変動観測

地震大国である日本は、歴史的に多くの地震災害に見の技術開発に取り組んできました。2000 年に熊野灘に第舞われてきました。特に、2011 年東北地方太平洋沖地震

1 号の観測点を設置し、以降南海トラフおよび日本海溝のような海域で発生する巨大地震が繰り返し日本列島を沿いに順次観測点を増やしながら観測を続けています。

襲ってきました。日本の太平洋側にある日本海溝や南海ト

GNSS-A による海底地殻変動観測の有用性が実証されラフなどの海溝では、海側のプレートが陸側のプレートのたことで、2001 年に地震調査研究推進本部が行った基下に年間数 cm の速さで沈み込んでいます。このとき、両盤的調査観測計画の見直しの際には、「基盤的調査観測の者が接する境界面が強く固着していると、陸側のプレート実施状況を踏まえつつ、調査観測の実施に努めるもの」

が海側のプレートによって引きずりこまれ、陸側のプレーとして海底地殻変動観測が政策的に位置づけられること

トが変形し内部にひずみが蓄積されていきます。そのひずになりました。現在、海上保安庁では定期的に観測結果みが限界に達すると、元に戻ろうとして破壊が起き、地震を地震調査委員会に報告しており、地震・地殻活動の現が発生すると考えられています。日本の太平洋側には、北状評価の資料として役立てられています。

海道から沖縄までの全域に海溝が存在するため、海溝で発生する地震に対する備えが防災上の重要課題となっていを海溝型地震と分類し、その規模や発生確率等の評価を3行っています。

地震学で必要とされる地殻変動現象を捉えるためには、ます。地震調査研究推進本部では、こうしたタイプの地震

精度向上のための技術開発

海溝型地震の発生メカニズムの理解のためには、地下深海底の位置をセンチメートルの精度で測定することが求のプレート境界の状態を詳細に調べる必要があります。そめられますが、これはメートルオーダーで位置が分かればのための強力な道具のひとつが地殻変動観測です。人工

十分である通常の海洋調査とは桁違いに高い精度です。そ衛星等を利用した宇宙測地技術の進展による高精度測位のため、専用に設計された観測機器を市販の機器と組み合は、詳細な地殻変動の把握を可能としました。しかしながわせて使用しています。また観測では、図 1 に示すように、ら、海溝型地震の震源の大部分は海底下にあり、陸上の海上における観測プラットフォーム（海上保安庁では有人観測網で震源域の詳細を把握するには限界があります。その船舶を使用していますが、近年大学等の研究機関では無のため、海域において地殻変動を観測するための技術が人機の開発も進められています）の運用が必須です。こう必要となります。

したことから、GNSS-A 観測は実施のための技術的・コス
ト的なハードルが高く、現在においても、広域に観測網を2

GNSS- 音響測距結合方式による海底地殻変動観測

センチメートルの精度を達成するためには、様々な誤差
要因を補正する必要があります。特に、最大の誤差要因と海中では、電波が著しく減衰するため、電波を利用する考えられる海水温の変動等による音波の伝播速度の変動

宇宙測地技術によって海底の地殻変動を観測することはをいかに補正するかが鍵になります。そのため、各研究機できません。そこで、海水中でも遠距離を伝わることが可関で研究が進められており、解析手法・ソフトウェアの開能な音波を組み合わせて、海底における精密な位置測位

発は各機関が独自に行っています。

を可能とする GNSS- 音響測距結合方式（GNSS-A）にP8展開し定常的に観測を行っているのは日本のみです。

海上保安庁では、2018 年から 2019 年にかけて、新よる海底地殻変動観測（図 1）のアイデアが、1980 年代

たに海中の深部における音速の傾斜構造を補正する手法に米国スクリップス海洋研究所のフレッド・スピースによっを開発しました。この新手法の結果は、地震調査委員会

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2020 冬調査研究機関の取り組みに報告している業務的なルーティン解析の結果よりも良今後は、GARPOS による解析を業務的なルーティン解い結果が得られることを確認しています。しかしながら、析に用いるための検討を進め、地震調査委員会等におい2000 年代初頭に作成した初期の解析ソフトウェアに、てより精度の高い成果を報告できることを目指します。

様々な研究成果を随時盛り込んでいったため、プログラム

陸上の GNSS 観測では、RINEX と呼ばれるデータのコードが複雑化し、これ以上の開発やルーティンの業務に共通フォーマットによって、どのメーカーの受信機で取得し組み込むことが困難な状況になってきました。

たデータであっても、同じフォーマットで扱うことができます。データ解析用のソフトウェアも、学術用から商用のも

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新解析手法の開発とプログラムコードの公開のまで多数存在し、世界中の多数の研究者によって研究開発が進められています。
今回 GARPOS では、解析用のデータを GNSS におけ

そこで、海上保安庁の研究グループでは、全く新しいる RINEX のような互換性のある共通フォーマットとするこ解析ソフトウェア GARPOS（GNSS-Acoustic Rangingとで、他機関とのデータ交換や検証が容易になるように設

combined POsitioning Solver）を開発し、ソースコー

計しました。GARPOS の公開と、データの共通フォーマッ

ドをオープンソースソフトウェアとして公開しました（doi.

ト化によって、GNSS-A の研究の裾野が広がり、さらなる

org/10.5281/zenodo.3992688）。GARPOS では、観測の高度化につながることが期待されます。GNSS-A の

これまで様々に提案されてきた解析手法を包含するように

高度化・高精度化により、海域における地球物理学的現象

方程式系を整理することで、特に音波の伝播速度の補正

をより確実に捉えることで、地震・地殻活動を評価するたについての研究が進めやすいように設計されています。

めに必要な情報を提供することを目指していきます。

図 1 GNSS- 音響測距結合方式（GNSS-A）による海底地殻変動観測

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地震調査研究推進本部

地震本部のホームページについて
前号（地震本部ニュース令和 2 年秋号）では、地震本部の発行する「パンフレット」を紹介しました。「地震本部ホーム

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ページ」は、地震調査研究の成果等を皆さまにお伝えするた毎号、皆さまにご覧いただいている「地震本部ニュース」は、

め、さまざまなコンテンツを掲載し、ご利用いただいております。

平成 20 年 5 月に創刊号を発行しました。
「地震本部ニュース」
では、これまでに「地震本部の取り組みの紹介」、「地震調査研究を実施している各機関の最新の研究」、大きな地震が発生した際の「地震調査委員会の評価」など、さまざまなトピッ
クを取り上げてきました。
地震本部ホームページには、刊行号のバックナンバー及びコ ラム を掲 載しております（https://www.jishin.go.jp/
herpnews/）。我が国の地震調査研究が、どのように進展してきているのか、その様子をうかがい知ることができます。

キッズページ

子 供 向 け の ポ ータ ル サイト（https://www.kids.jishin.

go.jp/）です。
6 つの項目から構成され「地震発生の仕組み」から「基礎的な調査研究の内容」を学習できるようになっています。
①地震発生！ ②どうして地震は起こるの？
③日本に地震が多いのはなぜ？

④地震が起きる前に⑤どんな調査・研究が行われているのかな？
⑥チャレンジ地震博士
防災授業の教材や自由研究などに活用してみてはいかがで地震による被害を軽減するためには、地震がどのようなもしょうか？

のかを理解し、地震発生時にとるべき最適な行動を判断する
力を養うことが大切です。このため、地震本部ホームページ
では、「地震についての基礎知識の普及」、「長期的な地震発
生の可能性の評価」、「発生した地震についての情報の迅速な広報」について、「各種コンテンツ」や「会議・報告書、主
要活断層や海溝型地震の長期評価の結果」など、地震被害の軽減に向け重要な情報を随時掲載・更新しています。
今後も引き続き、広報検討部会における議論や、関係機関との意見交換等を通して、更なるコンテンツの充実等を図ってまいります。

編集・発行

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※本誌で掲載した論文等で、意見にわたる部分は、筆者の個人的意見であることをお断りします。

※地震調査研究推進本部が公表した資料の詳細は、地震本部のホームページで見ることができます。

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