— 11 —SENAC Vol. 45, No. 4（2012.10）［共同研究成果］

海底圧力観測データから海底鉛直変位を検出するための海洋モデルの開発
稲津大祐*・日野亮太・藤本博己
東北大学大学院理学研究科*現在

地震・噴火予知研究観測センター

独立行政法人

防災科学技術研究所

東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータシステム SX-9 を利用し、現場海底圧力観測データから cm スケールの海底鉛直変位を検出するために有効な全球海洋シミュレーションモデルを開発してきた。開発した海洋モデルは、2011 年東北地方太平洋沖地震の発生直前の約２日間にゆっくりと進行した数 cm の海底鉛直変位を、現場海底圧力観測データから明瞭に検出することに奏功した。

１．はじめに印加される圧力によって周波数が変化する水晶振動子を組み込んだセンサーを搭載した自律型ゲージ[1]を用いることで、海底において圧力を連続的に観測できる。この海底圧力の観測方法は、海洋物理学および測地学といった地球物理学的観測に用いられてきた[2, 3]。得られた海底圧力観測データ（pB(t)）には、諸々の地球物理学・非地球物理学的シグナルが含まれる。

p B (t ) = p ref + Δp B (t ) ,Δp B (t ) = Δp C (t ) + ΔpT (t ) + ΔpO (t ) + Δp A (t ) + Δp D (t ) + ε (t ) .
ここで ΔpB(t)は水深に相当する圧力 pref からの圧力偏差である。添え字の C、T、O、A、D はそれぞれ、海底鉛直変位、潮汐、非潮汐海洋変動、大気圧、測器ドリフトを表す。ε(t)はそれらからの残差である。我々はこれらのうち地殻変動に関係する海底鉛直変位のシグナルを抽出したい。特に、超巨大地震に関係し得るマグニチュード７クラスの地震を反映する cm スケールの海底鉛直変位を正確に抽出したい[4]。地殻変動は、地震時にほぼ瞬間的に変位するものと、非地震性のゆっくりとしたものに分けられる。特に、ゆっくりとした地殻変動を抽出するためには、変動の時間スケールが重なる海洋変動を正確に見積もり、除去する必要がある。
我々はこの目的のために、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータシス
テム SX-9 を利用し、海洋起源の海底圧力変動を現実的に表現できる海洋シミュレーションモデルを開発してきた[5]。本稿では、開発した海洋モデルについて簡単に記述し、そのモデルを現場海底圧力データの解析に適用することで、2011 年東北地方太平洋沖地震に関係するゆっくりとした数 cm の海底鉛直変位を明瞭に抽出できたことを報告する。海底ケーブル等を利用した海底圧力リアルタイムモニタリングシステムへの適用についても言及しておく。本稿の技術的詳細については学会誌で公表済である[6]。

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SENAC Vol. 45, No. 4（2012.10）

２．海洋モデル開
開発と SX-99 利用
東北大大学地震・噴噴火予知研究
究観測センターでは、これまで想定されてきた宮宮城沖地震[7]に関係する海底底の鉛直変位位を直接観測測するためにに、宮城沖で現場海底圧力力観測を行っってきた[4]。
。宮城沖に代表さされる日本海海溝だけでななく、海溝型型巨大地震がが発生するその他の世界のプレート沈沈み込み帯においいても同様なな観測を行ううことは重要要であるためめ、それらへへの適用も意識識し、モデル
ル開発は全球海洋洋を対象としした。この海海洋モデルはは実海洋を一層海洋で近似似するものでである[8, 9]。
。モデル
海洋は気気象再解析デデータ（気圧圧・海上風）によって駆駆動される。モデルの精度度は、我々のの宮城沖の観測デデータを含むむ、全球の深海海（水深 10000m 以深）の現場海底圧力力データによよって評価しした[6]。
ベース
スとなるシミミュレーショ
ョン（以下、Control Run と呼ぶ）にについて説明する。計算のの空間解
像度は東
東西・南北方方向ともに 1//12°であり、全格子数はは 4320×2160 である。東北大学サイバ
バーサイ
エンスセ
センターの SX-9
Sシステムの利用による、ノード内の 16CP
PU を用いる自動並列処理理（ジョブクラス
ス p16：1.6TF
FLOPS）によよる計算で、海洋変動のの１年分のラランが約３日で完了できる。これは Intel 社の社 Core2D
Duo プロセッッサ搭載のパパソコン（15GGFLOPS）ででの計算と比比べ、実性能能で約 200倍であっった。MPI チューニング
チグを施すこととで、自動並並列処理 p16 の場合と比べ、さらに約約３倍の計算速度度が達成可能能となった。ベクトル化化率は 99.68%%であった。
SX-9 を利用するこことで、空間間解像度が 1//30°の計算ままで現実的にに行うことがができた。そのの結果、解像度をを向上させれればさせるほほどモデル精精度が向上すするわけではなく、解像度度が 1/12°のときに最もモデルル精度が高くくなることががわかった。この問題にについて、風風によってモデル一層海洋
洋に入力されるエエネルギーがが、高解像度度で表現されれる急峻な海海底地形によって非現実的に強く消散散してしまう、とという一層海海洋モデルにによる近似のの限界が要因の一つと考えられる[6]。
。
このよように、本研研究のモデル
ルの枠組みににおいては、Control Run が最も現実的な海底圧力力変動を推定・予予測できるこことがわかっった（図１）。Control Ru
un は気象庁の気象再解析
析データ JR
RA-25[10]で駆動さされている。現在、JRA--25 は現時点点から約２日後にはデーータ取得可能なシステムにになっている。そそれに従い、現時点からら約２日遅れれで海洋モデルも更新可能能となっていいる。

図１：Coontrol Run による海底圧力力変動の RM
MS 振幅。

海底圧力観測データから海底鉛直変位を検出するための海洋モデルの開発

３．現場海底圧力力データへの適用— 13 —――2011
年東東北地方太平平洋沖地震
震―

Controol Run は現場
場海底圧力デデータの非潮潮汐海洋変動動成分を RMMS 振幅で約 18%減少させせることができる
る[6]。東北大大学による宮宮城沖の観測データでは、、非潮汐海洋洋変動成分のの RMS 振幅を 2.1hPaから 1.55hPa（海底圧圧力の 1hPa の変動は、海海底または海海面の 1cm の変位に相当する）にままで減少させるこことができる
る[5]。
宮城沖
沖の観測を継継続している
る最中、20111 年 3 月 11 日に東日本大大震災を引きき起こした 20112
年東北地方太太平洋沖地震
震（以下、東東北沖地震）が、この観観測網で囲まれる領域を破破壊の開始点点として発生したた。本震は非非常に巨大（（マグニチュード９）であり、宮城沖沖を主な破壊壊域として数数十 m の断層すべべりが生じた
た[11]。このすすべりは日本
本海溝に近いいほど大きくく、鉛直方向向で数 m の海海底変位となり、この鉛直変変位が災害のの主要因とななる、沿岸域で 10m を優優に超える津波を引き起こしたと考えられれている[12]。東北大学のの海底圧力観観測網でこううした鉛直変変位が直接観観測された[13]。このm スケーールの海底鉛鉛直変位は、海洋変動やや測器ドリフフトと比べ桁桁違いに大きく、何の補正正もなしにはっききりと認識でできた（図２２）。

図２：宮宮城沖のあるる観測点（GJT3：図３参参照）の海底底圧力偏差。黒線が生時系列で、赤線線が潮汐だけをを補正した時時系列であるる。434 日目（2011 年 3 月 11 日）に約約 400 hPa の圧力減少（約約 400 cmの海底底隆起）が確確認できる。
一方でで、本震発生
生の２日前にに、東北沖地地震の前震と考えられているマグニチュード７のの地震が発生し、その後活発発になった地地震活動が本本震につながったと考えらえている[[14, 15]。我々々は、東北沖地震
震に関係するる海底鉛直変変位を精密にに検出するたために、宮城城沖の現場海底底圧力データ
タから、潮汐成分分に加え、本本研究で開発発した海洋モモデルによって推定されれる海洋起源の海底圧力変変動を差し引く補補正を施した
た（図３）。そその結果、海海洋変動補正
正後の現場海海底圧力デーータ（図３c））では、特に観測測点 GJT3 において、に本震震までの２日日間に約 5 cmm のゆっくりりとした海底底の隆起（圧力力減少）が明瞭ととなった。

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図３：（a）震源位置を含む海底圧力観測点配置と（b, c）本震時（69 日目）を含む 30 日間の海底圧力偏差時系列。（b）では、潮汐だけを補正した時系列に、モデルで推定される海洋変動成分を重ねたものを表示した。（c）では、潮汐に加え、推定された海洋変動成分を差し引いた時系列を表示した。（b, c）において、本震時の数百 hPa の変位は枠に入るよう縮めて表示した。
前震や本震といった地震時の瞬間的な変位は、ゆっくりとした海洋変動と変動の時間スケールが異なるため、その特定・検出は比較的容易であるが、前震から本震にかけて見られたゆっくりとした変位は、海洋変動成分の補正無しには明確に指摘することはできない（図３b, c）。このように、本共同研究で開発してきた海洋モデルの適用によって、海底のゆっくりとした鉛直変位が実際に検出できる一例を示すことができた。現在、東北沖地震の発生に至る過程[15]や発生後進展する余効変動[16]について、精力的に研究が行われてきているが、震源近傍で取得されたデータを用いることで、より詳細な調査が可能となるだろう。

海底圧力観測データから海底鉛直変位を検出するための海洋モデルの開発— 15 —４．まとめと展望
本稿では、東北大学サイバーサイエンスセンターとの共同研究で開発した海洋モデルとその利用例について報告した。この海洋モデルは、現場海底圧力観測データから cm スケールのゆっくりとした海底鉛直変位を検出するために開発された。結果として、2011 年東北地方太平洋沖地震の発生２日前から進行した数 cm のゆっくりとした海底鉛直変位を明瞭に検出できた。
巨大地震および津波発生ポテンシャルのある領域は、基本的に陸から遠い海溝に近い海底にある。こうした海底の変動や津波をリアルタイムでモニタリングするための海底観測網は、これまで も 主 に 日 本 沖 合 で 構 築 さ れ て き た [17] が 、 海 洋 研 究 開 発 機 構 の DONET[18, 19] や
NEPTUNE-Canada[20]などの最新の大規模な海底ケーブルシステムでも実用的に運用されるようになった。この他のリアルタイムモニタリングシステムとして、海上ブイを経由し海底圧力データを転送する NOAA の DART[21]、および、港湾空港研究所の NOWPHAS[22]も、より信頼度の高い早期津波警報の観点で重要な役割を果たしている。東日本大震災を受け、今後、防災科学技術研究所が主導となり、日本海構沿いでより広範囲な海底観測網が構築される予定である（図４）[23, 24]。こうした海底圧力観測網は、早期津波警報のための沖合津波観測を主目的とするが、本稿で示したように観測点直下の海底鉛直変位も計測している。我々が開発してきた海洋モデルは全球海洋をカバーしており、これらのオンラインデータへの利用が可能である。

図４：海底ケーブルによる海底観測網の例。左図は海洋研究開発機構の DONET と DONET2[18]、右図は防災科学技術研究所で設置予定の海底ケーブルシステム[24]をそれぞれ示す。

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前述したように、現在の気象再解析データの公開タイミングの制限で、オンラインモニタリン
グデータに対し、約２日遅れで海洋変動の補正が可能となっている。気象予報データを利用しモデルを駆動すれば、まさに現時点での海洋変動の予測が行われ、リアルタイムデータへの利用まで現実的になる。たとえば、気象庁の全球数値気象予報モデル GPV（GSM）は、最長 192 時間後の予報まで利用可能であり、十分実用的と期待できる[25]。今後、開発してきたモデルをオンラインモニタリングデータに即座に適用できるシステムに組み込む必要がある。将来の海溝型巨大地震に関係し地殻が変形するならば、それをできるだけ早い段階で検知できるようになることを期待する。

謝辞
本研究は文部科学省の委託研究である「東海・東南海・南海地震の連動性評価研究」の一環として行われた。また、東北大学サイバーサイエンスセンターとの共同研究「海海底鉛直地殻変動検出のための数 km スケールを解像する全球海底圧力モデリング」により多くの数値実験を行うことができた。一部の計算は海洋研究開発機構の地球シミュレータの SX-9 によっても行った。シミュレーションコードのチューニングにあたり、同センターのテクニカルアシスタントの沢田雅洋氏と山下毅氏から多大な協力を受けた。ここに謝意を示す。

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[5] 稲津大祐・日野亮太・藤本博己，大気擾乱によって駆動される短周期全球順圧海洋モデルの解像度依存性．SENAC，44，41–48，2011．
[6] Inazu, D., R. Hino and H. Fujimoto, A global barotropic ocean model driven by synoptic atmosphericdisturbances for detecting seafloor vertical displacements from in situ ocean bottom pressure
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海底圧力観測データから海底鉛直変位を検出するための海洋モデルの開発[7] 地震調査研究推進本部：http://www.jishin.go.jp/main/choukihyoka/ichiran_past/ichiran20110111.pdf[8] Kim, C.-H. and J.-H. Yoon, Modeling of the wind-driven circulation in the Japan Sea using a reduced
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[24] 防 災 科 学 技 術 研 究 所 ， 防 災 科 研 ニ ュ ー ス ， 176 ， pp.

24,2012 ：

http://www.bosai.go.jp/activity_general/pdf/k_news176.pdf[25] 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ， 全 球 数 値 予 報 モ デ ルhttp://www.jmbsc.or.jp/hp/online/f-online0a.html

GPV （ GSM ）：