地震予知連絡会会報第 106 巻

12−11

2021 年 9 ⽉発⾏

津波即時予報⼿法の進展
Recent development of real-time tsunami forecasting methods
⾕岡勇市郎（北海道⼤学⼤学院理学研究院）
TANIOKA Yuichiro (Faculty of Science, Hokkaido University

2011 年東⽇本⼤震災の発⽣を受けて，津波の予測精度向上のため⽇本海溝・千島海溝沿いに海底地震津波観測網（S-net）が整備された．これを契機として，この稠密観測網（ケーブル⽅向に 30㎞間隔）を利⽤し，津波即時予測⼿法を⾼度化するための研究開発が⼀挙に進展した．即時に波源を推定する⼿法として開発された tFish/Rapid1) やデータベースに格納された計算波形と観測波形を複数の指標を⽤いて⽐較することで適切に津波波⾼を予測する⼿法 2) などはすでに気象庁や防災科学技術研究所で実⽤化のレベルに達している．本報告書では，さらに新しい進展が期待できるデータ同化⼿法を⽤いた津波予測⼿法の開発や⼈⼝知能（AI）を⽤いた予測⼿法の開発についてレビ
ューし，さらなる進展について議論する．
まず，S-net の海底⽔圧波形を波⾼データに変換し，それらをデータ同化することで津波数値計算を実施する⼿法が開発された 3)．この⼿法により，精度良く津波波動場を再現できることが数値実験により⽰された 3)．震源域内のデータついては海底圧⼒波形が津波波⾼を表現できないため，そのままデータ同化はできないが，震源域を離れるとデータ同化により津波波動場を再現できることも⽰された．この⼿法の開発により，推定される地震の断層モデルや津波波源を初期条件として津波数値計算を開始するのではなく，観測波形データそのものから津波数値計算実施することが可能となった．これは，津波地震などの津波予測の⾼精度化に⼤きく寄与することが期待される．次に開発されたデータ同化⼿法が 2012 年 Haida Gwaii 地震による津波を実際に観測した海底圧⼒デー
タに適⽤された 4)．地震発⽣時にアメリカ⻄海岸沖に展開されていた海底地震計に取り付けられていた圧⼒計で観測された波形データを利⽤してデータ同化を⾏い，断層モデルから計算された津波波形と⽐較することで，良好な津波波形が再現できることが⽰された 4)．また，2016 年福島沖地震（Ｍ7.4）により発⽣した津波を観測した S-net での圧⼒波形にもこのデータ同化⼿法が適⽤され，その有効性が確かめられた 5)．さらに，この同化⼿法を即時津波予測に利⽤するため，グリーン関数を⽤いた⼿法（GFTDA）に改良された 6)．これにより，津波数値計算はグリーン関数を計算する際に実施され，データ同化の際には数値計算の必要がなくなり，計算が⾼速化された．
⼀⽅，震源域直上の海底圧⼒変化には地震による海底地殻変動が同時に⼊るため海底圧⼒波形を津波波⾼に変換できない問題を解決し，地震直後にデータ同化をして津波の波動場を得る⼿法も開発された 7)．これは，線形⻑波近似の波動⽅程式に海底圧⼒データの時間差分を同化することで津波波⾼分布を得る⼿法である．次にこの⼿法を 2011 年東北地⽅太平洋沖地震のすべり量分布から計算される津波波動場が 15 分間隔（約 30 ㎞）の海底で圧⼒が観測されたとして，上記の⼿法の数値実験を実施した結果，データ同化により津波を適切に計算できることが⽰された 8)．この場合，データ同化による津波波動場の推定は地震後 40 秒までで，その後は線形⻑波近似を⽤いた津波数値計算を実施している．つまり，震源域近傍の海底圧⼒観測データを利⽤するため，地震終了とほぼ同時に地震直後の津波波動場が推定できることを⽰した．この結果は，津波の即時予測に⾮常に－588－

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有効であることを⽰唆する．さらに，遠洋での津波波動場から，東北地⽅沿岸（北は宮古から南は仙台平野まで）の津波遡上計算を実施し，東北地⽅太平洋沖地震後実際に調査された津波遡上⾼と⽐較した．津波計算遡上⾼は調査された津波遡上⾼を良く説明できることが⽰され，この⼿法による津波波動場推定の結果を⽤いて津波浸⽔計算まで精度良く実施できることが確認された 8)．しかし，実際に津波浸⽔予測を即時的に実施することを考えた場合，津波遡上計算を津波波動場推定結果から実施する時間的余裕がない．そこで，浸⽔予測を実施する地域近傍の浅海域での津波波形とその地域での津波浸⽔計算結果をデータベース化し，浅海域でのデータベース波形と実際の津波計算波形を⽐較することで最適な津波浸⽔計算結果を選択することで浸⽔予測を実施する⼿法(NearTif) 9) を⽤いることとした．つまり，震源域近傍の海底圧⼒データから津波波⾼分布を推定し，データ同化を実施しながら津波数値計算を地震後数分実施し，その後は線形⻑波近似を⽤いた
津波数値計算により津波遡上予測地域近傍の浅⽔域の津波波形を出⼒し，データベース検索により津波浸⽔予測図を出⼒する（第１図）．この⼿法を⽤いることにより地震発⽣後 10 分程度で津波浸⽔予測が可能となる．上記⼿法で推定された東北地⽅沿岸の浸⽔予測結果を東北地⽅太平洋沖地
震後実際に調査された津波遡上⾼と⽐較した 8)．ここでも津波予測遡上⾼は調査された津波遡上⾼を良く説明でき，この⼿法が津波浸⽔予測に⾮常に有効であることが確認された 8)．最後に上記の数値実験の問題は，15 分間隔（約 30 ㎞）の海底で圧⼒が観測されると仮定しているが，実際の Snet の観測点はそれほど多くない．そこで，実際の S-net の観測点で海底圧⼒波形が観測されると仮定し，北海道太平洋沖で将来発⽣すると考えられている 17 世紀型巨⼤地震（M9）と根室沖巨⼤地震（M8）の津波が上記のデータ同化⼿法を⽤いて計算可能となるよう⼿法を改良した 10)．
⼈⼯知能(AI)を⽤いて津波の浸⽔を予測する⼿法の開発も実施されている 11)．海底圧⼒観測網（Snet）のデータと陸上の GNSS 観測データを利⽤して陸上での津波波形を予測する⼿法の開発である．
東北地⽅太平洋沖地震の震源域に１万２千通りの断層モデルを配置し，陸上での地殻変動と津波波形を計算する．１千通りの結果を⽤いて Convolutional Neural Network(CNN)を調整し，1 万通りの結果を構成された CNN に学習させた．残り１千通りの断層モデルを⽤いて津波波形予測実験を実施した結果，最⼤津波波⾼の誤差 0.4ｍ，津波到達時刻の誤差 48 秒で予測できることが分かった 11)．
また，陸上 GNSS 観測データは即時予測の精度を⾼めるために重要であることも⽰された．
最後に，先に述べたグリーン関数を⽤いたデータ同化⼿法（GFTDA) 6) についても，浅海域でのデータベース波形と津波計算波形を⽐較することで最適な津波浸⽔計算結果を選択する⼿法（NearTif) 9) を利⽤すれば津波浸⽔予測を実施ことができることを⽰す（第１図）．
世界でも類を⾒ない⾼密度な海底圧⼒計の観測網（S-net, DONET, DONET2）が設置されている⽇本での⾼精度津波浸⽔予測⼿法の開発は世界をリードしてくことが期待される．今後もデータ同化⼿法の進展や⼈⼝知能(AI)の活⽤により，さらなる津波即時浸⽔予測⼿法開発が不可⽋であろう．
（北海道⼤学⼤学院理学研究院，⾕岡勇市郎）
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参考⽂献
1） Tsushima et al. (2014), Geophysical Research Letters, 41, 3390-3397. tFISH/RAPiD: Rapid improvementof near-field tsunami forecasting based on offshore tsunami data by incorporating onshore GNSS data2） Yamamoto et al. (2016), Earth Planets and Space, 68, 128. Multi-index method using offshore oceanbottom pressure data for real-time tsunami forecast
3） Maeda et al. (2015), Geophysical Research Letters, 42, 7923-7932. Successive estimation of a tsunami
wavefield without earthquake source data: a data assimilation approach toward real-time tsunamiforecasting4） Gusman et al. (2016), Geophysical Research Letters, 43, 4189-4196. Tsunami data assimilation ofCascadia seafloor pressure gauge records from the 2012 Haida Gwaii earthquake5） Wang and Satake (2021), Seismological Research Letters, https://doi.org/10.1785/0220200447. Real‐Time Tsunami Data Assimilation of S‐Net Pressure Gauge Records during the 2016 Fukushima
Earthquake6） Wang et al. (2017), Geophysical Research Letters 44, 10,282-10,289. Green's function‐based tsunami dataassimilation: A fast data assimilation approach toward tsunami early warning7） Tanioka (2018), Pure and Applied Geophysics, 175, 721-729. Tsunami simulation method assimilatingocean bottom pressure data near a tsunami source region8） Tanioka and Gusman (2018), Physics of the Earth and Planetary Interiors, 283 82–91. Near-field tsunami
inundation forecast method assimilating ocean bottom pressure data: a synthetic test for the 2011 Tohokuoki tsunami
9） Gusman et al. (2014), Journal of Geophysical Research (Solid Earth), 119, 8186-8206. A methodology
for near-field tsunami inundation forecasting: application to the 2011 Tohoku tsunami10）Tanioka (2020), Earth Planets and Space, 72, 132. Improvement of near-field tsunami forecasting methodusing ocean-bottom pressure sensor network (S-net)
11）Makinoshima (2021), Nature Communications 12, 2253, Early forecasting of tsunami inundation fromtsunami and geodetic observation data with convolutional neural networks－590－地震予知連絡会会報第 106 巻Fig. 1

海底圧力観測データを同化する津波数値計算（Wang et al., 2017, Tanika, 2020）から Gusman et al. (2014)のデータベース検索による津波浸水予測手法につなげ，即時に予測を実施する.
Illustration of the tsunami inundation forecast using tsunami simulation method using assimilation of ocean bottom pressure data (Wang et al., 2017, Tanioka 2020) with thetsunami inundation forecast method (Gusman et al., 2014).

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2021 年 9 月発行

第1図