地震予知連絡会会報第 106 巻

2021 年 9 ⽉発⾏

12−９ リアルタイム GNSS 解析による地震像の即時把握
Rapid estimation of finite-fault models using real-time GNSS analysis forlarge earthquakes
村松弘規（国⼟地理院）・太⽥雄策（東北⼤学⼤学院理学研究科）
Hiroki Muramatsu (Geospatial Information Authority of Japan) andYusaku Ohta (Graduate School of Science, Tohoku University)
１．はじめに
国⼟地理院は，全国約 1300 点の電⼦基準点から得られたリアルタイムデータを解析し，得られた各電⼦基準点の変位量から震源断層モデルを推定する REGARD（電⼦基準点リアルタイム解析
システム：Real-time GEONET Analysis system for Rapid Deformation Monitoring）を運⽤している．
本システムは，2011 年（平成 23 年）東北地⽅太平洋沖地震を契機に東北⼤学との共同研究により開発が⾏われ，2012 年に東⽇本の電⼦基準点を使⽤するプロトタイプシステムの運⽤開始，過去に発⽣した巨⼤地震時のデータを⽤いた精度検証を経て，2016 年より全国の電⼦基準点を使⽤する本システムが稼働した．災害発⽣後，数分で地殻変動量や震源断層モデル（モデルから計算された Mw（モーメントマグニチュード）を含む）を計算し，関係機関へ送付し，災害時の初動対応等に役⽴てることが本システムの⽬的である．⼀般に，巨⼤地震の規模を短周期地震計から推定した
場合，Mw が 8 を超えるような巨⼤地震の場合に地震規模の過⼩評価が⽣じる．⼀⽅，永久変位成分を観測量とする GNSS の場合，これらの過⼩評価は原理的に⽣じない．すなわち巨⼤地震の地震規模推定という観点で GNSS には優位性がある．
なお，REGARD におけるインバージョンは，単⼀矩形断層モデルとすべり分布モデルの 2 種類の⼿法を⽤いる 1)．前者は，⽇本全国を対象に，震源位置毎に事前設定した震源メカニズムを拘束条件として 1 枚の断層を推定する⼿法で，後者は，震源が特定のプレート境界の範囲内にある場合にのみ推定が実施され，三⾓形のメッシュで近似したプレート境界⾯におけるすべり量を推定する．
本発表では，REGARD の運⽤開始から 5 年が経過したことを踏まえ，これまでに推定した地殻変動・震源断層モデル等の実績や課題について報告する．
２．REGARD が捉えた地殻変動
REGARD の運⽤開始以降，本システムが捉えた最⼤の地殻変動は 2016 年（平成 28 年）熊本地震によるもので，発⽣から 2 分程度で電⼦基準点「⻑陽」（熊本県）で⽔平約 96cm の地殻変動を観測した（第 1 図）2)．地震規模は Mw 6.96 と推定され，観測された地殻変動に対する，震源断層モデルの再現性を⽰す VR（Variance Reduction）は 96 %と⾼く，地殻変動量，断層モデルともにGEONET の定常解析を⽤いた結果と整合的であった．Mw 7 程度の地震であっても，地殻変動を捉えられれば断層推定が可能であることが⽰唆された.
2016 年 4 ⽉から 2021 年 5 ⽉末まで，GEONET が地殻変動を捉えた地震は 18 回に達した．このうち半数程度は REGARD により電⼦基準点の変位をリアルタイムに捉えることができた．その量は最⼩で 1.1 cm であり，⼩さな地殻変動であっても REGARD でリアルタイムに把握しうることが⽰唆された．⼀⽅，同程度の地殻変動であっても，REGARD で捉えることができないものもあ－580－

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2021 年 9 ⽉発⾏

り，⼩さな地殻変動を捕捉できるかどうかは震源と電⼦基準点との位置関係や，震源近傍の電⼦基準点の観測環境等も影響すると推測された．
また，推定された震源断層モデル（単⼀矩形断層モデル）については，VR が低いモデルが多かった．これは，観測された地殻変動量が⼩さく，GNSS 観測点におけるシグナル−ノイズ⽐が低いために，VR を上昇させることができなかったことが原因と考えられる．⼀⽅で，REGARD は地震規模にかかわらず緊急地震速報をトリガーとして断層推定を実⾏するが，⼩規模な地震に対してVR が 80 %を超える断層モデルを推定した事例が 5 年間の運⽤の中で⼗数例発⽣した．同事例は，基線解析の固定点で⾒られたノイズが全点に影響してしまい，地震発⽣時に固定点の変位を全電⼦基準点の変位と誤って捕捉してしまうことなどが原因として挙げられる．こうした事象を防ぐために，複数固定点を⽤いた解析や，断層推定時の並進パラメータの除去を実装しているものの，根本的な解消には達しておらず，今後，PPP（精密単独測位）の導⼊による固定点の影響の回避などの，より堅牢な解析⽅法の検討が課題である．
３．REGARD の⾼度化に向けて

国⼟地理院と東北⼤学は，前述したリアルタイム解析に対する PPP の導⼊に加え，より⾼精度で信頼性の⾼いインバージョンを実施するための検討を続けている．現在の矩形断層モデルは，⾮線形の最⼩⼆乗法により断層パラメータを推定するため，初期値依存性が⾼く，多様な震源断層モデルの推定が難しい．そこで，MCMC 法を⽤いた矩形断層モデルを，⾼速で推定する⼿法を開発し 3)，REGARD に試験実装している．MCMC 法を⽤いることで，各断層パラメータの事後確率分布が計算されるため，分布からインバージョン結果の信頼性の評価や，多様な震源断層モデルの存在可能性を認識することができる（第２図）．
参考⽂献
1） Kawamoto et al. (2017), JGR Solid Earth, 122. REGARD: A new GNSS-based real-time finite fault
modeling system for GEONET.
2） Kawamoto et al. (2016), Earth Planets Space, 68. First result from the GEONET real-time analysis system(REGARD) : the case of the 2016 Kumamoto earthquakes.
3） Ohno, Ohta et al. (2021), Earth Planets Space (in press), Real-time automatic uncertainty estimation ofcoseismic single rectangular fault model using GNSS data.

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第 1 図 2016 年（平成 28 年）熊本地震における，発生から 343 秒後の変動ベクトル図（水平成分）及び震源断層モデル （単一矩形断層モデル）2)．
Fig. 1Finite-fault model estimated by REGARD 343 seconds after 2016 Kumamoto Earthquake occurred 2) .

第2図Fig. 2

MCMC 法による矩形断層モデル推定結果の例（2021 年 2 月 13 日 福島県沖の地震（M7.3））．左図は推定された断層面をプロットし，メッシュに区切り頻度を計算し，最大度数で正規化したものであり，断層面の広がりの不均質性を示す．中央値モデルは各事後確率分布の中央値から得られた断層モデル．
Finite-fault model estimated by REGARD using MCMC for the earthquake (M7.3) on 2021-02-13.

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