地震予知連絡会会報第 104 巻

８－６

2020 年 9 月発行

南海トラフ沿いの長期的スロースリップの客観検知
Objective detection of long-term slow slip events along the Nankai Trough
気象庁気象研究所
Meteorological Research Institute, JMA

GNSS データを用いて南海トラフ沿いの長期的スロースリップ（SSE）による地殻変動を客観的1)に検知した．手法は Kobayashi（2017）と同様で，期間のみを延長した．手法について簡潔に書くと以下の通りである．データは国土地理院 GEONET の GNSS 座標値 F3 解を使用した．GNSS 座標
値データからは GEONET 観測点のアンテナ交換などに伴うオフセットと主な地震に伴うオフセッ

ト，年周・半年周成分を除いた．長期的 SSE の影響がほぼ見られない中国地方の観測点の共通ノイズを全点から引き去り，中国地方全体を固定する．各観測点の水平成分からフィリピン海プレー

ト沈み込みと逆方向（S55E）の成分を計算し，南海トラフ沿いのプレート等深線 25 km に沿って設定した経度 0.1 度間隔の地点を中心とする 50 × 100 km の矩形範囲内の各観測点の成分の平均値を求めた．さらに 2004 年三重県南東沖の地震（M7.4），2011 年東北地方太平洋沖地震（M9.0），および 2016 年熊本地震（M7.3）の余効変動を除去した．求めた地点ごとの時系列と 1 年の傾斜期間を持つランプ関数との相互相関と，対象期間前後の変化量を求めた．なお処理の仕様上，最新期間については，今後データ追加に伴い解析結果が変わる可能性がある．

非定常変位を示す相関係数 0.6 以上，変化量 2 mm 以上について第 1 図に色を付けて示す．図に示された高相関の時空間分布は，変動源自体ではなく変化が見られた範囲を意味している．高相関の分布はこれまでに知られている長期的 SSE による非定常変位とよく対応している．

2017 年春から 2018 年秋にかけて志摩半島付近の長期的 SSE2) に伴う高相関値があり，その後もやや高い値が同地域で継続している．第 2 図の志摩半島の各点と北西方向との地点との基線長変化を見ると，2017 ～ 2018 年の伸びが一度収まった後，2019 年半ばから再び伸びている様子が見られる．
2017 年 3 月から 2019 年 3 月（期間 1：2 年間）の変化量から推定されたプレート境界上のすべり分布を第 3 図に，2017 年 3 月から 2020 年 3 月（期間 2：3 年間）の変化量から推定されたすべり分布を第 4 図に示す．いずれも志摩半島付近にすべりの中心があり，期間 1 の規模は Mw6.42，期間 2 は Mw6.55 相当である．期間 2 と期間 1 との差の 1 年間で，すべりの地震モーメントは期間 1から約 5 割増加した．
謝辞

調査には国土地理院 GEONET の GNSS 座標値データ，アンテナ交換等のオフセット量を使用させていただきました．
参考文献

1） Kobayashi(2017), Earth Planets Space, 69, 171.
2） Kobayashi, A. and T. Tsuyuki (2019), Earth Planets Space, 71, 60.

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2020 年 9 月発行

第1図

長期的スロースリップ客観検知図（1996 年から 2020 年 3 月）
第1 図 長期的スロースリップ客観検知図（1996 年から 2020 年 3 月）
右端の縦線は最新データ日を示す．
T1: 東海 2000 ～ 2005 年，T2: 東海 2013 ～ 2016 年
右端の縦線は最新データ日を示す。
SH: 志摩半島
2017 ～年、T2:東海
2018 年
T1:東海
2000～2005
2013～2016 年
K1: 紀伊水道 1996 ～ 1997 年，K2: 紀伊水道 2000 ～ 2002 年，K3: 紀伊水道 2014 ～ 2016 年
SH:志摩半島 2005
2017～2018年、2019 年～年
第S1:1 四国西部
図 長期的スロースリップ客観検知図（1996年から 2020 年 3 月）
B1: 豊後水道 1996～1997
1997 ～ 1997年、K2:紀伊水道
年，B2: 豊後水道2000～2002
2003 年，B3:年、K3:紀伊水道
豊後水道 2010 年，B4:
豊後水道
K1:紀伊水道2014～2016
年 2014 年，B5: 豊
右端の縦線は最新データ日を示す。
後水道
2018～2019年
S1:四国西部 2005 年
Fig. 1 Spatiotemporal
distributionof unsteady displacements
causedby the long-term slow slip events. The rightmost vertical
T1:東海
2000～2005
年、T2:東海
2013～2016
年B3:豊後水道
B1:豊後水道
年、B2:豊後水道
2003 年、2010 年、B4:豊後水道 2014 年、
line
indicates the1997～1997
latest data date.
SH:志摩半島
2017～2018
年、2019年～
T1:Tokai 2000 2018～2019– 2005, T2: Tokai
B5:豊後水道
年 2013 – 2016
SH:ShimaPeninsula
2017–2018
K1:紀伊水道 1996～1997 年、K2:紀伊水道 2000～2002 年、K3:紀伊水道 2014～2016 年
K1: Kii Channel 1996 – 1997, K2: Kii Channel 2000 – 2002, K3: Kii Channel 2014 – 2016
S1:四国西部
20052005
年
S1: Western Shikoku
B1: Bungo Channel
1997 – 1997,
B2:
Bungo Channel
2003,
B3:B3:豊後水道
Bungo Channel2010
2010,年、B4:B4:豊後水道
Bungo Channel2014
2014, 年、B5:
B1:豊後水道
1997～1997年、B2:豊後水道
2003
年、
Bungo Channel 2018 – 2019.

B5:豊後水道 2018～2019 年

第2図

基線長変化（2012 年 1 月から 2020 年 3 月、直線トレンド・年周除去）

第2図

基線長変化（2012 年 1 月から 2020 年 3 月、直線トレンド・年周除去）

第 2 図 基線長変化（2012 年 1 月から 2020 年 3 月，直線トレンド・年周除去）
Fig. 2 Time series variation of baseline length.

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2020 年 9 月発行

第 3第図3 図(a) 右図の非定常変位から推定したプレート境界でのすべり分布．(b)2017 年 3 月から 2019 年 3 月の非定(a) 推定されたプレート境界上のすべり分布、(b) 観測値とすべり分布から計算した理常変位．青矢印は観測値，赤矢印は左図から計算した理論値．
年slip
3 月から2019月、直線トレンド・年周除去）
Fig.論値（2017
3 (a)Estimateddistribution
on年
the3plateinterface. (b) Unsteady horizontal displacements for the period from March2017 to March 2019. Blue arrows indicate observations, and red arrows indicate calculated values.

第3図(a) 推定されたプレート境界上のすべり分布、(b) 観測値とすべり分布から計算した理論値（2017 年 3 月から 2019 年 3 月、直線トレンド・年周除去）

第4図(a) 推定されたプレート境界上のすべり分布、(b) 観測値とすべり分布から計算した理論値（2017 年 3 月から 2020 年 3 月、直線トレンド・年周除去）(a) 推定されたプレート境界上のすべり分布、(b) 観測値とすべり分布から計算した理
第 4第
図4 図
(a) 右図の非定常変位から推定したプレート境界でのすべり分布．(b)2017 年 3 月から 2020 年 3 月の非定常変位．青矢印は観測値，赤矢印は左図から計算した理論値．
論値（2017 年 3 月から 2020 年 3 月、直線トレンド・年周除去）
Fig. 4 (a) Estimated slip distribution on the plate interface. (b) Unsteady horizontal displacements for the period from March2017 to March 2020. Blue arrows indicate observations, and red arrows indicate calculated values.

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