資料新２－（２）

AIによる地震ハザード評価の信頼性向上のための研究
国立研究開発法人 防災科学技術研究所
藤原 広行

1AIによる地震ハザード評価の信頼性向上のための研究
背景：確率論的地震ハザード評価における地震活動モデルと強震動評価モデルには観測記録に基づく経験的な予測モデルが用いられるが，予測の不確定性が大きいことと，未経験の稀な事象に対する予測性能が低ことが根本的課題となっている．観測記録の時空間的不足を物理モデルに基づく数値シミュレーション(PBS)で補い，日々蓄積される観測・PBSデータを効率的に活用して予測モデルを改良する必要がある．

データ量増加・AI技術の導入

概要：地震ハザード評価の信頼性の向上のために，確率分布としての予測における不確定性の少ないモデルをAI・機械学習の最新手法を用いて実現する．観測記録とPBSデータからなる強震動ビッグデータにニューラルネットワーク(NN)等による回帰分析を適用し，地震活動モデルと強震動評価モデルを改良する．観測データを補強するPBSは，NNを用いた計算効率化や，シミュレーション結果のクラスタリングによる地理的空間補間およびイベント空間補間によって，多数の地震シナリオ計算の高速化を図る．

稀な事象に対する予測性能向上
不確定性の低減
データ駆動型ハ
ザード評価モデル

多数の地震シナリオの高速計算・NN，ランダムフォレスト等による回帰・性能評価の自動化

・NNによる計算効率化
・クラスタリングによる特徴分析と空間補間

観測
データの蓄積Hybriddata

観測データ

強震動ビッグデータ
理論で観測の不足を補う

真実を教える（従来型）経験的地震活動
モデル・強震動評価モデル

PBS
データ

期待される成果：

PBS
データの蓄積• 観測と理論を融合させたデータベースのフル活用により，地震ハザード評価における予測モデルの不確定性が軽減し，地震ハザード評価の信頼性が向上する．
• ハザード評価における不確定性の低減は，災害リスクの低減・経済性の向上につながる．

理論的強震動予測の高精度化

地震学的知見・計算技術の向上
2

観測データとシミュレーションデータに基づく新しい強震動予測モデル
本提案
理論的アプローチ
地震学的モデル

強震動ビッグデータ

従来の方法
地震動予測式(GMPE)
経験的アプローチ
観測記録の回帰式

観測データ

PBSデータ

シミュレー
ション(PBS)

高精度・大量のPBS計算のため，AIを活用ビッグデータの処理にAIを活用
新しい強震動予測モデル(GMPE)

比較できる複数のモデル
定量的性能評価• 観測データとPBSデータ（＝理論データ）を融合させることにより，低頻度・未経験の事象を含めた「強震動ビッグデータ」を構築し，共通データベース化する．

• 予測性能と実用性の高いデータ駆動型強震動予測モデルを複数構築する3

強震観測データの蓄積• 1995年兵庫県南部地震以降の強震観測体制強化• 防災科研の強震観測網（K-NET,KiK-net） およそ1000 + 700観測点，80万超記録• 震度情報ネットワーク 約3000観測点(自治体）
• 気象庁

• その他

これら観測データを統合した利活用が容易なデータベースの構築が重要である。
4

米国における共通の強震データベース
NGA-West2 flatfile (NGA=Next Generation Attenuation)
flatfileは公開されている Bozorgnia et al. (2014)
https://peer.berkeley.edu/research/data-sciences/databases

WesternNorth
America

Ancheta et al. (2014) 600地震（うち日本の地震５個 (1995-2008 Mw6.6-6.9)）

Flatfile: (行)地震×観測点数 (列)M, 距離，各種地震動指標
Fault info: 断層面位置形状，MSite info: 観測点位置，VS30, 検層情報，地質情報等
5

「強震動統一データベース」の試作
K-NET, KiK-netの公開記録（約100万記録）を対象とした「試作版」を作成→ データベースの設計，方向性の議論，課題抽出
震源(source)

強震動記録(smrec)

観測点(site)

eq_source_id

smrec_id
eq_source_id
site_id

site_id

気象庁 地震月報（64,010地震；1996/1/1～2018/2/28）
・発震時
・震源位置（緯度、経度、深さ）・マグニチュード
F-netモーメントテンソルカタログ（37,787地震；1997/1/11～）・モーメントマグニチュード
・モーメントテンソル解
SRCMOD断層モデル（165地震、348モデル；1906～2018年）
・位置、走向、傾斜、長さ、幅・モーメントマグニチュード

地震動指標
・最大加速度・最大速度・計測震度・加速度応答スペクトル（h=5%）
周期0.02～20秒（59ポイント）

観測点データ・観測点位置（緯度、経度、標高）・AVS10, 20, 30 （←PS検層データ）
・AVS30 （←微地形区分データ）
・深部地盤の情報（J-SHISモデル）
・火山フロントまでの距離※地表と地中を別IDで管理

地震動成分
・三成分それぞれ（NS, EW, UD）
・水平動：RotD0, 25, 50, 75, 100

フラットファイル（flatfile）【課題】〇断層タイプや地震タイプの判定，ノイズデータの除去 →判定基準の策定，AI化〇震源断層モデルの選定，対象とする地震動指標 →選定基準の策定〇データベースの維持，管理，運用（データ更新・拡充を含む）の枠組みの構築
6

日本のGMPEの課題①

観測記録の偏り

海溝型地震（Subduction）
Mw＞8.0, 震源距離＜20kmのデータが極めて少ない

地殻内地震（Crustal）
Mw＞7.0, 震源距離 ＜10kmのデータが極めて少ない
巨大地震時の長周期長時間地震動（主に平野部）のデータも不足

ここのデータが欠落

GMPEは観測記録に担保されたモデルだが，本来予測しなければならない稀な事象はまだ観測されていない
巨大地震，断層近傍，長周期地震動⇒シミュレーションで補う
Morikawa and Fujiwara (2013)7日本のGMPEの課題②

モデル間のばらつき

M7.5地殻内地震: Strike-slip, 震源深さ(H)=10km, Vs30=600m/s相当
SA T=0.2s

SA T=1s

SA T=5s

NGA-West2の式

日本のGMPEはモデル間のばらつきが大きい．
確率論的地震ハザード評価において認識論的不確定性として処理することができない

家内工業的研究から組織的な研究への変革が必要
統一的なデータベースが存在しないことが一因となっている
8

シミュレーションデータの蓄積• 統合化地下構造データベース（科学技術振興調整費H18-H22）等により地下構造探査データが蓄積⇒強震動計算のための3次元地下構造モデル構築• 強震動予測用（運動学的）震源モデル化手法の発展（e.g.「レシピ」）• 震源モデルと地下構造モデルに基づく三次元地震波伝播シミュレーション(PBS = Physics-Based Simulation) による強震動計算
モデルの高精度化・計算機能力の向上

低頻度・未経験の事象（巨大地震，断層ごく近傍，長周期地震動）について高精度かつ大量の強震動計算が可能になりつつある9

AIによるGMPE作成の試み• データベースを活かしたニューラル・ネットワーク(NN)によるGMPEの構築⇒従来のGMPEのような定式化が不要• サイト特性を入力変数にとる場合，サイト特性を表す物理量の選択に任意性がある（例えば表層30m平均S波速度，地盤の卓越周波数など）⇒サイト特性自体をNNで抽出することを試みた
入力変数＝観測点IDのベクトル表現

入力変数

試作版統一データベースから学習データ，試験データをサンプル

従来型GMPE(回帰式)との性能比較

サイト特性を抽出するNN

入力変数

ニューラルネットワーク(NN)

出力変数＝PGA, SA

出力変数＝PGA, SA

10短周期を含む広帯域地震動
観測が得意
目標

①人工知能を用いた広帯域地震動予測• 観測点毎に最適化された予測ＡＩ•①と②の組合せにより達成

任意地点での予測への拡張

単点評価 観測データ

面的評価

シミュレーションデータ
観測＆シミュレーション② 人工知能による空間補間• シミュレーションデータに基づく空間補間ＡＩ• 観測データへの適用検討

シミュレーションが得意
長周期地震動11

カップリング学習によるアップサンプリング技術を用いた広帯域地震動予測• 防災科研に蓄積された膨大な観測記録を基に、長周期地震動から広帯域地震動を予測するAIを構築（上段）• シミュレーションによる長周期地震動にAIを適用し、面的な広帯域地震動を予測（下段）
学習

学習データ
長周期地震動波形予測モデル構築
データ処理

観測強震動波形AI
広帯域地震動波形予測モデル実用化
予測
計算長周期地震動波形
シミュレー
ション

地下構造・震源

広帯域波形
予測モデル

予測広帯域地震動波形

12

カップリング学習によるアップサンプリング技術を用いた広帯域地震動予測
背景• 広帯域地震動予測で用いられているハイブリッド合成法では、別々に計算した長周期成分と短周期成分を足し合わせることで広帯域地震動を計算している。
• 別々の計算結果を足し合わせるため、長周期成分と短周期成分の走時がずれたり、境界となる周期付近の地震動が過少評価される可能性がある。
• K-NET、KiK-netにより蓄積された大量の観測記録を活用し、長周期帯域と短周期帯域の地震波形の関係性を学習したAIを構築すれば、詳細な地下構造モデルを用いて決定論的手法により計算された長周期地震動を基に広帯域地震動が求められる可能性がある。

マッチングフィルター

低周波域

高周波域

（長周期）

（短周期）

低周波数成分（長周期成分）

差分法等による波形計算

高周波数成分（短周期成分）

統計的グリーン関数法による計算

重ね合わせ

決定論的手法

統計的手法

13

カップリング学習によるアップサンプリング技術を用いた広帯域地震動予測
長周期地震動を短周期成分が欠落した低サンプリング（低解像度）の地震動、広帯域地震動を短周期から長周期まで含む高サンプリング（高解像度）の地震動と考えると、低解像度画像から高解像度画像を予測するアップサンプリングの問題として捉えることが可能。本研究では、カップリング学習（永田ほか、2016）を採用。
入力（低解像度）

超解像

オリジナル（高解像度）

アップサンプリング（超解像）
低解像度画像 ⇒ 高解像度画像（永田ほか，2016）

本研究
長周期地震動 ⇒ 広帯域地震動
短周期成分が欠落した低サンプリングの時刻歴波形

短周期から長周期まで含む高サンプリングの時刻歴波形

14カップリング学習によるアップサンプリング技術を用いた広帯域地震動予測• カップリング学習により、K-NETつくば（IBR011）の観測記録を用いて、0.1～1Hzの長周期地震動から0.1～16Hzの広帯域地震動を予測するAIを構築。
• 長周期（橙色）から予測された広帯域（赤色）は、観測記録（緑色）と整合的。
波形

1. Original

フーリエスペクトル
2x103103
6x103

2. Input(LP)110Target

3. Target(BB)Predict
0.5-16Hz
0.5-1Hz

4. Predict(BB)

1-2Hz
2-4Hz

5. 1~4

4-8Hz
8-16Hz

0100Time(s)

200

300

0.1 1 10Time(s)Freq(Hz) 高周波数成分が回復

前田ほか（2019）15

シミュレーションデータのクラスタリングを活用した地震動の空間補間
クラスタリング結果の地震動分布推定への活用•

多数の地震動シミュレーションデータを用いて、離散的に分布する実観測点（236点）における地震動から、稠密に配置した仮想観測点（10377点）における地震動を予測するAIを構築
236地点によるクラスタ

10,377地点によるクラスタ

答え(シミュレーション)

Maeda et al.(2019)
236点の内挿補間

遷移確率

高確率のクラスタの平均的な地震動分布

236点のみのデータから求めたクラスタ
内のシナリオが、10,377点のデータから求めたクラスタに含まれる割合を遷移確率として定義。高確率のクラスタの平均的な地震動分布が予測結果となる。

遷移確率 23/32

8/32

1/32

単純な内挿では表現できない不均質な空間分布を再現できている
16

クラスタリングによる地震動シミュレーションデータ分析

前田ほか（2017）• 既往PJにより多様な震源モデルに対する大量の大規模地震動シミュレーションデータが蓄積されている。

シミュレーションデータへのクラスタリング（教師無し学習）の適用

大規模シミュレーション

クラスタA：西日本で振幅大・・・

クラスタN：近畿で振幅大多様な震源モデル

多数のシナリオ群から、特徴の異なる少数の代表シナリオを抽出可能
17

ニューラルネットワークによるシミュレーションの効率化
Ichimura et al.(2017) SC'17 Best Poster• 高精細地下構造モデルを用いた超大規模地震波伝播シミュレーションによる地震動計算（計算コスト大；京コンピュータの全CPU coreを8時間使用）• 1ケースの超大規模シミュレーション結果を基に、各地点の地下構造（境界面深さ）と地震動レベルとの関係を学習したAIを構築• 不確実性を考慮して作成した1000ケースの地下構造モデルを用いたAIによる地震動レベル計算（計算コスト小）• 地下構造モデル起因の地震動の不確実性評価
シミュレーションによる地震動分布

AIによる地震動分布

AIを用いたモンテカルロシミュレーションにより評価
した地震動分布の平均（左）とばらつき（右）計算範囲：約10km四方
18