実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー【2020年7⽉3⽇】

http://www.aob.geophys.tohoku.ac.jp

http://www.tfc.tohoku.ac.jp/online_event/2020dsw/03/

地震断層モデルの不確実性︓
分からないことの定量化
太⽥ 雄策

東北⼤学⼤学院理学研究科附属
地震・噴⽕予知研究観測センター
yusaku.ohta.d2@tohoku.ac.jp

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地面が揺れている

断層の長さ

結果
べすり量

地震波が伝播する断層の幅

地震＝断層すべり

地球

地震波が発生する

断層が動く

原因

結果（地⾯の動き）→原因を調べる

⽂部科学省地震調査研究推進本部 による資料 (2020年6⽉30⽇ダウンロード)(https://www.static.jishin.go.jp/resource/figure/figure005042.jpg)

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GNSSを⽤いた準リアルタイム断層モデル推定
Change in estimated magnitude

JMA 緊急地震速報 (⾚)
リアルタイムGNSS (⻘)
M(EEW) : M 8.1付近で飽和
リアルタイムGNSSによるMw︓より現実に近い値に

STA=0:
Estimation
complete

Ohta et al. (2012, JGR)
GNSS: Global Navigation Satellite System (全地球測位システム）5

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開発技術の社会実装

l 実時間地殻変動監視システム (REGARD) の開発・社会実装l

国⼟地理院・東北⼤学による共同研究開発．2016年4⽉〜運⽤開始

l 内閣府津波浸⽔被害推計システム開発とREGARDの取り込み

南海トラフ巨⼤地震の発⽣30分以内に津波被害推計を実施, 政府の初動対応に活⽤，REGARDの結果も津波波源として取り込み済．
l 東北⼤学を中⼼とするコンソーシアム (代表︓災害研 越村俊⼀先⽣) によって整備. 2017年11⽉より内閣府での運⽤開始．
ll 基礎研究→社会実装へ
l基礎研究の迅速な社会実装が実際の防災にはきわめて重要STEP1 : Coseismic fault
estimation• 電⼦基準点リアルタイ
ムデータから津波発⽣モデルを推定• そのほかの断層モデル
情報と併⽤

STEP2︓Real-time tsunami

inundation calculation by HPCISTEP3︓Damage estimation
based on estimated tsunami
inundation• 津波到達時間• 浸⽔範囲• 浸⽔深分布Platform of geospatial
information• 浸⽔域内⼈⼝• 建物被害棟数7

http://www.aob.geophys.tohoku.ac.jp「誤差付き」予測の重要性
l 津波即時予測の問題点

l 過⼩評価より過⼤評価が選択される傾向
l オオカミ少年︖安全情報の独り歩き︖

l 「誤差付き」の津波警報システムは現状存在しない
l 防災・減災の観点からも同機能の実現は重要

l 研究⽬的l リアルタイムGNSSデータにもとづいて、巨⼤地震にともなう津波をその推定の不確定性も含めて正確に提供する新しい津波予測アルゴリズムの開発．
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⼿法｜Bayesian inversion (単⼀矩形断層)
𝒅: RTK-GNSS永久変位

Okada (1992)

データ (GEONET)n ベイズの定理𝑝 𝜽𝒅∝ 𝑝 𝒅𝜽

事後確率分布尤度関数

𝑝 𝒅𝜽 =%

1

𝜽: 断層パラメータ(9つ)𝑝 𝜽
事前確率分布exp −𝜎! : 観測誤差 + モデル誤差# 𝜽 ! − 𝒅!
𝒓! : 残差 𝒅

1𝒓! $ 𝒓!
"2𝜎!

𝜎!

2𝜋𝜎! " #"!
⽔平･上下成分各々で, 観測点によらず 𝜎 ⼀律と仮定 (𝑖 = 𝐸𝑁, 𝑈)n MCMC0• サンプラー: メトロポリス-ヘイスティング法• 探索効率化: パラレル･テンパリング (8本の並列連鎖)

イベント依存のハイパーパラメータを, リアルタイムで⾃動決定する必要あり
初期値 𝜽%&'
最⼤摂動幅 Δ𝜽()*

緊急地震速報 (EEW) にもとづき以下から決定• スケーリング則 (Utsu, 2001)• 広域応⼒場の情報 (Terakawa and Matsu’ura, 2009)

尤度関数の 𝜎!

先験的に⾒積もることは難しい. イベントごとに動的に⾃動調整

サンプル数

総数, Burn-in 共に事前に仮定

事前分布 𝒑 𝜽

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EEWの情報を活⽤
⾃動調整機能を付与

𝒓! $ 𝒓!

1707年宝永地震を模した想定すべり分布 (Mw 8.75) 12
想定すべり分布から, Okada (1992) を⽤いて地表⾯変位擬似データを⽣成
Furumura et al. (JGR , 2011)
メッシュデータへ置換 (Kawamoto et al., JGR, 2017)
矩形⼩断層データへ置換 (井上他, ⼟⽊学会誌, 2016)

Gaussian 観測誤差 S.D [cm]
(⽔平, 上下) = (2.0, 5.0)
1515Slipslipamount[m]amount [m]10105500トラフ軸

n 未知パラメータ数:

2951 slip ※rake⾓は90°固定

Nakamura and Kaneshiro [2000], Baba et al. [2002],
Nakajima and Hasegawa [2006, 2007], Hirose et al. [2008],
Kita et al. [2010] and a report from the Cabinet Office [2013]

n GEONET点数:

642 (3成分使⽤)推定結果
model 8014model 185

medianmedian1515

slip amount [m]Slip amount [m]

1010

5

500

想定すべり5m

Obs.
Cal.

Mw: 8.73
VR: 99.4 %(99.3; 96.0)(99.5; 98.2)

95% C.I

信頼性低い
1515b

median

95% C.I

Mw: 8.74
VR: 99.2 %95%C.I.

95%
C.I [m]slip amount [m]a10105500ab

信頼性

⾼い

陸上GNSS観測によるプレート境界すべり分布推定の不確実性を事後確率分布として定量化同マップの意味およびその利活⽤

19n リアルタイム津波浸⽔｢危険度｣マップの意味


("Hazard
災害誘因を確率的に表現したことに相当

0'+,64*5)

Exposure  Fragility  Resiliency
83$

71

.
& !#.
/2-71

%




/
%

n 同マップの利活⽤• 近地津波予測へ不確実性情報を付加するための⼀⼿段となる可能性• さらに災害素因をかけあわせることで, さまざまな利活⽤の可能性

×
HazardExposure×

Fragilityhttp://www.aob.geophys.tohoku.ac.jp

まとめl 海底下で発⽣する地震︓巨⼤な津波を発⽣
l 地震＝断層のすべり

l 断層すべりを正確に把握することが正確な津波予測のためにはきわめて重要。
l ⼀⽅、「限られた観測データ」から推定される断層モデルには多くの不確実性が内在。

l ベイジアンインバージョンを活⽤した「不確実性」を含んだリアルタイム断層モデル推定⼿法を開発

l 機械学習のアプローチも併⽤することで、「結果」として得られる津波浸⽔結果に対しても「誤差」を付与できることを明⽰。
l 実際の防災・減災に向けた結果の活⽤を今後検討。

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