南海トラフの巨大地震像
南海トラフの地震を対象とした
長周期地震動予測前田宜浩
防災科学技術研究所○ 平成23年東北地方太平洋沖地震の発生前の「長期評価」
観測記録、歴史資料、地形・地質学的調査

同じ領域で同等の規模の地震が繰返し発生する（複数の領域が同時に活動（連動）する場合もある）「次に発生する地震として最も起こりうる地震」を評価

2014.1.13 第２回NIED－NU研究交流会

南海トラフの巨大地震像

南海トラフの巨大地震像○ 平成23年東北地方太平洋沖地震の発生後の「長期評価」
観測記録、歴史資料、地形・地質学的調査に加え・・・
・ より長期間にわたる地震活動の把握
・・・ 津波堆積物や海域における活断層調査等を積極的に活用
・ プレート運動におけるひずみや応力等の現状を高精度で把握・・・ 海底の地殻変動等の調査観測結果を積極的に活用
・ 領域間の相互作用についても考慮
・ より防災に活用されるような評価内容の示し方
史料や観測記録で発生が確認されていない地震についても科学的根拠に基づいて評価
多様な発生パターンを考慮した評価 地震調査委員会（2011）

内閣府（2012）

中央防災会議（2003）

南海トラフの巨大地震像

南海トラフの巨大地震による長周期地震動• 次に発生する巨大地震の震源モデルを事前に予測することは極めて困難• 海溝型巨大地震による長周期地震動予測では、限られた少数の震源モデルを対象とするのではなく、震源モデルの不確実性を考慮して多数のシナリオに基づいた地震動計算を行い、各シナリオによる長周期地震動の予測に加え、それらのばらつきを定量的に評価することが重要

地震調査委員会（2013）

南海トラフの巨大地震による長周期地震動• 南海トラフで発生すると考えられるM８～９の海溝型地震を対象とした長周期地震動ハザード評価をめざし、震源モデルの不確実さが地震動予測結果に与える影響について検討する。
– 震源域、アスペリティ配置、破壊開始点等の不確実さを考慮して、多数の特性化震源モデルを設定する。
– 長周期地震動の計算は、特性化震源モデルと全国１次地下構造モデルを用いて、３次元差分法により行う。
– ただし、現状の海溝型地震のレシピに従って作成した特性化震源モデルを用いるため、計算結果についての、おおよその振幅レベルの把握と震源モデル間の相対的な比較を行うこととする。
＃ 本研究は、「長周期地震動ハザードマップ作成等支援事業」によった。

特性化震源モデル• 3種類のパラメータ– 巨視的震源特性• 震源断層面の形状や面積– 微視的震源特性• 震源断層面内の不均質さ（アスペリティ）– その他の震源特性• 破壊様式• パラメータは‘レシピ’に従って設定される

震源モデルの設定• 巨視的震源特性– 震源域は、最大クラスの震源域を走向方向に6区分、深さ方向に3区分した小領域の組合せとして表現。
– 確率論的地震動予測地図（地震調査委員会、2013）で想定されている15ケースの震源域を検討対象とする。
– 断層面は全国1次地下構造モデルのフィリピン海プレート上面に設定。
500m間隔で配置した点震源により面を表現。
– 震源域全体の平均応力降下量は3MPa［例えば、Kanamori andAnderson (1975)、Allmann andShearer (2009)］を仮定する。

震源モデルの設定• 微視的震源特性– アスペリティ（あるいは強震動生成域）
は、深さ方向に区分された3領域のうち中部領域の各小領域に2個程度を配置し、面積と平均すべり量は、各小領域の面積と平均すべり量のそれぞれ20％と2.2倍（Murotani et al., 2008）とする。
– 深部領域（約25㎞以深）にはアスペリティを配置しない。
– 浅部領域（約10㎞以浅）にはすべりの大きな領域を設定する。
– アスペリティの応力降下量に対しては、バラツキを考慮する。
– 震源時間関数は、中村・宮武（2000）による関数を基本とする。ただし、浅部領域に対しては滑らかなすべりを表す関数（たとえば、箱型関数やsmoothed ramp関数）とするケースも考慮する。

震源モデルの設定

地下構造モデル
第4層 (Vs=700m/s)
上面深さ• その他の震源特性– 破壊開始点は、走向方向・深さ方向の領域境界付近（10か所）を候補とする– 破壊開始点から同心円状に破壊が伝播。
– 破壊伝播速度は2.7km/s［=0.72Vs；Geller(1976)］とする。
ただし、浅部領域に対しては2.7km/sよりも遅い破壊伝播速度とするケース（2.3km/s）を考慮する。
– 破壊がアスペリティに到達した点から、アスペリティ内部の破壊が始まる（マルチハイポセンター）– 破壊伝播の不均質性（破壊速度のゆらぎ）は考慮しない。

第14層（Vs=3200m/s）
上面深さ• 全国１次地下構造モデル– 首都圏においてフィリピン海プレー
ト上面の修正を施したモデルを使用
36.9
36.7
36.5
36.3
36.1
35.9
35.7
35.5
35.3
35.1
34.9
34.7
34.5
34.3

フィリピン海プレート上面

34.1
33.9
33.7
33.5
137137.4

137.8

138.2

138.6

139139.4

139.8

140.2

140.6

141141.4• 発散対策– 第1層を第2層の物性値に置換– 浅部の50mよりも薄い層を取り除く– 境界面を跨ぐ格子の物性値に平均的な値を与える（表層の第1格子が対象）

不連続差分格子 (Aoi and Fujiwara, 1999)

GMS（地震動シミュレータ）(Ground Motion Simulator)• 差分法を用いた３次元地震動シミュレータ– 入力：構造・震源・観測点パラメータ、計算パラメータ– 出力：波形、振幅スナップショット、可視化画像
http://www.gms.bosai.go.jp/GMS/堆積層に代表される、低速度な媒質（＝地震波の波長が短い）は、極表層近くにのみ存在することが多い。計算コストの大きな、細かい格子は、必要な領域にとどめ、計算コストを最適化を図る（1/5～10程度に軽減される）。

青井・他（2004）

並列化のための領域分割

地震波伝播シミュレーション
•

計算手法

•

計算対象領域– 不連続格子を用いた３次元差分法 (Aoi and Fujiwara, 1999)

自由境界条件– 1150 km x 950 km x 100 km

•

内挿
粗い格子

負荷の均質化を考慮し、水平方向にのみ分割
モデル規模は水平方向に大きい場合が多い
袖領域の通信の隠蔽と相性がよい

格子サイズ– 水平方向 200m、深さ方向 100m (深さ8kmまで)– 水平方向 600m、深さ方向 300m (深さ8～100km)– 約35億格子

細かい格子•••••

計算タイムステップ数：72000ステップ（＝600秒間）
出力地点：約8万点（陸上約2km間隔）
Fine grid点震源：約8万～57万個
減衰の影響 (Graves, 1996) : 参照周期 5秒 Coarse grid
解析対象周期帯 : 約5秒以上– 特性化モデルには、短波長不均質が考慮されていないため

TSUBAME2.5 によるGPUを用いた大規模波動伝播シミュレーション• TSUBAME2.5– 東京工業大学学術国際情報セン
ター– CPU: Intel Xeon 2.93 GHz（6コア）×2816個– GPU: NVIDIA Tesla K20X×4224個– 理論ピーク性能5.7PFlops– TOP500の11位（2013年11月現在）– Green500の6位（2013年11月現在）• 計算時間– 1ケース： 150分 （81GPU）

まとめと今後の課題••••

昨年度までの検討では、南海トラフのM8～9級の巨大地震の多様な発生パターンを考慮し、多数のシナリオに基づいて長周期地震動を計算し、震源モデルの不確実さにより最大速度、速度応答スペクトルが大きなばらつきを持つことを確認した。
震源域が小さい地震では長周期地震動の振幅レベルは低いが、震源域が拡がり地震規模が大きくなるほど振幅レベルは大きくなる傾向がみられる。また、震源域が同じ地震でも、破壊開始点、アスペリティ配置により数倍から10倍以上のばらつきが見られた。
計算結果は確率分布として捉える必要がある。現在、さらに多くのシナリオに基づいたシミュレーションを行い、分布形状（ばらつき）について検討している。その結果と震源域毎の地震の発生頻度の情報を組み合わせることで、長周期地震動のハザード評価を試行する予定である。
計算結果の絶対値の議論のためには、震源モデル、地下構造モデル、計算手法の改良が必要である。特に、震源モデルの設定法（レシピ）や検討ケースの妥当性の検討が必要である。

CPUとGPUの計算時間の比較
モデル

モデル•水平200m、鉛直100mで離散化•格子数：約２０億150秒•60,000ステップ（500秒間）

CPU

on SGI Altix4700•計算時間：１９時間 （２５６core）

GPU

on TSUBAME

180秒•計算時間：１０５分 （ ５０GPU）•計算時間： ６６分 （１００GPU）•水平100m、鉛直50mで離散化•格子数：約１５８億240秒•120,000ステップ（500秒間）
on SGI Altix4700

CPU•計算時間：１週間弱?（５１２core）

GPU

270秒

on TSUBAME•計算時間：１６１分 （５１２GPU）（100,000stepからの換算値）