資料

新１－（４）

科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 CREST

次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震波動解析（iSeisBayes）の取り組み

長尾 大道
東京大学地震研究所 計算地球科学研究センター
東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻
第1回 新たな科学技術を活用した地震調査研究に関する専門委員会
2020年3月24日
第1回 新たな科学技術を活用した地震調査研究に関する専門委員会（東大地震研 ⻑尾大道, 2020/3/24）

1経歴 （東大地震研／東大情報理工・長尾大道）
1991年4月 京都大学理学部 入学
1995年4月 京都大学大学院理学研究科 地球惑星科学専攻 修士課程入学
2002年3月 京都大学大学院理学研究科 地球惑星科学専攻 博士後期課程修了
2002年4月 特殊法人 核燃料サイクル開発機構 東濃地科学センター 客員研究員
現： 国立研究開発法人 日本原子力研究開発機構

2006年3月 独立行政法人 海洋研究開発機構 地球内部変動研究センター 研究員
2009年6月 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所
特任研究員 ⇒ データ同化研究開発センター 特任准教授2013年9月 東京大学地震研究所 巨大地震津波災害予測研究センター 准教授
現： 計算地球科学研究センター

2013年10月 東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授
2013年11月 統計数理研究所 客員准教授
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JST CREST “iSeisBayes” の背景
次世代の地震計測ビッグデータベースの構築が進行中
 1,000点以上の定常観測点の高精度地震計測データ
 各建造物やライフラインに設置された振動計のデータ
 スマートフォン等に内蔵された加速度計のデータ
データプラットフォーム拠点形成事業（防災分野）〜⾸都圏を中⼼としたレジリエンス総合⼒向上プロジェクト〜

データ利活用協議会 （会⻑: 平田直）
2017年6月発足「玉石混交」の地震計測ビッグデータ利活用
 数千万点に及ぶ観測点からの自動選択アルゴリズム
 固体地球起源の多様な振動現象を包括的に解析し，情報を余すところなく抽出するためのアルゴリズム

防災科研
気象庁
大学等
気象庁一元化処理震源数「インテリジェント地震波動解析」手法の開発
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3⺠間データの地震研究への利活用の可能性
⺠間会社が所有する振動計

DAS (Distributed Acoustic System)
Parker et al. (2014)

Hill (2015)

スマートフォンが持つ振動計

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JST CREST “iSeisBayes”

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iSeisBayesホームページ http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/project/iSeisBayes/•••

研究期間：2017年10⽉〜2023年3⽉
中核機関：東大地震研，東大情報理工，
東北大工学研究科（2020年4⽉〜）
研究者数：30名

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iSeisBayes の主要研究テーマ

 本日紹介する研究テーマ• 深層学習に基づく地震自動検測• データ同化に基づく地震波動場再構成（⇒緊急地震速報の精度向上）• 観測点自動選択アルゴリズム開発
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数理科学・情報科学が支える地震研究
理論・数値シミュレーション

HPCによる地震関連シミュレーション（堀宗朗先生ご提供）

モデリング

地球内部構造平田 (2012)

津波伝播

地震波伝播

Nakamura et al. (2011)

Kano et al. (2017)

地震活動観測・データ解析

尾形 (2007)

地震関連データ
地震波形データ中川 (2019)

Takanami et al. (2013)

地殻変動

Fukuda et al. (2013)

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8地震自動検測のための人工知能技術の応用
単一観測点への適用による自動検測 多層パーセプトロン• Wang and Teng (1995)• Tiira (1999)
 畳み込みニューラルネット• Ross et al. (2018)• Perol et al. (2018)• Zhu and Beroza (2018)• Wang et al. (2019)• Hara et al. (2019)
複数観測点への適用
 震源決定• Kriegerowski et al. (2019)
地震学においても，人工知能の応用研究が世界的に大流行

Ross et al.
(2018)

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9深層学習に基づく地震自動検測技術の開発• 入⼒: 複数観測点の3成分連続波形 (時間幅×観測点数×3)• 出⼒: 地震・ノイズ判別

Yano et al., in prep.
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MeSO-net「成田アレイ」データに基づく検証
20秒窓のランダムに選んだイベント(地震400;ノイズ200)で検証・利用した観測点・震央訓練データ(04-13/09/2011)

検証データ (14-16/09/2011)

単観測点へのCNN

複数観測点へのCNN

提案手法

地震見逃し

2%

5%

1.25%

誤検知

10%

2.5%

1%
Yano et al., in prep.

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11気象庁一元化カタログとの比較

振幅平均

気象庁Magnitude

出⼒確率

Yano et al., in prep.

⻑所：気象庁⼀元化カタログとの対応・新しい地震を発見
短所：特定の時間帯のノイズに反応している傾向
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「基礎データセット」の配布• 地震観測網： ⾸都圏地震観測網（MeSO-net）• データ期間： 2011年9⽉4日から9⽉16日までの13日間．
• 【基礎データ】：
 波形データ： 地震記録（757記録），ノイズ記録（6,998記録）
 自動処理による検測情報（震源位置の情報やP波/S波の到達時刻）• 【成田アレイ】 ： 波形データ：連続記録，地震記録（565記録）
 目視確認した検測情報（P波/S波の到達時刻）

解析手法評価のための標準データセットとして関係者に配布

東京大学地震研究所で現在稼働している自動処理システムの性能
自動処理の結果

地震記録

ノイズ

地震と判別

589

10（誤検出）地震と判別せず

168（見逃し）【基礎データ】に対する実験• 誤検出率： 1.7% [=10/(589+10)]• 見逃し率： 22.2% [=168/(589+168)]

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Kaggle（のようなことができれば良いが）米国ではコンペを利用し，地震データ解析手法を極めて多数の情報科学研究者に競争的に開発させる取り組みも行われている。
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14データ同化 ～数値シミュレーションと観測データの融合～
数値シミュレーション

観測・実験データ

ベイズ統計学・状態空間モデル
樋口 他(2011) xt = ft ( xt −1 , vt )融 合 yt = ht ( xt , wt )

vt

q( )

wtr( )

材料科学

生物学
地震学

気象学・海洋学

Kano, Nagao et al. (2017)

Niwayama, Nagao et al. (2016)
Ito, Nagao et al. (2019)

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15データ同化に基づく地震波動場再構成
目的• 離散的に分布する観測点の記録から地震波動場を面的に再構築．
任意の場所や建物の揺れの即時把握，あるいは揺れの予測を行う上ための高精度なインプットとしての活用が期待．

成果

Kano et al. (2017)• 地震動イメージング• Seismic wave gradiometry (SWG)法
適応範囲最適化SWG法
地震動イメージング
0.05

0.1

長周期（ゆっくりした揺れ）

0.2

125 Hz
短周期（小刻みなゆれ）

Maeda et al. (2016)

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地震動イメージング
マルコフ連鎖モンテカルロ法の並列版であるレプリカ交換モンテカルロ法を用いて，地下構造・震源に関するパラメータを推定しながら，波動方程式に従うイメージングを行う（Kano et al., 2017）
関東平野

地震観測で得られた地下構造モデル

水平成層構造モデル

観測点

Koketsu et al. (2009) 3層＋半無限の水平成層構造
 モデルパラメータ: 各層の層厚と地震波速度・震源位置・発震時刻・すべり量
 震源が与えられた時の理論波形計算 ⇒ 波数積分法 (Hisada, 1995)

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レプリカ交換モンテカルロ法の必要性

局所解

真値 (Vp, Vs) = (5800, 3400) (m/s)
初期値(Vp, Vs) = (5900, 3500) (m/s)
 単純な地下構造の設定でも、事後分布は多峰性をもつ
Kano et al. (2017)

 レプリカ交換モンテカルロ法を用いた大域的なサンプリングが有効

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首都圏地震動イメージング（東京23区全域）
⻑周期（5〜10秒周期）

地下構造を推定しながら波動場を再構成⇒緊急地震速報の精度向上へ

短周期（1〜10秒周期）

Kano et al. (2017)

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観測点選択アルゴリズム開発
目的 離散的な観測点から連続的な地震波動場の推定
クリギング補間による場の再構成
観測点のない場所 の信号を周りの観測点 の信号 の重み和で補間
ただし𝜔 ： 観測点 𝑖 の重み

計算量大
1. 経験的バリオグラムの推定.

全ての観測点ペアij に対して

2. 重みに関する二次計画問題を解く.
評価関数
最適化問題

散布図を書くを計算.
Distance

全ての観測点を用いるのは非効率的かつ非現実的.
スパースモデリングによる観測点選択

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スパースモデリングに基づく観測点自動選択
LASSO 正則化

推定点不定性により重みがゼロに収束しない.

L1-LargestK 正則化

推定点

遠い観測点から順に重みが厳密にゼロになる.

超大容量計測データから有効な観測点の自動選択が可能に!
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まとめ 超ビッグデータ時代の到来が確実な地震研究においては，情報科学・数理科学の導入と強化が今後一層重要となることは明白である。
 JST CREST研究課題 “iSeisBayes” では，東大地震研の観測地震学の専門家と，東大情報理工の統計学の専門家との協働により，「地震超ビッグデータ時代」に先駆けて，最先端の情報学的・数理科学的手法に基づく地震データ解析手法の開発を目指している。
 深層学習に基づく地震自動検測技術の開発をはじめ，緊急地震速報に直結する地震波動場再構成のためのデータ同化手法開発や，数千万点～数億点にも及ぶ可能性のある超多点の観測点から，解析対象に応じて観測点を選択するためのアルゴリズム等を開発している。
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