誘発地震を用いた前震波形の時空間変化の評価
Evaluation of the spatiotemporal waveform changes in foreshock with induced
earthquake records
所属機関： 京都大学
代表研究者氏名：吉光 奈奈
研究期間： 2023 年 9 月 2 日～2023 年 10 月 9 日
区分：個人 A
滞在研究機関： Los Alamos National Laboratory
New Mexico 87545, United States
共同研究者等： Dr. Michael Fehler
If foreshock seismic wave records show the crustal stress or heterogeneity change preceding a major earthquake,
dense foreshock monitoring will help to issue the warning. In the conventional approaches, we estimate seismic
characteristics through comparing theoretical and observed waveforms but could not detect clear spatiotemporalchanges. In this study, we use statistical and machine learning methods to detect changes in waveform characteristics toexplore the spatiotemporal characteristics. The research was conducted with induced earthquake records that allow
observation of foreshocks, mainshocks, and aftershocks within a short time span than natural events.
海外研究活動概要
地熱開発サイトにおいて発生した誘発地震は、短い期間での前震-本震-余震という地震の１サイクルは、まず伝統的手法を踏襲して波形のパラメタライズをおこなうとともに、統計学的手法や機械学習を用いた波形の分類に取り組む。の観察を可能とする。本研究では、多数の前震活動

自然地震はいつ・どこで発生するか予測が立たず、が地殻の時空間変化を反映した波形変化を示してい震源断層近傍での観測や、前震-本震-余震という一ないか検証するために、米国 Fenton Hill 地熱サイト連の地震をすべて観測することは困難である。米国

で取得された誘発地震波形の解析を実施する。解析の Los Alamos National Laboratory は、1970 年代から

では、伝統的な地震波形のパラメタライズ手法を試

熱水のない場でも可能な地熱発電システムの開発をみるとともに、人間の主観なしで波形を分類するこ目指して、Fenton Hill 実験場において注水実験をおとで新しい視点からデータを眺めようと試みた。

こなってきた。この注水の影響で微小地震が大量に発生する様子が観測された (e.g., House, 1987; Fehler

成果

et al., 1987)。このような人間の活動の影響で発生す地震発生環境について知るうえで、地下深くの岩る地震は誘発地震と呼ばれ、前震-本震-余震という盤の状態を直接計測で観測することはできない。そひとつながりの地震活動を数カ月～1 年という短いこで、地中を伝播してきた小地震の波を使って、間期間で観測できるため、本研究のような時間変化解接的に地下環境の状態を推定することが一般的にお析をするうえで最適なデータである。Fenton Hill でこなわれてきた。もし前震活動の波形から大地震発は 1983 年から 1984 年にかけて高圧注水が実施され、生に先行した地殻の応力・不均質状態の変化を捉え3587 イベントの微小地震が観測された。本研究では、られれば、前震の監視を通した大地震の切迫度評価

注水孔周辺にある 4 つのボアホール地震計 EE1、EE3、が期待される。従来のアプローチでは、理論地震波

GT1、PC1 を解析に利用した。収録サンプリングは形と観測波形の比較を通して、波形の特性をパラメ

2000 Hz である。

タライズする解析が伝統的におこなわれてきたが、まず、地震の震源の特徴をパラメタとして求める

必ずしも明瞭な変化は検出されていない。本研究で解析を実施した。震源特性は，記録された地震波形

を変位スペクトルに変換し、理論モデルのスペクトを見て、地殻内の応力不均質状況との対応検証してル と 比 較 す る こ と で 推 定 す る (e.g., Aberchrombie,いく予定である。

1995)。スペクトルの低周波側のフラットな振幅の大次に、k-means 法と呼ばれる教師なし学習分類法

きさは地震モーメントという地震の規模に比例したをデータに適用した。k-means 法はデータ群の重心パラメタを表す。スペクトルの高周波側には震源断を計算しながらクラスタ分類をおこなう手法であり、層の大きさとすべり特性を反映した折れ曲がりがあ

地球科学分野でも Chamarczuk et al. (2019)などにより、コーナー周波数と呼ばれる。断層のすべり方のり波形分類に利用された実績がある。全イベントを違いを反映して、震源断層からの角度により波形振4～8 つのクラスタに分けるように指定して k-means

幅に差が出るため、通常は多数の観測点の情報を重法を適用したところ、いずれの場合もイベント発生畳することで情報の平滑化をおこなう。しかし、本時刻とクラスタには相関は見られなかった。受け入研究では観測サイトの特性上、数点しか利用できるれ研究者 Fehler 氏のアドバイスを受け、後続波部分観測点がないことから、1 観測点の波形をそのままの振幅で波形全体を規格化し、比較しやすいデータ観察した。複数の観測点で推定値を比較した結果、形状にしたが、結果に大きな違いは出なかった。

地震モーメントに関しては観測点間で大きな推定値さらに解析を発展させて、地震波スペクトルをスの違いはなかった。いっぽう、コーナー周波数に関ペクトログラムという 2 次元画像にすることで、線しては、観測点により推定値に系統的な差が見られ的データの学習よりより多くの情報を一度に学習でた。この違いは、前述の震源からの放射特性の影響きる可能性があるのではないかと考えた。Duan et al.の可能性が高い。最終的に推定された地震モーメン(2022)は U-net と呼ばれる分類手法をスペクトログ

トから得られたマグニチュードは、-1 < Mw < 1.5 とラムに適用し、波形の特性を反映した分類がおこななった。得られたパラメタ群から明瞭な時間変化はわれる可能性を示唆した。今回は、スペクトログラ見られなかった。

ムの作成方法について、どのようなタイムウィンド

次に、伝統的手法とは逆に、データの特徴を抽出・ウをどの程度ずらしながらスペクトログラムラムを分類した後に、得られた特徴から物理的モデルを考描くと最も実波形の特徴を表すかという検討をおこえる逆方向のアプローチを試みる。解析に利用したなっている途中で滞在が終わったが、今後最適と判3587 イベントを、解析者の主観を抜きにして自動的断したスペクトログラムを利用して U-net などの異に分類し、どのような波形同士が仲間となるのか検なる機械学習的手法の適用を目指していく。

証した。まず、波形全体の類似度を調べることができる相互相関を用いて、全波形がお互いにどれほど今後の展望似ているかを調べ、似た波形同士を仲間として番号滞在中は受け入れ研究者の Fehler 氏と対面で毎日付けしてクラスタ化した。解析においては 100-200、議論をすることができたため、現在どのような手法200-400 の 4 次のバタワースフィルタをかけた。クラが米国で用いられているのか、様々な情報を得るこ

スタリングの結果、多くのイベントが同じクラスタとができた。また、受け入れ研究者の方のみならず、に分類された。これは各イベントの波形同士がよく研究所において機械学習を利用している方などと議似ていることを意味する。周波数の違いはあまり大論することにより、どの手法がどのような解析に向きくなかった。

いているか感覚をつかむとともに、新たな人脈を築次に、注水初期に発生したあるイベントを基準とくこともできた。今後は本滞在で途中まで進めたス

し、基準イベントに対して他のイベントがどのようペクトログラムを用いたより高度な機械学習手法にな相関値を持つか調べた。得られた相関値は 0.2 かついて、さらに解析をすすめていく。また今回はクら 0.7 の間で大きくばらついたものの、注水開始直ラスタリング結果と時間との対応は確認したものの、後は 0.6-0.7 程度の高相関のイベントが多くみられ、空間との対応は未確認であるため、こちらについてその後相関値は 0.2-0.6 程度にまんべんなく分布し、も今後追加解析を実施する。

低下した。さらにその後、相関が再び回復する時期が見られた。この相関の変化と注水の関係は現時点

研究の発表では不明であるが、今後注水フェーズとの対応など未発表