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[S15P-13] ニューラル・ネットワークによる非エルゴード地震動予測式

〇岡崎 智久¹、森川 信之²、岩城 麻子²、藤原 広行²、上田 修功¹ (1.国研）理化学研究所　革新知能総合研究センター、2.防災科学技術研究所)

地震動予測式（距離減衰式）は、地震・観測点に関する少数の説明変数から強震動強さを推定する経験式であり、主に回帰分析による研究が進められてきた。地震動予測式は確率論的地震ハザード評価において重要な役割を持つ。2000年頃より地震・観測点の地理的位置を明示的に考慮する非エルゴード的予測式が、稀少な地震動に対するハザード評価において本質的であることが認識され、非エルゴード的予測式の開発が活発に行われている。

最近では機械学習のニューラル・ネットワークによるモデル化が多数提案されているが、その大部分は地理的位置を考慮しないエルゴード的予測式である。Okazaki et al. (2021, BSSA)は、観測点をone-hotベクトルで入力するサイト特定モデルを提案し、過適合を抑制しつつ観測点固有の特性を学習できることを示した。しかし、学習されたサイト特性には、震源・伝播経路の特性が含まれていることが観察された。

本研究では、ニューラル・ネットワークにより地震・観測点位置を指定するパス特定モデルの構成を試みた。その際、各特性の寄与を分離できるように、エルゴード的予測式・震源項・伝播経路項・サイト項を逐次的にモデル化した。発表においては、各項が示す地震学的知見について議論を行う。