[SCG59-P01] 揺れの数値予報：Green関数を用いた震度予測の検討
キーワード：地震動即時予測、データ同化、グリーン関数、遠い未来の予測
地震動即時予測では従来，震源位置とマグニチュード（M）の早期決定という考え方が多かったが，我々は，その新しい考え方として，揺れから揺れを予測する「揺れの数値予報」を提案している（Hoshiba and Aoki, 2015）．そこでは，データ同化手法を用いて現在の波動場をなるべく正確に把握し，その後に，波動伝播の物理を用いて，未来の波動場を予測する．Hoshiba and Aoki (2015)では震度の注目し，波形包絡線の予測を試みているが，同様な考え方を用いて，Furumura et al.(2018)は，長周期地震動の波形の即時予測を考察している．一方，津波即時予測においても，データ同化の適用をMaeda et al.(2015)が考察している．このように，地震動や津波の即時予測ではデータ同化を用い現状把握を行い，波動伝播の物理によって未来予測を行う考え方が進んでいる．
最近，津波の分野において，Wang et al.(2017)が，データ同化と未来予測にGreen関数を用いることを提案している．また，大峡ら（2018）は，このGreen関数法の適用を長周期地震動の即時予測に適用することを試みている．Hoshiba and Aoki (2015)では，逐次的に未来を予測することを行っていたため，遠い未来を予測するにはその分計算時間が必要であったが，Green関数を用いることで，近い未来でも遠い未来でも計算時間にほぼ差がなく予測が可能となる．近い未来の計算を省略して，遠い未来の予測のみを行うことも出来るようになる．
今回，このGreen関数を震度の予測（つまり，波形包絡線の予測）に適用すること検討する．波動伝播の物理の物理として，Hoshiba and Aoki(2015)と同様に輻射伝達理論を用いる．これは，波線理論に基づくもので，高周波近似に相当し，波動伝播をエネルギー伝播に置き換えて考察する．大きさが１のエネルギーが，場所(xi, yi)を方向ｑnに伝播している場合に，時間T後の未来に，予測点（X, Y）付近を伝播しているエネルギー量を事前に計算しておく（Green関数：G(X,Y,T; xi, yi, qn)）．このグリーン関数とデータ同化によって得られているエネルギーの空間と方向の分布，E(xi, yi, qn)，との積を空間および方向積分することにより，予測点（X, Y）でのT秒後の未来を予測することが可能となる．
Green関数法では，予測する地点が少ない場合，遠い未来の予測も短時間で終了させることが可能となる．一方，多数の地点を予測する場合には、その分，計算時間がかかる．Green関数法は，予測する地点が少ない時に，遠い未来も含めた予測を行う場合に有効である．
最近，津波の分野において，Wang et al.(2017)が，データ同化と未来予測にGreen関数を用いることを提案している．また，大峡ら（2018）は，このGreen関数法の適用を長周期地震動の即時予測に適用することを試みている．Hoshiba and Aoki (2015)では，逐次的に未来を予測することを行っていたため，遠い未来を予測するにはその分計算時間が必要であったが，Green関数を用いることで，近い未来でも遠い未来でも計算時間にほぼ差がなく予測が可能となる．近い未来の計算を省略して，遠い未来の予測のみを行うことも出来るようになる．
今回，このGreen関数を震度の予測（つまり，波形包絡線の予測）に適用すること検討する．波動伝播の物理の物理として，Hoshiba and Aoki(2015)と同様に輻射伝達理論を用いる．これは，波線理論に基づくもので，高周波近似に相当し，波動伝播をエネルギー伝播に置き換えて考察する．大きさが１のエネルギーが，場所(xi, yi)を方向ｑnに伝播している場合に，時間T後の未来に，予測点（X, Y）付近を伝播しているエネルギー量を事前に計算しておく（Green関数：G(X,Y,T; xi, yi, qn)）．このグリーン関数とデータ同化によって得られているエネルギーの空間と方向の分布，E(xi, yi, qn)，との積を空間および方向積分することにより，予測点（X, Y）でのT秒後の未来を予測することが可能となる．
Green関数法では，予測する地点が少ない場合，遠い未来の予測も短時間で終了させることが可能となる．一方，多数の地点を予測する場合には、その分，計算時間がかかる．Green関数法は，予測する地点が少ない時に，遠い未来も含めた予測を行う場合に有効である．