日本地球惑星科学連合2021年大会

セッション情報

印刷

一括PDF作成

[J] ポスター発表

セッション記号 S (固体地球科学) » S-TT 計測技術・研究手法

[S-TT37] 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析

2021年6月3日(木) 17:15 〜 18:30 Ch.14

コンビーナ:長尾 大道(東京大学地震研究所)、加藤 愛太郎(東京大学地震研究所)、矢野 恵佑(統計数理研究所)、椎名 高裕(産業技術総合研究所)

近年，従来の定常地震観測点に加え，臨時の高密度稠密地震観測網や建物・ライフライン・スマートフォン等が持つ振動計を利活用した次世代の地震ビッグデータベースが構築されつつある。しかし，これらの多種多様な地震データを包括的に解析する方法やアルゴリズムは未整備のままであり，地震防災・減災や地震現象の解明に最大限に活かすためにも，超大容量の地震データ向けに最適化された解析手法の開発に着手することが極めて重要である。一方，近年のベイズ統計学の進展は著しく，機械学習，特に深層学習に代表される，あらゆるビッグデータ解析手法の数理基盤となっており，地震データ解析への応用展開にも大きな期待が寄せられている。
本セッションでは，地震ビッグデータ解析に焦点を当てた講演を募集する。特に，機械学習・スパースモデリング・データ同化等のベイズ統計学を活かした解析手法開発，およびそれらの地震データへの応用研究を中心に，地震データ解析に資する数理科学・統計学の理論的研究や，将来的な実データ応用を目指す解析アルゴリズムのフィージビリティスタディ，さらには地震ビッグデータやその解析結果の現状に関する講演等を幅広く歓迎する。

17:15 〜 18:30

[STT37-P04] Forecasting temporal variation of aftershocks immediately after a main shock using Gaussian process regression

*森川 耕輔1、長尾 大道2,3、伊藤 伸一2,3、寺田 吉壱1,4、酒井 慎一2,5、平田 直2,6 (1.大阪大学、2.東京大学地震研究所、3.東京大学大学院情報理工学系研究科、4.理研AIP、5.東京大学大学院情報学環・学際情報学府、6.防災科学技術研究所)

×

認証

×

要旨・抄録、PDFの閲覧には参加者用アカウントでのログインが必要です。参加者ログイン後に閲覧・ダウンロードできます。
» 参加者用ログイン
» 出展者の方はこちら