11:00 〜 13:00
[SSS10-P07] 震源パラメータを対象とした教師なし学習による震源特性の共通性の抽出
キーワード：教師なし学習、震源特性、強震動、データベース
1. はじめに
従来の地震動予測式では、主に全国の規模の大きな地震から得られた経験的知見に基づき、震源断層の型（正断層型・逆断層型・横ずれ断層型）や地震のタイプ（内陸地殻内地震・プレート境界地震・スラブ内地震）によってカテゴライズされたものが提案されている（例えば、佐藤(2010)、Morikawa and Fujiwara(2013)など）。しかし、このように選り分けられる前の様々な震源パラメータには、従来は気づかなかった、あるいは式に取り入れることが困難だった相互関係や地域性が存在する可能性がある。もしもそれらの特性を地震動予測に反映することができれば、予測結果のばらつきを低減することができるかもしれない。そこで本検討では、新たにそれらの特性を抽出することを目指し、震源パラメータに関する多次元データをデータ駆動的手法により分析した。
2. データと分析方法
防災科学技術研究所による強震動統一データベース試作版（Morikawa et al., 2020）のうち、F-netにより震源メカニズム解が得られている1997年1月～2018年2月までの17426地震の震源パラメータを用いた。データは、震源の緯度・経度、深さ、モーメントマグニチュードMw、走向、傾斜角、すべり角、モーメントテンソル（Mxx, Mxy, Mxz, Myy, Myz, Mzz）の13の数値から成る。走向0度と360度、すべり角180度と-180度がそれぞれ不連続にならないように、学習データには、それぞれのパラメータの値のsinとcosのペアで与えた。これらのデータ項目のそれぞれを標準化（StandardScaler）したのち、次元削減手法のPCAとt-SNEを用いてデータ全体の主要な特徴を二次元データとして抽出し、その二次元空間に示されたデータが示唆する特性を分析した。なお、震源の緯度・経度は、地域毎に二次元空間上に集中的な分布を作る大きな要因になり得ると考え、その影響の有無や程度を分析するために、学習データとして緯度・経度を含む場合と除外した場合について検討した。
3. 結果
学習データから緯度・経度を除外した場合の評価結果（二次元マップと呼ぶ）をFig.1に、二次元マップにおける8つの領域内の地震の震源メカニズムをFig.2にそれぞれ示す。二次元マップの下方の領域Cには、主に千島海溝～日本海溝沿いのプレート境界地震が集中して分布した。二次元マップの左右端には、横ずれ断層型の内陸地殻内地震および横ずれ断層型の比較的浅い海溝型地震が分布した。このうち、領域Aと領域Hには同じ横ずれ断層型の内陸地殻内地震が多いが、両者は二次元マップの縦軸に対して概ね対称な位置にあり、互いに距離が離れている。これは共役節面の走向が南北に近いものと東西に近いものに分かれたように見える。プレート境界逆断層型の地震の領域Cと内陸横ずれ断層型の地震の領域Hの間にある領域Gには、主に逆断層型の内陸地殻内地震が集まった。二次元マップの上方の領域Bや領域Dには正断層型の海溝型地震が多く分布し、南北走向の地震がやや右側に、東西走向の地震がやや左側になった。領域Bには、沈み込んだ太平洋プレート内の二重深発地震面の下面で起きたと思われる地震やアウターライズ地震も含まれていることがわかる。領域Eは他からは大きく右側に外れている。領域Eに属する地震はすべて数百km以深の深発地震であり、異常値として検出されたと考えられる。二次元マップの左上の領域Fは低角逆断層型の地震が主であるが、極低角という点が異常値とみなされ、独立して分布したと思われる。
以上のように、震源パラメータに対する教師なし学習により、地震のタイプ・震源断層の型だけではない、日本周辺のプレートテクトニクスを反映した特徴的な地震群に分類できる可能性を示した。今後、特徴量の前処理・追加・削減ならびにクラスタリング分析を進め、検討結果の説明性の向上を目指す予定である。
従来の地震動予測式では、主に全国の規模の大きな地震から得られた経験的知見に基づき、震源断層の型（正断層型・逆断層型・横ずれ断層型）や地震のタイプ（内陸地殻内地震・プレート境界地震・スラブ内地震）によってカテゴライズされたものが提案されている（例えば、佐藤(2010)、Morikawa and Fujiwara(2013)など）。しかし、このように選り分けられる前の様々な震源パラメータには、従来は気づかなかった、あるいは式に取り入れることが困難だった相互関係や地域性が存在する可能性がある。もしもそれらの特性を地震動予測に反映することができれば、予測結果のばらつきを低減することができるかもしれない。そこで本検討では、新たにそれらの特性を抽出することを目指し、震源パラメータに関する多次元データをデータ駆動的手法により分析した。
2. データと分析方法
防災科学技術研究所による強震動統一データベース試作版（Morikawa et al., 2020）のうち、F-netにより震源メカニズム解が得られている1997年1月～2018年2月までの17426地震の震源パラメータを用いた。データは、震源の緯度・経度、深さ、モーメントマグニチュードMw、走向、傾斜角、すべり角、モーメントテンソル（Mxx, Mxy, Mxz, Myy, Myz, Mzz）の13の数値から成る。走向0度と360度、すべり角180度と-180度がそれぞれ不連続にならないように、学習データには、それぞれのパラメータの値のsinとcosのペアで与えた。これらのデータ項目のそれぞれを標準化（StandardScaler）したのち、次元削減手法のPCAとt-SNEを用いてデータ全体の主要な特徴を二次元データとして抽出し、その二次元空間に示されたデータが示唆する特性を分析した。なお、震源の緯度・経度は、地域毎に二次元空間上に集中的な分布を作る大きな要因になり得ると考え、その影響の有無や程度を分析するために、学習データとして緯度・経度を含む場合と除外した場合について検討した。
3. 結果
学習データから緯度・経度を除外した場合の評価結果（二次元マップと呼ぶ）をFig.1に、二次元マップにおける8つの領域内の地震の震源メカニズムをFig.2にそれぞれ示す。二次元マップの下方の領域Cには、主に千島海溝～日本海溝沿いのプレート境界地震が集中して分布した。二次元マップの左右端には、横ずれ断層型の内陸地殻内地震および横ずれ断層型の比較的浅い海溝型地震が分布した。このうち、領域Aと領域Hには同じ横ずれ断層型の内陸地殻内地震が多いが、両者は二次元マップの縦軸に対して概ね対称な位置にあり、互いに距離が離れている。これは共役節面の走向が南北に近いものと東西に近いものに分かれたように見える。プレート境界逆断層型の地震の領域Cと内陸横ずれ断層型の地震の領域Hの間にある領域Gには、主に逆断層型の内陸地殻内地震が集まった。二次元マップの上方の領域Bや領域Dには正断層型の海溝型地震が多く分布し、南北走向の地震がやや右側に、東西走向の地震がやや左側になった。領域Bには、沈み込んだ太平洋プレート内の二重深発地震面の下面で起きたと思われる地震やアウターライズ地震も含まれていることがわかる。領域Eは他からは大きく右側に外れている。領域Eに属する地震はすべて数百km以深の深発地震であり、異常値として検出されたと考えられる。二次元マップの左上の領域Fは低角逆断層型の地震が主であるが、極低角という点が異常値とみなされ、独立して分布したと思われる。
以上のように、震源パラメータに対する教師なし学習により、地震のタイプ・震源断層の型だけではない、日本周辺のプレートテクトニクスを反映した特徴的な地震群に分類できる可能性を示した。今後、特徴量の前処理・追加・削減ならびにクラスタリング分析を進め、検討結果の説明性の向上を目指す予定である。