[S-TT41] ハイパフォーマンスコンピューティングが拓く固体地球科学の未来

[STT41-02] 大規模計算とSlow-to-Fast地震学　－モデリングと予測にむけて―

*松澤 孝紀¹、堀 高峰² (1.国立研究開発法人　防災科学技術研究所、2.国立研究開発法人　海洋研究開発機構)

キーワード：スロー地震、数値モデリング、予測

スロー地震は地震モーメントにおいて10桁以上、通常の地震はそれ以上のスケールで幅をもって発生する現象である。またスロー地震と通常の地震は、継続時間や空間スケールに対し、異なるスケーリング則に従う。2021年秋より開始し2025年度まで継続予定の科研費学術変革領域研究(A)「Slow-to-Fast地震学」では、このような広いスケールをもち、異なるスケーリング則に従うスロー地震と通常の地震(Fast地震)、および両者の遷移を、モデルにより理解し、その発生を予測することを目指す計画研究「時空間マルチスケールモデルからの予測：大規模計算とSlow-to-Fast地震学」を設定し、モデル予測班として研究を開始している。本講演では、このモデル予測班の取り組みについて大規模計算との関係を中心に紹介する。
本計画研究はモデリング研究、予測研究、大規模計算に向けたデータ解析研究の３つのサブテーマから構成されている。モデリング研究においては、階層性をもった大規模数値シミュレーションや、マルチスケール性を包含する確率・統計学的モデルと物理モデルの融合を目指した研究等を実施する予定である。とくに階層性をもった大規模シミュレーションにおいては、高速な計算技術が重要になってくる。このため、GPUを利用した高速化（松澤、2022, 本大会）やH行列を利用した高速化手法の開発を進める予定である。予測研究においては、前述のHPCを活用したシミュレーション技術に基づく予測に加え、新たな視点からの多面的アプローチによる地震予測を実施するとともに、リアルタイム情報の取り込みも目指している。大規模計算に向けたデータ解析の研究としては、HPCを活用したモデル誤差の定量化（アンサンブル化）や、過去データの解析によるSlow-to-Fast地震カタログの時空間的範囲の拡張といった研究も予定している。
加えて、上にあげた目標に向けて研究を推進するにあたり、HPC分野との連携による研究領域の発展も目指している。こうした連携の具体的なものとして、富岳のプロジェクト成果の活用、および課題提案を行うことによる、プロジェクト相互のフィードバックによる発展を目指している。