[S-SS05] 地震発生の物理・断層のレオロジー

[SSS05-03] 後続波と機械学習を活用した地震発生領域における不均質構造探査

★招待講演

*雨澤 勇太¹ (1.東京工業大学)

キーワード：後続波、地殻、不均質構造、機械学習

地殻内地震の発生環境である上部―中部地殻においては、地殻流体の貯留域や地殻構成物質の違いなどによる顕著な不均質構造の存在が、地震波速度構造や地球電磁気学的な低比抵抗構造から指摘されている。このような不均質構造を高分解能かつ網羅的に把握することは、その近傍で発生する地殻内地震の発生メカニズムの理解を深めるために重要である。そのための有効なアプローチの一つとして、後続波の活用が考えられる。本公演における後続波とは、震源から放射されたP・S波（直達波）が地下の地震波速度コントラストや局在する強散乱体によって強く反射・散乱されて生じた反射波・散乱波を指し、これらは直達波のコーダ部分に観測される。後続波はその発生源に特に高い感度をもつ。そのため、後続波の到達時刻や波形形状の時間変化などを調べることで、後続波発生源の時空間的な挙動を知ることができる。さらに、防災科学技術研究所Hi-netなどの基盤的稠密観測網によって日々蓄積されている膨大な数の観測波形記録の中から後続波の情報を抽出することで、その発生源について時間・空間的に高分解能かつ網羅的に調査できる可能性がある。本公演では、我々のこれまでの研究から、[1] S波後続波形状の時間変化から後続波発生源における流体の存在を議論したものと、[2] 機械学習によるS波後続波の自動検出モデルの構築および、[3] 日本列島内陸域においてS波後続波を網羅的に検出した結果を紹介する。

謝辞：気象庁・防災科学技術研究所Hi-net・大学による観測波形記録、気象庁一元化震源、気象庁による手動検測値を使用しました。[2] および [3]は文部科学省の情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-Eプロジェクト）JPJ010217の助成を受けたものです。記して感謝いたします。

文献：
[1] Y. Amezawa, M. Kosuga, and T. Maeda. Temporal changes in the distinct scattered wave packets associated with earthquake swarm activity beneath the Moriyoshi-zan volcano, northeastern Japan. Earth Planets Space, vol.71, 132 (2019) https://doi.org/10.1186/s40623-019-1115-6
[2] 雨澤勇太, 内出崇彦, 椎名高裕.１次元畳み込みニューラルネットワークによるS波後続波の自動検出. 日本地震学会2022年秋期大会 (2022)
[3] 雨澤 勇太, 内出 崇彦, 椎名 高裕, 緒方 淳, 深山 覚, 黒田 大貴. 深層学習を活用した日本列島内陸におけるS波後続波の網羅的検出. 日本地震学会2023年秋期大会 (2023)