09:45 〜 10:15
[SSS09-02] 測地記録と津波波形記録を用いた断層すべり推定：ABICに基づくジョイントインバージョン
★招待講演
キーワード：2024年能登半島地震、ジョイントインバージョン、ABIC、津波、GNSS、SAR
断層すべりインバージョン解析は、震源過程の推定を目的として、これまでに多くの地震に適用されてきた。特に、地震が海域で発生した場合、沖合における断層すべりを拘束するために、潮位計や水圧計で記録される津波波形は重要な情報となる(e.g., Satake, 1987)。そのため、地震波記録や測地観測記録と津波記録をジョイントインバージョンによって組み合わせることは、断層すべりの全体像を明らかにする上で有効である(e.g., Yokota et al., 2011)。
本研究では、2024年能登半島地震を対象とし、GNSS観測(国土地理院F5解)およびSAR観測(Fukushima et al., 2024)によって得られた陸域の測地記録とNOWPHAS波浪計によって得られた津波記録を組み合わせることで断層すべり分布推定を行った。なお、断層形状としては日本海プロジェクトで推定された7つの断層面NT2、 NT3、 NT4、 NT5、 NT6、 NT8およびNT9を用いた。
一般に、断層すべりインバージョンを行う際には、平滑化やダンピング等の拘束条件を用いる。さらに、複数の記録を組み合わせる場合、各データの重みを与える必要がある。Yabuki and Matu’ura (1992)は、インバージョン解析にABIC (Akaike’s Bayesian Information Criterion; Akaike, 1980)を導入することで拘束条件の重みを客観的に決定できることを示した。また、データ間の重みについても、ABICを用いることで客観的に決定可能である(Asano et al. 2005; Funning et al., 2014)。
これまでにも、津波記録を用いてABICに基づく断層すべりインバージョンを行った例はあるものの(e.g., Gusuman et al., 2010; Kubota et al., 2018)、データ間の重みとして任意の値を与える、断層すべりに非負の拘束条件を課しているなど不十分な点があった。そこで本研究では、これらの点を解消したジョイントインバージョン法を提案する。
データ間の重みとしては、Funning et al. (2014)にならって津波記録に対するGNSS記録、SAR記録の誤差の比を設定し、それらをハイパーパラメータとした。また、データの誤差の共分散成分およびグリーン関数の誤差の効果(Fukahata and Write, 2008; Yagi and Fukahata, 2011)、および直接的拘束条件(Matu’ura et al., 2007)を用いて確率密度関数の定式化を行った。従来の研究と比較してハイパーパラメータ数が増加したため、本研究では、ABIC最小となる解を探索する際にPythonのOptunaライブラリを用いてハイパーパラメタ探索時間の短縮を図った。また、津波記録に対してフーリエ変換を行い、周波数領域においてインバージョンを行った。
得られた断層すべりは、能登半島北東沖のNT4および北岸のNT6に大すべりが存在する、先行研究(e.g., Fujii and Satake, 2024; Okuwaki et al., 2024)と調和的な結果となった。また、非負の拘束条件を課していないにも関わらず得られた負のすべりは-0.5 m未満となり、提案手法によって拘束条件の重みを適切に設定できたといえる。
本研究では、2024年能登半島地震を対象とし、GNSS観測(国土地理院F5解)およびSAR観測(Fukushima et al., 2024)によって得られた陸域の測地記録とNOWPHAS波浪計によって得られた津波記録を組み合わせることで断層すべり分布推定を行った。なお、断層形状としては日本海プロジェクトで推定された7つの断層面NT2、 NT3、 NT4、 NT5、 NT6、 NT8およびNT9を用いた。
一般に、断層すべりインバージョンを行う際には、平滑化やダンピング等の拘束条件を用いる。さらに、複数の記録を組み合わせる場合、各データの重みを与える必要がある。Yabuki and Matu’ura (1992)は、インバージョン解析にABIC (Akaike’s Bayesian Information Criterion; Akaike, 1980)を導入することで拘束条件の重みを客観的に決定できることを示した。また、データ間の重みについても、ABICを用いることで客観的に決定可能である(Asano et al. 2005; Funning et al., 2014)。
これまでにも、津波記録を用いてABICに基づく断層すべりインバージョンを行った例はあるものの(e.g., Gusuman et al., 2010; Kubota et al., 2018)、データ間の重みとして任意の値を与える、断層すべりに非負の拘束条件を課しているなど不十分な点があった。そこで本研究では、これらの点を解消したジョイントインバージョン法を提案する。
データ間の重みとしては、Funning et al. (2014)にならって津波記録に対するGNSS記録、SAR記録の誤差の比を設定し、それらをハイパーパラメータとした。また、データの誤差の共分散成分およびグリーン関数の誤差の効果(Fukahata and Write, 2008; Yagi and Fukahata, 2011)、および直接的拘束条件(Matu’ura et al., 2007)を用いて確率密度関数の定式化を行った。従来の研究と比較してハイパーパラメータ数が増加したため、本研究では、ABIC最小となる解を探索する際にPythonのOptunaライブラリを用いてハイパーパラメタ探索時間の短縮を図った。また、津波記録に対してフーリエ変換を行い、周波数領域においてインバージョンを行った。
得られた断層すべりは、能登半島北東沖のNT4および北岸のNT6に大すべりが存在する、先行研究(e.g., Fujii and Satake, 2024; Okuwaki et al., 2024)と調和的な結果となった。また、非負の拘束条件を課していないにも関わらず得られた負のすべりは-0.5 m未満となり、提案手法によって拘束条件の重みを適切に設定できたといえる。