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[SSS12-06] 階層型時空間ETAS (HIST-ETAS) モデルを用いた広域地震予測および診断解析
キーワード:デロネ三角網、繰り返し地震、赤池ベイズ情報量規準 (ABIC)、ベイズ最適解(MAP解)、罰則付き対数尤度、情報利得(対数尤度比)
概要: HIST-ETASモデルは、日本全国や特定の地域で地震がいつどこで起こるかを予測するための綿密な位置依存のモデルです。このモデルは、過去の地震データをもとに将来の地震発生率を予測します。特に、大地震の場所を予測するために、このモデルから背景地震活動率を利用します。
背景地震活動: HIST-ETASモデルから通常の地震活動を分離抽出し、その強度(背景地震活動率)を求めます。日本全国(M≥5)や内陸部(M≥4)の気象庁データから得られた背景地震強度と、大地震の位置や繰り返し地震の座標との良い対応が見られます。
予測と診断解析: 続発する地震データからモデルの適合の低い部分を発見したり、リアルタイム予測を実施して予測の時空間的性能を評価します。
詳細推定の課題と対策: 小地震を考慮するとデータの不均質が問題です。歴史的なデータ制約と大地震後の記録欠落を克服するため、新しい検出モデルを提案し、HIST-ETASモデルと組み合わせて活動度を正確に求めます。
添付図:昭和の南海トラフ連発地震。注1)東南海地震の余震活動が知多半島に推移(前震と呼ばれる)し、三河地震が起きた。注2)紀伊半島南端(黒四角形内)で東南海地震から南海地震までの群発地震活動。動画はhttps://www.youtube.com/@yosihikoogata784 ショート (PCまたはスマホで見られます。)
背景地震活動: HIST-ETASモデルから通常の地震活動を分離抽出し、その強度(背景地震活動率)を求めます。日本全国(M≥5)や内陸部(M≥4)の気象庁データから得られた背景地震強度と、大地震の位置や繰り返し地震の座標との良い対応が見られます。
予測と診断解析: 続発する地震データからモデルの適合の低い部分を発見したり、リアルタイム予測を実施して予測の時空間的性能を評価します。
詳細推定の課題と対策: 小地震を考慮するとデータの不均質が問題です。歴史的なデータ制約と大地震後の記録欠落を克服するため、新しい検出モデルを提案し、HIST-ETASモデルと組み合わせて活動度を正確に求めます。
添付図:昭和の南海トラフ連発地震。注1)東南海地震の余震活動が知多半島に推移(前震と呼ばれる)し、三河地震が起きた。注2)紀伊半島南端(黒四角形内)で東南海地震から南海地震までの群発地震活動。動画はhttps://www.youtube.com/@yosihikoogata784 ショート (PCまたはスマホで見られます。)