[S09P] PM-P

[S09P-11] DONETと分布型音響センシングのデータを用いた南海トラフにおける地震・スロー地震の自動解析

*馬場 慧¹、荒木 英一郎¹、藤 亜希子¹、縣 亮一郎¹、仲西 理子¹ (1. 海洋研究開発機構)

南海トラフは、マグニチュード8クラスの巨大地震が繰り返し発生しており、その周辺ではスロー地震が発生している。南海トラフ沿いの海域では、海域地震観測網DONETや、四国の室戸岬から沖合に120 kmの距離で伸びる海底ケーブルを使った分布型音響センシング（DAS）による連続観測が行われている。DASは、光ファイバーケーブルに沿って歪の変化を計測するもので、密な観測が可能であることから、近年、地震観測に使われるようになっている。2024年1月1日の能登半島地震（M7.6）の本震の3時間後から約9時間の間、南海トラフで発生した浅部微動の活動をDASおよびDONETで観測することができた。これらの震源を、エンベロープ相関とDASの歪振幅の空間分布の併用によって求めたところ、イベントの多くは、室戸岬沖の浅部スロー地震発生領域の西端に位置する、東経134.3º–134.5º・北緯32.3º–32.5ºに決定された。これらのイベントはDONETではわずかな点でしか捉えられておらず、DASを併用して観測することで、観測点数の増加を図ることができた。
このような南海トラフの通常の地震・スロー地震の発生は、プレート境界の応力状態の変化を示唆する可能性があり、これらの活動をモニタリングすることは重要である。本研究では、DASとDONETデータを使用した、自動地震検知・震源決定システムの構築に取り組んだ。通常の地震については、DASの歪速度波形とDONET広帯域地震計の速度波形を用いて、深層学習モデルPhaseNet（Zhu and Beroza, 2019）によるP波およびS波の到達時刻読み取りを行った。到達時刻読み取りには、PhaseNetのデフォルトモデルに、過去のDAS・DONETデータで得られた南海トラフの地震の波形データを追加学習させたモデルを用いた。PhaseNetによる到達時刻読み取りは、DAS・DONETデータの取得後自動で行い、2024年7月31日より自動解析を開始した。P波・S波の読み取り後、震源決定プログラムhypomh（Hirata and Matsu’ura, 1987）を用いた震源決定を行った。速度構造は、DONET域の1次元構造（Nakano et al., 2013）を用いた。また、スロー地震の検出を目的として、エンベロープ相関法（Mizuno and Ide, 2019）による自動解析も並行して行っている。
自動震源解析の開始直後である2024年7月31日13時17分28秒JSTに発生したマグニチュード1.1の地震の震央は、本システムで、気象庁地震カタログと約3 kmの差で決定できた。一方、深さは10 km近いずれが生じたので、今後構造の検討を行う。その一環として、3次元構造（Nakanishi et al., 2018）を用いたPhysics-informed neural networkに基づく走時計算（Agata et al., 2024 JpGU）による震源決定を導入する予定である。発表では、それまでに本研究の自動解析を使って検知できた地震の震源分布について議論する。