金曜日セミナー:着任セミナー (2019年2月8日) 熊澤 貴雄 氏(観測開発基盤センター 特任助教)

点過程ETAS(epidemic type aftershock sequences)モデルは地震の発生時系列を表現し解析する統計モデルである.点過程の「条件付き強度関数」(conditional intensity function) は地震発生の切迫度を予測する関数であり,地震の確率予測の計算に必須である.また,通常の地震発生の時系列(地震活動)に何らかの異常が介入した場合に,それらを検出する手法を与える.異常性の特徴を捉え,条件付き強度関数に組み込むことは地震予測の精度向上に必要である.本発表では,ETASモデルによる地震活動異常の解析,特に地震活動をインバージョン解析する非定常ETASモデルを中心に解説する.これらの応用として伊豆地方での地震活動と,その他近年の地震活動の解析例を紹介する.

伊豆地方の群発地震活動では、火山地帯でのマグマ貫入に伴う群発地震の予測可能性を調査した。伊豆地方東部でのマグマ上昇に伴う地殻の体積歪みは群発地震発生数と高い相関を示すことが報告されているが,非定常ETASモデルの常時活動強度の時間変化がより高い相関を示すことが判明した。常時活動強度を体積歪みの変化率の履歴と、歪計からの距離に関係して、主要な群発的地震活動の全てが数時間程度の時間差で精度よく予測できることが分かった。


The epidemic type aftershock sequences (ETAS) model is useful for statistical analysis of time sequences of earthquake occurrences. The conditional intensity function of the point process model is defined for the occurrence rate of an earthquake in the immediate future, and it is indispensable for providing probability forecast of earthquakes in a given future period. Also, it provides the standard seismicity model that is useful for detecting anomalies from a series of earthquake occurrences. Then remodeling of the intensity function can improve the earthquake forecasting. In this presentation, I focus on the analysis by the ETAS model and its variations, especially the non-stationary ETAS model which provides inversion solution of nonstationary changes in seismicity. I will introduce examples of model applications to the seismic activity in the Izu region, and to some seismic activity in recent years.
For the swarm activity in the Izu district, we investigated the predictability of the swarm earthquake associated with magma intrusion in the volcanic zone. It is reported that the volumetric strain change associated with the magma ascending in the eastern part of the Izu district shows a high correlation with the number of earthquakes, but we found that the temporal change of the background seismicity rate of the ETAS model shows a higher correlation. We then found that the background seismicity rate can be well predicted as a function of preceding volumetric strain changes coupled with the onset location of earthquake swarm event, and demonstrated predictions retrospectively for the numbers of earthquakes in major swarm events in the Izu region.