火山噴火予知研究センター 行竹 洋平 准教授が参加している論文：”Changes in seismicity in a volcanically active region of the Izu Peninsula, Japan”, https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2025.108355 が、静岡県立大学よりプレスリリースされました。
詳細：https://www.u-shizuoka-ken.ac.jp/news/20250526/（静岡県立大学HP）
発表のポイント
◆地震や火山活動に重要な役割を果たす「地球内部の水・マグマ」の3Dマッピングに成功し、どこにどれだけ存在するのかを、地震、火山、温泉との位置関係とともにイメージングした。
◆東北地方中央部の地下40㎞までの領域では、火山・非火山地域を問わずマグマが深部に広く分布すること、またそのマグマから流体が放出され、高い流体圧により地震を誘起していることなど、マグマ―流体―地震の関連性がはじめて具体的に明らかとなった。
◆マグマや流体の分布・圧力のマッピングを広域的に展開することで、火山噴火や地震発生のポテンシャル・中長期評価、ひいては減災への貢献が期待される。
三反畑 修 助教が、日本火山学会研究奨励賞を受賞。
受賞者氏名 ：三反畑 修
受賞名 ：日本火山学会研究奨励賞
授与機関 ：日本火山学会
受賞日 ：5月14日 *告知日 （授賞式は5月27日）
研究題目 ：「津波記録に基づく海底カルデラにおける変動現象解明」
参考リンク ：https://kazan-g.sakura.ne.jp/J/doc/awards/VSJ_Young_Scientist_Award/34.html
楠井 俊朗（地震研／大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程1年）が、応用統計学会の優秀発表賞を受賞。
受賞者：楠井 俊朗（地震研／大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程1年）
受賞名 ：優秀発表賞
授与機関：応用統計学会
受賞日 ：2025年5月17日
研究題目：深層学習によるスロー地震の確率微分方程式表現の獲得と現象理解の深化
下記のとおり地震研究所談話会を開催いたします。
対面での開催を再開しておりますので、地震研究所へお越しいただければ幸いです。
なお、お知らせするZoom URLの二次配布はご遠慮ください。また、著作権の問題が
ありますので、配信される映像・音声の録画、録音を固く禁じます。
記
日 時： 令和7年5月23日(金) 午後1時30分～
場 所： 地震研究所1号館2階 セミナー室
Zoom Webinarにて同時配信
1. 13:30-13:45
演題：地震・地殻変動観測に基づく 北アナトリア断層の活動評価【2024年度所長裁量経費成果報告】
著者：○青木陽介・加藤愛太郎・張 基・悪原 岳・竹尾明子・武村俊介・中川茂樹・西田 究、高橋成美（防災科研）、山本揚二朗（JAMSTEC）
2. 13:45-14:00
演題：理工連携による火山ダイナミクスモデル実験【2024年度所長裁量経費成果報告】
著者：○市原美恵、亀田正治(東京農工大学)、Nataliya Galina・村松 弾・柘植鮎太・桑野 修
3. 14:00-14:15
演題：南太平洋島嶼国における火山災害軽減ネットワーク構築【2024年度所長裁量経費成果報告】
著者：○市原美恵・金子隆之・行竹洋平・篠原雅尚・森田雅明・大湊隆雄・三宅弘恵・村松 弾・前野 深・柘植鮎太・三反畑修・望月公廣
○発表者
※時間は質問時間を含みます。
※既に継続参加をお申し出いただいている方は、当日zoom URLを自動送信いたします。
※談話会のお知らせが不要な方は下記までご連絡ください。
〒113－0032 東京都文京区弥生1－1－1
東京大学地震研究所 共同利用担当
E-mail：k-kyodoriyo(at)eri.u-tokyo.ac.jp
※次回の談話会は令和7年6月20日(金) 午後１時30分～です。
サイエンスカフェを地震火山観測研究推進協議会と広報アウトリーチ室の共同で、2025年5月14日にハイブリッドで開催いたしました。
29回目となる今回は、「津波の多様な発生メカニズムと津波情報」というテーマで開催し、三反畑修 助教（東京大学地震研究所）、対馬弘晃 主任研究官（気象研究所）を迎え加藤尚之教授の司会のもと、海底火山の活動などに起因する津波のメカニズムや、津波情報高度化のための近年の観測や研究の進展と今後の課題について紹介がされました。
<地震・火山噴火予測研究のサイエンスカフェ >
地震や火山噴火に関する研究の成果は、予測の基礎となることが期待されています。これまでの研究から、地震や火山噴火のメカニズムへの理解は深まってきました。また、今後発生する可能性のある地震や火山噴火を指摘することもある程度はできます。しかし、規模や発生時期についての精度の高い予測はまだ研究の途上です。このサイエンスカフェでは、地震・火山噴火の予測研究の現状について研究者と意見交換を行い、研究者・参加者双方の理解を深めることを目的とします。
Title: Submarine volcanic processes
Abstract:
While submarine volcanoes account for over 70% of volcanism on Earth, their inaccessibility means that our understanding of their active processes remains limited. In this talk, I will first discuss the discovery of a type of seismo-acoustic event which allows the remote tracking of lava flow during submarine eruptions, as well as the most likely source mechanism of these impulsive seafloor events. Subsequently, I will present results from over a decade of continuous, real-time monitoring of Axial Seamount on the Juan de Fuca ridge in the Northeast Pacific Ocean such as the precursory processes leading up to its 2015 eruption, the magmatic and fault systems’ response to tidal loading, and the volcano’s evolution as it builds towards the next imminent eruption.
Title: Operator Learning in Seismology: AI for infinite dimensions
Abstract:
Seismology and geophysics are fields in which phenomena are typically described by partial differential equations, i.e. operators that map between infinite dimensional function spaces. However, deep neural networks are designed to work only on finite dimensional vector spaces. An immediate consequence is that deep neural networks are trained for a particular spatial/temporal discretization, and are unable to generalize to arbitrary mesh configurations. For example, suddenly increasing the spatial resolution by 1000x can break deep neural networks, even if the physics is the same at both scales. A recent machine learning paradigm called Operator Learning has developed a variety of Neural Operator models that naturally learn on function spaces, and provably generalize to irregular sensor geometries and arbitrary mesh resolution. This makes Neural Operators an excellent choice for many data-driven and simulation-based problems. In this talk, I will cover the fundamentals of Operator Learning and its importance to problems in seismology and geophysics. I will show applications to earthquake detection and picking; applications to seismic full waveform imaging; generative modeling of seismic ground motions, and more. I will highlight the advantages of using Neural Operators instead of Neural Networks for each of these problems. I will discuss why I believe Operator Learning will be a valuable part of Seismology in the future.
タイトル：南海トラフでの光ファイバ歪によるスロースリップの時空間把握にむけて
要旨：
JAMSTECでは、南海トラフの巨大地震発生帯広域のプレート間固着の時空間把握を目指していますが、そのためには、海底や海底掘削孔内の光ファイバ歪計測が有効ではないかと考えて、観測技術の開発と、実地の観測の取り組みを進めています。本セミナーでは、それらの取り組みについて、これまでの研究開発の状況を紹介し、また、今後の研究開発の計画について、特に日向灘への展開を中心にお話ししたいと思います。
具体的には下記についてお話しします。
・海底光ファイバ歪計の海底展開とスロースリップの観測、日向灘海域他への展開計画。
・海底掘削孔内光ファイバ歪センサを導入した掘削孔内観測システムの開発と紀伊水道沖への設置・観測、四国沖・日向灘・カスカディアへの展開計画。
・海底ケーブルや海底掘削孔内光ファイバでの光ファイバセンシング。DASおよび海底地殻変動観測を目指した新しい光ファイバセンシング技術の開発と観測。
・南海トラフの浅部ゆっくり滑り断層を貫通して断層近傍を観測する計画とその現状。
（時間があれば）・通信用海底光ファイバケーブル全体をセンサとした超長距離光ファイバセンシング技術の南海トラフや他地域への展開の構想。
Paris Nicolas （1, 2）、伊東 優治（2）、Brenguier Florent（3）、Wang Qing-
Yu（3, 4）、盛一笑（5）、岡田 知己（6）、内田 直希（2, 6）、Higueret
Quentin（3）、髙木 涼太（6）、酒井 慎一（2）、平原 聡（6）、木村 洲徳（6）
1グルノーブルアルプ大学環境地球科学研究所、 2東京大学地震研究所、 3グルノーブルアルプ大学地球科学研究所、 4ストラスブール大学地球環境研究所、 5中国科学技術大学地球和空間科学学院、 6東北大学大学院理学研究科地震・噴火予知研究観測センター
Nicolas Paris (1, 2), Yuji Itoh (2), Florent Brenguier (3), Qing-Yu Wang (3, 4), Yixiao
Sheng (5), Tomomi Okada (6), Naoki Uchida (2, 6), Quentin Higueret (3), Ryota
Takagi (6), Shin’ichi Sakai (2), Satoshi Hirahara (6), Shuutoku Kimura (6)
1IGE, Université Grenoble Alpes, France, 2ERI, University of Tokyo, Japan, 3ISTerre, Université Grenoble Alpes, France, 4ITES, Université de Strasbourg, 5School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China, 6Research Center for Prediction of Earthquakes and Volcanic Eruptions, Graduate School of Science, Tohoku University, Sendai, Japan
Coseismic crustal seismic velocity changes associated with the 2024 Mw 7.5 Noto earthquake, Japan
Earth, Planets and Space, 77, 51
https://doi.org/10.1186/s40623-025-02177-x
2024年能登半島地震（M w 7.5）に先駆けて生じていた群発地震活動は、15km以深に存在していた流体が浅部へ上昇することで生じたと考えられている。地下の地震波速度は地震等に伴う外部からの応力擾乱に応答して変化することが知られており、地震波速度の変化量は地殻内流体の量に応じて増幅される。したがって、2024年能登半島地震のような大きな地震に伴う地震波速度の変化を検出することで、異常な量の地殻内流体の存在の有無を議論できると考えられる。そこで、本研究では常時微動を使った地震波干渉法解析を実施し、地震前後の地震波速度の変化を検出した。その結果、能登半島の直下においては、本研究の解析周波数帯が感度を持つ0.5kmから2.5kmの深さにかけて、平均0.5%程度、最大で0.6-0.8%程度の地震波速度の低下があったことが明らかになった（図）。大地震に伴う地震波速度変化は、地震波による動的な応力変化と、静的な応力変化によって生じるとされる。そこで、地動最大速度（PGV）と地動最大加速度（PGA）を動的な応力変化を示す量として動的な応力変化の観測された速度低下の寄与を議論した。また、モデル計算により静的な応力変化による速度低下を見積もった。その結果、PGV、PGA、静的な応力変化による速度低下のいずれもが観測された速度低下とよく相関していたため、どちらのメカニズムが観測された速度低下に支配的な影響を及ぼしていたかについては結論づけられなかった。PGV、PGA、静的な応力変化による速度変化と観測された速度変化の比較から、能登半島北東端の群発地震域における本震時の地震波速度低下量は、地殻内に異常な量の流体が存在すると解釈できるほど大きくなかったことがわかった。この結果は、2.5km以浅には異常な量の流体は貯まっていないこと、すなわち、本震前数年間に亘って上昇していたとされる流体の大半が2.5km以深に留まっていたことを示唆している。なお、本研究では、防災科学技術研究所による定常地震観測ネットワークの観測点に加えて、東京大学地震研究所並びに東北大学が設置した臨時の地震観測点のデータを加えて解析を実施した。臨時観測点は能登半島北東端に集中して設置されており、定常観測点のみの解析結果と比較して、その直下の地震波速度の解像度の向上に大きく貢献した。
