English

連絡先/JST CRESTインテリジェント地震波動解析(iSeisBayes)事務局

〒113-0032
東京都文京区弥生1-1-1
東京大学地震研究所

お知らせ

日本地震学会(2021.10.14~16)

オンラインで開催された2021年度日本地震学会秋季大会において、特別セッション「ベイズ統計学による地震データの解析と数理モデリングの深化」を開催し、 招待講演を含む12講演(他ポスター発表2件)を行い、150名を超える参加者にアクセスしていただきました。

    S23「ベイズ統計学による地震データの解析と数理モデリングの深化」 (敬称略)

    1「豊後水道長期的スロースリップにおけるすべり分布のベイズマルチモデル推定:先験的拘束条件の推定結果に対する影響」縣 亮一郎(海洋研究開発機構)

    2「シンプレクティックアジョイント法に基づく超高精度不確実性定量化法と地震学への応用」伊藤 伸一(東京大)

    3「ハミルトニアンモンテカルロ法を活用した断層モデル推定とメトロポリス・ヘイスティング法との比較」山田 太介(東北大)

    4「構造正則化を応用した地震波トモグラフィ法による速度不連続面の検出」倉田 澄人(東京大)

    5「相互情報量と相関係数の積を用いたマッチドフィルタ法による深部低周波地震の検出」栗原 亮(東京大)

    6「l1トレンドフィルタリングによる西南日本GNSSアレイからの短期スロースリップ現象の検出」矢野 恵佑(統計数理研究所)

    7(招待講演)「ベイズインバージョンにまつわるいくつかの問題について」深畑 幸俊(京都大学防災研究所)

    8(招待講演)「ベイズ統計学による測地データの非線形逆解析」福田 淳一(東京大)

    9(招待講演)「A Bayesian framework for Earthquake Early Warning」Stephen Wu(統計数理研究所)

    10「連続地震計記録の極値統計解析に基づく大地震後の平常時に対する揺れやすさの予測」澤崎 郁(防災科学技術研究所)

    11「The research of spherical time-space ETAS model」熊 子瑶(統計数理研究所)

    12「ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定」森川 耕輔(大阪大)

    ポスター発表「アジョイント法に基づく2003年十勝沖地震の余効すべりの現状把握と短期推移予測」加納将行(東北大学)

    ポスター発表「MCMC法を用いた2004年新潟県中越地震震源域周辺の地震波速度分布の推定」椎名 高裕(産業技術総合研究所)

     

統計関連学会連合大会(2021.9.5~9)

オンラインで開催された2021年度 統計関連学会連合大会において、企画セッション「地震ビッグデータ解析の最前線」を開催し、 発表を行いました。

    [4BAM] 地震ビッグデータ解析の最前線 (敬称略)

    1「極値統計理論に基づく余震による最大振幅の早期予測手法の開発」澤崎 郁(防災科学技術研究所)

    2「相互情報量と相関係数の積を用いたマッチドフィルタ法による深部低周波地震の検出」栗原 亮(東京大)

    3「地震波速度不連続面の検出のためのスパース正則化に基づく地震波トモグラフィ」倉田 澄人(東京大)

    4「スペクトル行列解析を用いた低SNR地震動検出手法の時間遅延座標による拡張」永田 貴之(東北大)

    5「ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定」森川 耕輔(大阪大)

     

AOGS2021(2021.8.1~6)

AOGS2021(Asia Oceania Geosciences Society 18th Annual Meeting) (オンライン開催)において、セッション「Data-driven Modeling in Geoscience」を開催しました。

    [IG6] Data-driven Modeling in Geoscience 

    Dr. Shunichi Nomura (Waseda University)

    Dr. Ryoichiro Agata (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology)

    Dr. Shin-ichi Ito (The University of Tokyo)

    Dr. Dmitri Kondrashov (University of California, Los Angeles)

     

JpGU2021(2021.5.30~6.6)

「日本地球惑星科学連合2021年大会」(JpGU2021) (オンライン開催)において、セッション「最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析」を開催しました。 統計数理研究所の日野先生、産業技術総合研究所の矢部さんをお招きし、招待講演していただきました。

    [S-TT37] 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析 (敬称略)

    1「2020年新型コロナ禍におけるMeSO-netノイズ低下とその後」矢部優(産業技術総合研究所)

    2「MCMC法を用いた断層域近傍における地震震源と1次元速度構造の同時推定」椎名高裕(産業技術総合研究所)

    3「速度不連続面を考慮した地震波速度トモグラフィに対する構造正則化の応用」倉田澄人(東京大学)

    4「ベイズ的動画モード分解」日野英逸(統計数理研究所)

    5「スパース観測による地震波動場再構成に向けたセンサー選択(第一報:支配方程式の線形化モデルに基づく手法の提案とその評価)」中井公美(東北大学)

    6「地震カタログの時空間的非均質性のモデルと適用」尾形良彦(統計数理研究所)

     

統計関連学会連合大会(2020.9.9~12)

オンラインで開催された2020年度 統計関連学会連合大会において、企画セッション「地震ビッグデータ解析の最前線」を開催し、 発表を行いました。

    地震ビッグデータ解析の最前線 (敬称略)

    1「畳み込みニューラルネットワークを用いた地震計アレイでの地震自動検知」矢野恵佑(統数研)

    2「マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた地震の震源パラメタ推定と確率密度関数の選択」吉光奈奈(東京大)

    3「不均質な観測点配置における地震波動場の推定:首都圏地震観測網への適用」椎名高裕(産総研)

    4「変分法データ同化に基づく断層すべり面の摩擦特性空間分布の不確実性評価」伊藤伸一(東京大)

     

JpGU-AGU2020Virtual(2020.7.12~19)

オンライン開催された「日本地球惑星科学連合2020年大会」(JpGU-AGU2020) において、ディスカッション・フォーラムセッション(DFS)「最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析」を開催しました。 海外からも複数名の研究者を招待講演者として招き、講演していただきました。150名を超える参加者にアクセスしていただきました。

    [S-TT52] 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析 (敬称略)

    1「Multiple classes of non-tectonic emergent and impulsive seismic noise identified in continuous waveforms」Christopher W. Johnson(Los Alamos National Lab)

    2「Uncertainty Quantification for Inhomogeneous Frictional Features in a Slow-Slipping Fault Based on a Large-Scale Four-Dimensional Variational Data Assimilation」伊藤伸一(東京大学)

    3「A hidden Markov model for overlapping of seismic waves」倉田澄人(東京大学)

    4「Prediction of Aftershocks With Gaussian Process Regression: Application to the 2004 Chuetsu Earthquake」森川耕輔(大阪大学)

    5「On statistical declustering of global earthquake catalogue」Debashis Mondal(Oregon State University)

     

統計関連学会連合大会(2019.9.8~12)

昨年に引き続き、滋賀大学 彦根キャンパスで行われた2019年度 統計関連学会連合大会において、企画セッション「地震ビッグデータ解析の最前線」を開催し、 多くの著名な方に講演して頂きました。

    地震ビッグデータ解析の最前線 (敬称略)

    1「地震観測データの自動処理:地震の検出から震源が決まるまで」中川茂樹(東京大)

    2「深層学習・最近傍法・ETASモデル等を用いた地震活動モニタリング手法の開発」八木勇治(筑波大)

    3「構造探査データとの融合を目指した掘削データの統計的クラスタリング」矢部優(産総研)

    4「首都圏地震観測網における地震自動検知:複数観測点連続波形への畳み込みニューラルネットの適用」矢野恵佑(東京大)

     

StatSei11(2019.8.18~8.21)

芦ノ湖畔(ザ・プリンス箱根芦ノ湖)にて行われたStatSei11のPre-Workshopとして、 "Recent Developments of Bayesian Methods to Utilize Seismic Big Data"と題するセッションを開催しました。海外からの注目も高く、活発なディスカッションが行われました。

  Organizers: Hiromichi Nagao, Keisuke Yano (The University of Tokyo)

  • "Optimized Wavefield Estimations Based on Seismic Wave Gradiometry Method" By Takahiro Shiina

  • "Earthquake Detection Using Deep Learning for Continuous Seismic Network Records" By Keisuke Yano

  • "Local Earthquake Tomography Using Structured Sparsity Regularization for Seismic Velocity Modeling" By Yohta Yamanaka

  • "Uncertainty Evaluation of Source Parameter Estimates by MCMC in Oklahoma" By Nana Yoshimitsu

  • "Uncertainty Quantification Based on 4DVar Data Assimilation for Massive Simulation Models" By Shin-ichi Ito

   

CalTechのZachary ROSS Assistant Professorをお迎えして、ワークショップで講演をして頂きました。

  • "A Deep Learning Pipeline for Earthquake Monitoring"

JpGU出展(2019.5.26~5.30)

幕張メッセ国際展示場にて行われた「日本地球惑星科学連合2019年大会」(JpGU) に、東京大学地震研究所として出展致しました。ブース内には、iSeisBayesのパネルと共にリーフレットや説明員を配置し、iSeisBayesの新しい取り組みを公開致しました。

   

会場A08では、「最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析」と題するセッションを開催しました。人気が高く、立ち見が出るほどの盛況ぶりに、注目の分野だという事を再認識しました。

13:45-14:00 「A bad inversion result suggests bad modeling」

14:00-14:15 「稠密地震観測網における地震波動場の推定:MeSO-netにおける最適化」

14:15-14:30 「Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models」

14:30-14:45 「ベイズ統計を用いた余震活動のモデリングと確率予測」

14:45-15:00 「Bias Correction for the Distribution of Aftershoks Within Short-Term Period Immediately After Large Main Shock」

15:00-15:15 「Deep-learning-based Earthquake Detection for Continuous Seismic Network Records」

 

JSTフェア(2018.8.30~31)

東京ビッグサイトで行われたJSTフェア~科学技術による未来の産業創造展~において、「最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析」と題したブースを出展しました。 ブースには、iSeisBayesのパネルとリーフレットを置き、次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合プロジェクトの周知と紹介を行いました。