悪原 岳 ¹ , 山下 裕亮 ² , 杉岡 裕子 ³ , 篠原 雅尚 ¹

1. 東京大学地震研究所 2. 京都大学防災研究所 3. 神戸大学大学院理学研究科惑星学専攻

Locating tectonic tremors with uncertainty estimates: Time- and amplitude-difference optimization, wave propagation-based quality control, and Bayesian inversion
Geophysical Journal International
https://doi.org/10.1093/gji/ggad387

　プレート境界面上の巨大地震発生域の近くでは、ゆっくりとした断層すべり、すなわちスロー地震が発生します。スロー地震の一種であるテクトニック微動は、通常の地震とは異なる特徴的な震源（発生場所）の分布を示します。そのため、テクトニック微動の発生場所を詳細に調べることで、スロー地震がどのように起きるかという発生メカニズムの理解が深められると期待されています。しかし、スロー地震は非常に小さな動きなので地震波形データ上で観測される信号レベルが極端に小さく、P波・S波の到達時刻を波形から読み取って震源の位置を求めるという通常の方法は使えません。微動の震源を求めるために、様々な手法が開発されてきましたが、その決定精度を満足に評価できる手法はありませんでした。
　本研究では、この問題を解決するために、微動の震源決定とその精度の評価手法を提案しました。震源決定は3つのステップからなります。第一ステップでは、２つの観測点ペアで比較した地震波の到達時刻の差や波の大きさ（振幅）の違いを調べます。観測点がたくさんある場合、無数の組み合わせで観測点ペアを作ることができるので、ある観測点ペアで比較した到達時刻と振幅が、他の観測点ペアで得られた情報とどのくらい一致しているかを調べることができます。一致していれば、それだけ到達時刻・振幅データの情報が正確で、求められる震源の精度も高くなると予想されます（図１）。第一ステップでは、このような考えかたで相対的な到達時刻・振幅を調べ、観測点ペアごとの測定値の整合性で品質推定を行います。

　次に、第二ステップとして第一ステップで得られたデータのスクリーニング検査を行います。第一ステップで得られた相対到達時刻が正しい場合、相対到達時刻は震源に近いほど早くなり、遠いほど遅くなります。また、相対振幅は震源に近いほど大きく、遠いほど小さくなります。この想定から大きく外れるデータを除去します。

　第三ステップでは、第二ステップで選別されたデータにベイズ統計の手法を適用することで、震源の位置を確率分布として求めます。確率分布の広がりが、震源の決定精度を表します。このとき、地下構造の情報（どれだけ早く地震波が伝わるか、どれだけ強く地震波が減衰するか）も確率分布として求めます。これにより、地下構造が分からないことによる誤差を抑えることができます。

　この新しい手法を用いて、熊野灘（紀伊半島南東沖）で2020年12月から2021年2月に発生したテクトニック微動の震源を求めました。得られた微動の発生確率の分布を図2に示します。震源が線状に沿って分布する様子（図2中e, f, gのオレンジ色の矢印）など、震源分布の細かな特徴が分かりました。今後、この手法を様々な沈み込み帯に適用し、震源分布の特徴や推移を詳細に把握することで、スロー地震の理解を深めていきたいと考えています。