地震学への深層学習の応用 〜P波初動極性の自動読み取りによる震源メカニズム解の推定〜

Abstract:
深層学習の急速な進展により、地震学においてもこの導入が進んでいる。いわば、深層学習の実力を測るという段階になりつつある。その中でも、地震波形の処理は比較的相性のいい課題であるように思われ、検測を中心に研究が進んでいる。
本セミナーでは、そのような応用研究の一つとして、大量の微小地震について震源メカニズム解を推定した研究(Uchide, GJI, 2020)を紹介する。地震発生の想定やテクトニクスの理解の鍵の一つとして、応力場が挙げられる。そこで、応力場推定の手がかりとなる震源メカニズム解を、日本列島内陸部の20 km以浅の11万個余りの微小地震について推定した。その際、230万本余りの地震波形のP波初動極性の読み取りに深層学習を利用した。得られた震源メカニズム解のP軸とT軸の方位分布を概観すると、大局的な応力場の傾向が示唆されるほか、局所的に特異な応力場が存在することも見えてくる。本研究で微小地震まで解析することで、震源メカニズム解が得られない空白域はかなり狭まった。これにより、より広い範囲でより詳しく応力場を推定することができるようになった。