地震完全予知の技術

オーバーテクナナシー

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2022/05/15
地震の発生直前に起きる「わずかな重力の変化」が、早期の警報につながる可能性：研究結果
https://wired.jp/article/an-elusive-gravity-signal-could-mean-faster-earthquake-warnin
地震の発生直後に生じるわずかな重力の変化を検知することで、これまでよりも早い地震警報の発令を実現できる──。そんな研究結果が、このほど発表された。

11 May 2022
Instantaneous tracking of earthquake growth with elastogravity signals
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04672-7

そしていま、こうした重力の変化のデータを活用できる段階に近づきつつある。...研究チームがそのモデルを東日本大震災の地震データで検証したところ、これまでの方法よりも約8秒も早く地震を正確に検出でき、その巨大な規模もより正確に推定できていた。

しかし、問題がある。重力の変動とそれに対する地球の弾み運動は、ほとんど相殺されてしまうのである。このため、残るシグナルは観測しようにも極めて微弱なものになる。こうした微弱なシグナルは「即時弾性重力シグナル（PEGS）」と呼ばれている。

デ・フープによると、重要なことは地震のごく初期、つまりP波がセンサーに到達するまでのデータの分析にある。その時点なら、重力の変動と地震波は「完全に相殺されることはありません」。

ひとつはっきりしていることとして、...マグニチュード8.0を超える地震でないと、重力の変動のシグナルをノイズから切り分けることはできない。

こうした大規模な地震は珍しい。このためコート・ダジュール大学のリッチャルディの研究チームは、仮想的な地震のデータセットを作成し、日本各地の地震観測所で観測された実際の地震ノイズのデータを加えた。このデータを用いて、重力の変動のシグナルをもとに地震の始まりを検出し、その規模を推定する機械学習アルゴリズムのトレーニングを実施したのだ。

そして、東日本大震災の際のセンサーからのリアルタイムのデータをこのモデルに入力すると、約50秒分のデータで正確な検出が可能になった。

さらに研究チームによると、今回のモデルは地震の規模の推定においてより正確性が高かったという。地震の規模は津波の規模を予測する上で非常に重要だ。