日本地球惑星科学連合2025年大会
セッション概要| 固体地球科学 (S) | ||||
|---|---|---|---|---|
| セッション小記号 | 計測技術・研究手法 (TT) | |||
| セッション ID | S-TT43 | |||
| タイトル | 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析 | |||
| タイトル短縮名 | ベイズ地震データ解析 | |||
| 開催日時 | 口頭セッション | 5/26(月) AM2 |
現地口頭会場 | 201A |
| 現地 ポスター コアタイム |
5/26(月) PM3 | 現地ポスター会場 | 展示場ホール7・8 | |
| 代表コンビーナ | 氏名 | 長尾 大道 | ||
| 所属 | 東京大学地震研究所 | |||
| 共同コンビーナ１ | 氏名 | 加藤 愛太郎 | ||
| 所属 | 東京大学地震研究所 | |||
| 共同コンビーナ２ | 氏名 | 矢野 恵佑 | ||
| 所属 | 統計数理研究所 | |||
| 共同コンビーナ３ | 氏名 | 椎名 高裕 | ||
| 所属 | 産業技術総合研究所 | |||
| セッション言語 | J | |||
| スコープ |
近年，従来の定常地震観測点に加え，臨時の高密度稠密地震観測網や建物・ライフライン・スマートフォン等が持つ振動計を利活用した次世代の地震ビッグデータベースが構築されつつある。しかし，これらの多種多様な地震データを包括的に解析する方法やアルゴリズムは未整備のままであり，地震防災・減災や地震現象の解明に最大限に活かすためにも，超大容量の地震データ向けに最適化された解析手法の開発に着手することが極めて重要である。一方，近年のベイズ統計学の進展は著しく，機械学習，特に深層学習に代表される，あらゆるビッグデータ解析手法の数理基盤となっており，地震データ解析への応用展開にも大きな期待が寄せられている。
本セッションでは，地震ビッグデータ解析に焦点を当てた講演を募集する。特に，機械学習・スパースモデリング・データ同化等のベイズ統計学を活かした解析手法開発，およびそれらの地震データへの応用研究を中心に，地震データ解析に資する数理科学・統計学の理論的研究や，将来的な実データ応用を目指す解析アルゴリズムのフィージビリティスタディ，さらには地震ビッグデータやその解析結果の現状に関する講演等を幅広く歓迎する。 |
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| 発表方法 | 口頭およびポスターセッション | |||
| 共催情報 | 学協会 | - | ||
| ジョイント | - | |||
| 団体会員以外の組織との共催 | - | |||
| 国際連携団体 | - | |||
| 招待講演 | ||||
| 時間 | 講演番号 | タイトル | 発表者 |
|---|---|---|---|
| 口頭発表 5月26日 AM2 | |||
| 10:45 - 11:00 | STT43-01 | Slip-size-dependent Brownian passage time model with slip-size uncertainties | 寺田 吉壱 |
| 11:00 - 11:15 | STT43-02 | 場の再構成に基づく震度分布の空間特徴量の抽出：歴史地震の発生場所の制約にむけて | 石瀬 素子 |
| 11:15 - 11:30 | STT43-03 | 震源位置の同時推定問題へのMCMC法の適用：近似的JHDに対する考察 | 椎名 高裕 |
| 11:30 - 11:45 | STT43-04 | Ambient Noise Missing Data Prediction Using Long Short Time Memory (LSTM) in the United Arab Emirates (UAE) | Intan Andriani Putri |
| 11:45 - 12:00 | STT43-05 | 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 | 楠井 俊朗 |
| 12:00 - 12:15 | STT43-06 |
Site selection based on Bayesian sensitivity for earthquake early warning |
矢野 恵佑 |
| 講演番号 | タイトル | 発表者 |
|---|---|---|
| ポスター発表 5月26日 PM3 | ||
| STT43-P01 | Creation of training and validation datasets of Distributed Acoustic Sensing recordings from Sanriku seafloor observation system, Japan. | Gerardo Manuel Mendo Perez |
| STT43-P02 | 深層学習モデルを基礎にした複数観測点地震検出手法の稠密地震観測網データへの応用 | 徳田 智磯 |
| STT43-P03 | スパース推定を用いた関数データに対するクリギング | 松井 秀俊 |
| STT43-P04 | PoViT-UQ : P-wave Polarity and Arrival Time Determination using Vision Transformer with Uncertainty Quantification | 加藤 慎也 |
| STT43-P05 | Gaussian Process Model for Spatio-temporal Background Seismicity Rates | 牛 源源 |