最近の研究 — 振幅の空間分布を用いた機械学習による地震検知
(Recent researches —
Detection of seismic events based on machine learning
using spatial pattern of amplitudes)
前田 裕太 / Yuta Maeda
◆概要 / Outline
御嶽山の研究紹介でも取り上げた研究ですが、
解析手法の開発に主眼をおいた研究のため別立てで紹介させていただきます。
機械学習を用いて連続地震波形から地震を検知するアルゴリズムを考案し、
御嶽地域のデータを用いてテストしました。
機械学習による地震検知の先行研究では単一観測点の波形を用いたものが多いのですが、
本研究は観測網全体の中での振幅の空間分布という新しい着眼点のもとで実施しました。
This work is also explained in
the introduction of my researches for Mt. Ontake.
However, the main focus of this study was
the development of an algorithm.
A machine learning based algorithm
to detect seismic events from continuous waveforms was proposed
and tested using data in the Ontake region.
While previous studies on machine learning based detection of seismicity
mostly used the waveform at a single station,
this study focused on the spatial distribution of amplitudes
in an entire network.
◆これまでの研究成果 / Research outputs on this topic
◆関連するコンピュータツール / Related computer tools
(Related computer tools)
上記の論文の3.2節で提案した
大振幅比率(large amplitude ratios)
を計算するコンピュータプログラムを
ymaeda_opentools
の中で提供しております
(event_detectionサブパッケージのsacfile_get_signal_ratioコマンドになります)。
A computer program to compute the large amplitude ratios
proposed in section 3.2 of the paper above
is available as a part of
ymaeda_opentools
(sacfile_get_signal_ratio command
in event_detection subpackage).
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