ETASモデルを用いた2011年3月11日M9.0
東北地方太平洋沖地震前後の地震活動遡及的予測

地殻内部の断層やストレス状況が直接的に見えないうえ、それらが複雑で地域 的に多様であるため、地震予知は難しさが増しています。しかし、地震の発生は 全く無秩序ではなく、経験則に基づいた確率的な予測は可能です。時空間 ETASモデルは過去のデータを使って将来の地震発生率を予測する地震学界 で良く知られた地震活動の標準的モデルです。日本のような地震国に於いて、地 震災害を軽減するために地震活動の短期予測は重要な役割を果たします。我々 の研究は、このETASモデルを基礎とする、地震発生のリアルタイム確率予測シ ステムの実用化を目指しています。特に本震直後のリアルタイム確率余震予報の 実用化は被災地の減災にとって喫緊の課題です。

ゆっくり地震の高精度検知のための観測点選択

日本及び世界には非常に膨大な地震観測網が設置されています。一方、そこか ら得られた膨大なデータの情報を余すことなく活用するためには地震観測網の 最適化（観測網の選択・観測網からのデータ統合）が必要です。 そこで、地殻変動の逆解析および緊急地震速報の高度化のための観測点選択、 高精度マグニチュードカタログの整備のためのデータ統合といった課題に取り組 んでいます。

観測データの信頼性による震源推定

緊急地震速報は、地震発生後数秒間の地震動データから震 源情報を即時に予測し、強い揺れがある場合速やかに警報 を出すシステムです。緊急地震速報では、使えるデータが少 なく、また、地盤構造など不確実な要素が多いため、ベイズ 機械学習による予測の不確実性の評価及び不確実性を加味 した情報抽出による速報の精度改善が必要です。さらに、予 測の不確実性に基づく適切な緊急対応の意思決定アルゴリ ズムの開発も行っています。