JP2007040949A - System for predicting seismic motion utilizing real-time seismic information - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地震発生時に入手可能なリアルタイム地震情報に基づいて、特定の建物等の想定位置における揺れの大きさ等を予測するためのリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムに関するものである。 The present invention relates to a seismic motion prediction system using real-time earthquake information for predicting the magnitude of shaking at an assumed position of a specific building or the like based on real-time earthquake information available when an earthquake occurs.
周知のように、地震波には伝播速度が速いP波(初期微動)と、伝播速度は遅いが大きな揺れを起こす振幅の大きいS波(主要動)がある。そして近年においては、気象庁の緊急地震速報や、防災科学技術研究所のリアルタイム地震情報活用システム(REIS)等の、地震発生時に震源の近くで検知された上記P波によって当該地震に関するリアルタイム地震情報を即時的に得る各種のシステムが開発されている。 As is well known, seismic waves include P-waves (initial tremors) with a fast propagation speed and S-waves (major movements) with a large amplitude that cause a large vibration but slow propagation speed. In recent years, real-time earthquake information related to the earthquake has been obtained from the P waves detected near the epicenter at the time of the earthquake, such as the Earthquake Early Warning of the Japan Meteorological Agency and the Real-time Earthquake Information Utilization System (REIS) of the National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention. Various systems that can be obtained immediately have been developed.
加えて、当該システムによって得られたリアルタイム地震情報を、インターネットや衛星通信によって配信するネットワークシステムも実用化しつつあり、上記リアルタイム地震情報を用いることにより、地震発生後数秒程度で、発生した地震のマグニチュードや震源位置等に関する情報を受け取ることができるようになっている。 In addition, a network system that distributes real-time earthquake information obtained by the system via the Internet or satellite communication is also being put into practical use. By using the real-time earthquake information, the magnitude of the earthquake that occurred within a few seconds after the earthquake occurred. And information on the location of the epicenter.
そして、震源から数Km以上離れた地点においては、S波に起因する地震動の主要動が到達するまでに数秒から数十秒の余裕がある。このため、上記余裕時間を利用して、上記リアルタイム地震情報により、地震被害の発生を防止する、いわゆるリアルタイム地震防災の研究が活発に行われている。下記特許文献1は、従来のこの種のリアルタイム地震情報を利用した震源位置の決定法に係るものである。
And at a point away from the epicenter by several kilometers or more, there is a margin of several seconds to several tens of seconds until the main motion of the ground motion due to the S wave arrives. For this reason, research on so-called real-time earthquake disaster prevention that uses the margin time to prevent occurrence of earthquake damage based on the real-time earthquake information has been actively conducted. The following
ところが、現在、上記リアルタイム地震情報は、発生した地震のマグニチュード、震源位置および震源深さ等の情報に限られているため、地震規模のリアルタイム推定は可能になったものの、発生した地震により、特定の想定位置において具体的にどのような揺れの大きさの地震動が発生するのか、さらには当該地震動の変化、ピークの到来時期、あるいは継続時間といった地震動波形を地震到達前に知ることができないという問題点があった。 However, since the above real-time earthquake information is limited to information such as the magnitude of the earthquake that occurred, the location of the epicenter, and the depth of the epicenter, real-time estimation of the magnitude of the earthquake has become possible, but it can be specified by the earthquake that occurred. It is not possible to know the magnitude of the earthquake motion at the assumed position of the earthquake, and the earthquake motion waveform such as the change of the earthquake motion, the arrival time of the peak, or the duration of the earthquake motion before the earthquake reaches There was a point.
一方、近年においては、将来予想される大地震に対して、震源地における断層の破壊過程から地震波の伝播特性および地盤特性に合わせた複雑な反射、屈折あるいは増幅を全てモデル化して計算することにより、周辺地域に生じる可能性のある地震動を詳細に予測しようとする様々な解析手法が開発されつつある(例えば、下記特許文献2参照)。
On the other hand, in recent years, it is possible to model and calculate all complex reflections, refractions, or amplifications that match the seismic wave propagation characteristics and ground characteristics from the failure process of the fault at the epicenter, in the event of a future earthquake. Various analysis methods for predicting in detail earthquake motion that may occur in the surrounding area are being developed (for example, see
一般的に、これらの解析手法は、先ず不均質な断層の破壊を表現可能な震源モデルと、想定位置を含む平野規模のエリアの地下構造を3次元的にモデル化することにより地盤中を伝搬する地震動の反射や増幅等の挙動を表現可能な地盤モデルとを作成し、次いでこれら震源モデルと地盤モデルとに対して、3次元差分法(下記非特許文献1、2)、3次元有限要素法(下記非特許文献3)、波数積分法(下記非特許文献4)、領域縮小法(下記非特許文献5、6)、あるいは経験的グリーン関数法(下記非特許文献7)または統計的グリーン関数法(下記非特許文献8)等の各種解析方法によって上記想定位置における地震波を計算するものである。
In general, these analysis methods first propagate in the ground by modeling a hypocenter model that can represent inhomogeneous fault rupture and a three-dimensional model of an underground structure in a plain-scale area including the assumed position. 3D finite difference method (1 and 2 below), 3D finite element Method (the following non-patent document 3), wave number integration method (the following non-patent document 4), area reduction method (the following non-patent
上記地震動予測のための解析手法によれば、比較的高い精度で想定される地震に対する特定位置での地震動を予測することができる。
しかしながら、いずれの上記解析手法にあっても、現に発生した地震に対して、リアルタイムでその震源から離れた特定位置における地震動を予測して防災に役立てる方法は確立されておらず、その開発が望まれている。
According to the analysis method for predicting seismic motion, it is possible to predict seismic motion at a specific position with respect to an earthquake assumed with relatively high accuracy.
However, in any of the above analysis methods, there is no established method for predicting earthquake motion at a specific location away from the epicenter in real time for earthquakes that have occurred in real time, and it is hoped that development will be possible. It is rare.
この発明は、かかる事情に鑑みてなされたもので、上記リアルタイム地震情報を利用して、地震動の主要動の到達前に、ある想定位置における揺れの大きさ等を高い精度で予測することが可能になるリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムを提供することを課題とするものである。 The present invention has been made in view of such circumstances, and by using the real-time earthquake information, it is possible to predict the magnitude of shaking at a certain assumed position with high accuracy before the arrival of the main motion of the earthquake motion. It is an object to provide an earthquake motion prediction system using real-time earthquake information.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、予め複数の想定震源位置とマグニチュードとの組み合わせを含む地震条件、および当該地震条件を用いて計算した想定位置における最大応答値を含む想定地震動データを収納したシナリオ地震データベースと、地震発生時に検知された震源位置およびマグニチュードの情報を含むリアルタイム地震情報を受信する受信手段と、上記受信手段によって受信した上記リアルタイム地震情報と、上記シナリオ地震データベース中の上記リアルタイム地震情報に対応する上記地震条件とを比較して、最も近似する上記地震条件を用いた上記想定地震動データを抽出する対比抽出手段と、この対比抽出手段によって抽出された上記想定地震動データを出力する出力手段とを備えてなることを特徴とするものである。
In order to solve the above problem, the invention described in
また、請求項2に記載の発明は、予め複数の想定震源位置とマグニチュードとの組み合わせを含む地震条件、および当該地震条件を用いて計算した想定位置における最大応答値を含む想定地震動データ、並びに上記地震条件に対して計算した複数の地震観測所における地震動波形を含む観測所想定地震動データを収納したシナリオ地震データベースと、地震発生時に検知された震源位置およびマグニチュードの情報を含むリアルタイム地震情報を受信する受信手段と、上記受信手段によって受信した上記リアルタイム地震情報から、上記受信手段によって上記想定位置よりも上記震源位置に近い位置に設置された上記観測所において実際に観測された当該地震による観測地震動波形情報を受信させるとともに、上記シナリオ地震データベース中の観測所想定地震動データから上記観測所における上記リアルタイム地震情報の上記地震条件に対応する複数の地震動波形を抽出し、これら地震動波形と上記観測地震動波形とを比較して、最も近似する上記地震動波形の計算に用いた上記地震条件を決定し、上記シナリオ地震データベースから上記地震条件に対応する上記地震動のデータを抽出する対比抽出手段と、この対比抽出手段によって抽出された上記想定地震動データを出力する出力手段とを備えてなることを特徴とするものである。
The invention according to
ここで、請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の対比抽出手段が、複数の上記地震動波形と上記観測地震動波形とを比較して、最も近似する上記地震動波形の計算に用いた上記地震条件を決定するに際して、上記観測地震動波形から一定時間内の観測最大振幅値を算出するとともに、上記複数の地震動波形から各々の上記一定時間内の最大振幅値を算出して上記観測最大振幅値と比較し、最も差の小さい上記地震動波形を、上記観測地震動波形に最も近似する上記地震動波形とすることを特徴とするものである。
Here, in the invention described in
また、請求項4に記載の発明は、請求項1〜3のいずれかに記載の発明において、上記想定位置が、特定位置の地盤、当該地盤上に構築された構造物の特定箇所または当該構造物内に設置された収納物の特定箇所であり、かつ上記想定地震動データが、上記地震条件に対する上記地盤の地震動波形、当該地震動波形と上記構造物の応答波形、または当該地震動波形および上記構造物の応答波形並びに上記収納物における応答波形を用いて算出した上記想定位置における最大応答値を含むことを特徴とするものである。
The invention according to claim 4 is the invention according to any one of
さらに、請求項5に記載の発明は、請求項1〜4のいずれかに記載の発明において、上記想定地震動データにおける上記地震動波形の長周期領域が、3次元差分法、3次元有限要素法、波数積分法または領域縮小法によって計算され、その短周期領域が、経験的グリーン関数法または統計的グリーン関数法によって計算されていることを特徴とするものである。
Furthermore, the invention according to
また、請求項6に記載の発明は、請求項1〜5のいずれかに記載の発明において、上記シナリオ地震データベースは、上記地震条件に対応した地震の名称が収納されているとともに、上記出力手段は、上記想定地震動データとともに、これに対応する上記地震の名称を出力することを特徴とするものである。
The invention according to
請求項1、4、5、6のいずれかに記載のリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムによれば、予め大地震の発生が予測される複数の想定震源位置について、当該想定震源位置とマグニチュードとの組み合わせを含む地震条件と、これを用いて計算した特定の想定位置における最大応答値を含む想定地震動データとを収納したシナリオ地震データベースを作成しているので、事前に上記想定位置における高い精度の地震動の予測データを得ることができる。
According to the earthquake motion prediction system using real-time earthquake information according to any one of
このような高い精度の地震動の予測データを得るためには、上記地震条件から想定位置における地震動波形を計算する方法として、特に請求項5に記載の発明のように、長周期領域については、3次元差分法、3次元有限要素法、波数積分法または領域縮小法を用い、短周期領域については、経験的グリーン関数法または統計的グリーン関数法を用いることが好適である。
In order to obtain such highly accurate seismic motion prediction data, as a method of calculating the seismic motion waveform at the assumed position from the above seismic conditions, in particular, as in the invention according to
そして、上記シナリオ地震データベースを用いて、対比抽出手段により地震発生時に受信手段によって受信された震源位置およびマグニチュードの情報を含むリアルタイム地震情報と、上記シナリオ地震データベース中の上記リアルタイム地震情報に対応する上記地震条件とを比較して、最も近似する上記地震条件を用いた上記想定地震動データを抽出することにより、地震動の主要動の到達前に、当該想定位置における揺れの大きさ等を高い精度で予測することが可能になる。 Then, using the scenario earthquake database, real-time earthquake information including information on the epicenter position and magnitude received by the receiving means at the time of occurrence of the earthquake by the contrast extracting means, and the real-time earthquake information in the scenario earthquake database corresponding to the real-time earthquake information By comparing the seismic conditions and extracting the assumed earthquake motion data using the most approximate earthquake conditions, it is possible to predict the magnitude of the shaking at the assumed position with high accuracy before reaching the main motion of the earthquake motion. It becomes possible to do.
ここで、上記想定位置としては、請求項4に記載の発明のように、特定位置の地盤やこの地盤上に構築された構造物の特定箇所あるいはこの構造物内に設置された収納物の特定箇所を採ることができる。
ちなみに、上記特定位置が特定位置の地盤である場合には、想定地震動データとして上記地震条件に対する上記地盤の地震動波形から算出した最大応答値を用いることができる。
Here, as the assumed position, as in the invention according to claim 4, the specific position of the ground at the specific position or the structure constructed on the ground, or the specification of the stored item installed in the structure A place can be taken.
Incidentally, when the specific position is the ground at the specific position, the maximum response value calculated from the ground motion waveform of the ground with respect to the earthquake condition can be used as the assumed ground motion data.
また、上記特定位置が、上記地盤上に構築された構造物の特定箇所である場合には、上記地盤の地震動波形を用いた応答解析による上記構造物の応答波形から算出した当該箇所における最大応答値を用いることができる。さらに、上記特定位置が、構造物内に設置された収納物の特定箇所である場合には、上記地盤の地震動波形を用いた応答解析による、上記構造物の応答波形と上記収納物における応答波形から算出した上記箇所における最大応答値を用いることができる。 Further, when the specific position is a specific location of the structure constructed on the ground, the maximum response at the location calculated from the response waveform of the structure by response analysis using the ground motion waveform of the ground A value can be used. Further, when the specific position is a specific location of the stored item installed in the structure, the response waveform of the structure and the response waveform of the stored item are obtained by response analysis using the ground motion waveform of the ground. The maximum response value at the above location calculated from the above can be used.
他方、請求項2、3、6のいずれかに記載の発明においては、請求項1に記載の発明と同様に、予めシナリオ地震データベースに、大地震の発生が予測される複数の想定震源位置に対する想定位置における想定地震動データを収納するとともに、これに加えて、上記複数の想定震源位置に対して同様に算出した複数の地震観測所における観測所想定地震動データを収納しておく。
On the other hand, in the invention according to any one of
そして、地震発生時に受信手段が上記リアルタイム地震情報を受診すると、この情報に基づいて対比抽出手段が上記想定位置よりも震源位置に近い位置に設置された1の観測所または複数の観測所を選択し、受信手段によって選択された観測所において実際に観測された当該地震による観測地震動波形情報が得られる。 When the receiving means receives the real-time earthquake information when an earthquake occurs, the comparison extracting means selects one observatory or a plurality of observing stations located closer to the epicenter than the assumed position based on this information. Then, the observation ground motion waveform information by the earthquake actually observed at the observation station selected by the receiving means is obtained.
すると、対比抽出手段が、上記シナリオ地震データベース中の観測所想定地震動データから、上記観測所におけるリアルタイム地震情報の上記地震条件に対応する複数の地震動波形を抽出し、これら地震動波形と観測地震動波形とを比較して、最も近似する上記地震動波形を選択する。そして、このようにして選択された地震動波形の計算に用いた上記地震条件を決定し、上記シナリオ地震データベースから上記地震条件に対応する想定地震動データを抽出することにより、同様に地震動の主要動の到達前に、当該想定位置における揺れの大きさ等を高い精度で予測することが可能になる。 Then, the contrast extraction means extracts a plurality of seismic motion waveforms corresponding to the seismic conditions of the real-time seismic information at the station from the assumed ground motion data in the scenario earthquake database. And the above-mentioned seismic waveform that is most approximated is selected. Then, by determining the earthquake condition used for the calculation of the seismic motion waveform selected in this way and extracting the assumed earthquake motion data corresponding to the earthquake condition from the scenario earthquake database, the main motion of the ground motion is similarly detected. Before reaching, it is possible to predict the magnitude of shaking at the assumed position with high accuracy.
なお、上記対比抽出手段が、複数の上記地震動波形と上記観測地震動波形とを比較して、最も近似する上記地震動波形の計算に用いた上記条件を決定するに際しては、例えば請求項3に記載の発明のように、観測地震動波形から一定時間内の観測最大振幅値を算出し、かつ抽出された複数の地震動波形についても上記一定時間内の最大振幅値を算出して両者を比較して、最も差の小さい上記地震動波形を選択るようにすれば、容易かつ短時間に上述した最も近似する地震動波形を決定することができる。
In addition, when the said contrast extraction means determines the said conditions used for the calculation of the said most approximate seismic waveform by comparing the said several seismic waveform and the said observed seismic waveform, For example,
ところで、先の兵庫県南部地震を契機として、海溝部や内陸部で発生する地震についての調査が実施されるようになってきた。例えば,文部科学省・地震調査研究推進本部では、地震の発生間隔、最新の地震発生年などを調査し、主要な地震について今後の地震発生確率を評価している。これらの成果から、宮城県沖地震、東海地震、東南海地震、南海地震などの海溝部で発生するマグニチュード7〜8クラスの巨大地震が今後発生する可能性が高いことが報告されている。
そして、このような発生確率の高いシナリオ地震については、国や自治体を中心に地震による被害想定が実施され、これに基づき地域住民への広報活動や防災訓練などが行われている。
By the way, with the previous Hyogoken-Nanbu Earthquake, investigations have been conducted on earthquakes that occur in the trench and inland areas. For example, the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology / Earthquake Research Promotion Headquarters investigates earthquake occurrence intervals, the latest earthquake occurrence year, etc., and evaluates future earthquake occurrence probabilities for major earthquakes. From these results, it has been reported that there is a high possibility that magnitude 7-8 class earthquakes that occur in the trench areas such as Miyagi-ken Oki Earthquake, Tokai Earthquake, Tonankai Earthquake, Nankai Earthquake etc. will occur in the future.
For such scenario earthquakes with high probability of occurrence, earthquake damage is assumed mainly by the national and local governments, and public relations activities and disaster prevention drills are conducted based on this.
しかしながら、現時点においてリアルタイム地震情報として配信される地震情報は、震源位置(北緯、東経、震源深さ)と地震のマグニチュードに関する情報のみであるために、配信された地震情報が上記防災訓練等の対称となっているシナリオ地震に該当しているか判断することができない。このため、発生する可能性の高いシナリオ地震に対して事前に想定した避難行動等を利用者が確実にとることができないことが考えられる。 However, since the earthquake information delivered as real-time earthquake information at present is only information on the epicenter location (northern latitude, east longitude, epicenter depth) and the magnitude of the earthquake, the delivered earthquake information is symmetric with the above disaster prevention drills etc. It cannot be judged whether it corresponds to the scenario earthquake. For this reason, it is conceivable that the user cannot surely take evacuation behavior or the like assumed in advance for a scenario earthquake that is likely to occur.
この点、請求項6に記載の発明によれば、予め上記シナリオ地震データベースに、上記地震条件に対応した地震の名称(例えば、東海地震発生、東南海地震発生など)が収納され、上記出力手段が、抽出された上記想定地震動データとともに、その基となった上記地震の名称を出力するために、従来配信されている震源位置やマグニチュードに関する情報のみでは即時に判断することができなかったシナリオ地震名を、利用者に配信することができる。
In this regard, according to the invention described in
この結果、利用者は、上記想定位置における震度、最大加速度値、揺れの継続時間、建物での揺れの大きさといった高い精度の地震動の予測データとともに、その地震の名称を即座に把握することができ、よって事前に想定した避難行動等をとることが可能になるために、効果的に被害を軽減させることが可能になる。 As a result, the user can immediately grasp the name of the earthquake, along with highly accurate earthquake motion prediction data such as seismic intensity, maximum acceleration value, duration of shaking, and magnitude of shaking at the building. Therefore, since it becomes possible to take an evacuation action or the like assumed in advance, it becomes possible to effectively reduce the damage.
(実施の形態1)
図1は、本発明に係るリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムの第1の実施形態を示すものである。
この予測システムは、特定の建物(構造物)1において、概ね数百kmの範囲内で大地震が発生した際に、当該建物1における想定位置(Y1、Y2、Y3)において発生する地震動の揺れの大きさ(最大応答値)等を予測するためのものである。ちなみに、Y1は、建物1が建築された地表上の点であり、Y2は、建物1内の特定の箇所であり、Y3は、建物1に設置された設備機器2の特定箇所である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 shows a first embodiment of a seismic motion prediction system using real-time earthquake information according to the present invention.
This prediction system occurs at an assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ) in a specific building (structure) 1 when a large earthquake occurs within a range of several hundred km. This is for predicting the magnitude (maximum response value) of the seismic motion. Incidentally, Y 1 is a point on the ground where the
そして、この建物1には、防災科学技術研究所のREIS等から発せられたリアルタイム地震情報を、衛星通信を介して受信するためのアンテナ(受信手段)3およびインターネットを介して受信するためのインターネット通信回線(受信手段)4が設けられている。また、上記受信手段3、4からのリアルタイム地震情報を常時取り込み可能に設定されているとともに、取り込まれたリアルタイム地震情報から上記地震動の揺れの大きさを予測するプログラムが組み込まれた汎用のコンピュータ(対比抽出手段)5が設置されている。
The
また、このコンピュータ5には、シナリオ地震データベース6が接続されている。このシナリオ地震データベース6は、予め複数の想定震源位置(東経X、北緯Y、深さZ)とマグニチュード(M)とを組み合わせたシナリオ地震の地震条件(X、Y、Z、M)と、この地震条件に対して一般に用いられている地震の名称(宮城県沖地震、東海地震、東南海地震、南海地震等)と、この地震条件を用いて計算した建物1の想定位置(Y1、Y2、Y3)における地震動波形および最大応答値とからなる想定地震動データを収納したものである。さらに、コンピュータ5には、これによって後述する手順により抽出されて出力されたシナリオ地震データベース6中の想定地震動データを表示するモニタ(出力手段)7が接続されている。
Further, a
ここで、シナリオ地震データベース6に収納する想定地震動データは、想定するシナリオ地震の震源モデル、および上記建物1の建設地を含む平野規模の地域の地下構造を3次元的にモデル化した地盤モデルを用いて、後述する各種の解析手法によって上記想定位置Y1における地震動波形および最大となる揺れの大きさ等を計算したものである。
Here, the assumed ground motion data stored in the
すなわち、先ず大地震の発生が予測される複数の想定震源位置(東経X、北緯Y、深さZ)を決定する。そして、各々の想定震源位置(X、Y、Z)および当該想定震源位置における複数段階のマグニチュード(M)について、断層の破壊の仕方(破壊方向、破壊進行速度、破壊進行時間)および断層から放出されるエネルギー量(地震モーメント、応力降下量、アスペリティー位置、すべり量の大小)をモデル化することにより上記震源モデルを作成する。 That is, first, a plurality of assumed hypocenter positions (east longitude X, north latitude Y, depth Z) where occurrence of a large earthquake is predicted are determined. And, for each assumed hypocenter location (X, Y, Z) and multiple stages of magnitude (M) at the assumed hypocenter location, how to destroy the fault (destruction direction, failure progression speed, failure progression time) and release from the fault The seismic source model is created by modeling the amount of energy (earthquake moment, stress drop, asperity position, slip amount).
この際に、すでに研究結果が公表されている過去に発生した地震の断層モデル、国のプロジェクトなどで広く用いられている「活断層で発生する地震の強震動評価のレシピ」や「海溝型地震の強震動評価のレシピ」等を参考にして各々のパラメータをモデル化する。
図4は、震源位置およびすべり量の大きな領域と小さな領域とを考慮してモデル化した震源モデルの一例である。
At this time, fault models of earthquakes that occurred in the past for which research results have already been published, “Recipes for evaluating strong ground motions of earthquakes occurring on active faults” and “trench-type earthquakes” widely used in national projects, etc. Each parameter is modeled with reference to “Recipe for Strong Ground Motion Evaluation”.
FIG. 4 is an example of a hypocenter model that is modeled in consideration of the hypocenter position and the region with a large and small slip amount.
また、上記地盤モデルについては、建物1の建設地を含む平野規模の地域におけるボーリングデータ、PS検層データ、反射法探査結果、重力異常データ、常時微動測定結果等を参考にして、地層ごとの物性値(S波速度、密度、層厚、減衰特性)をモデル化することにより作成する。 For the above ground model, refer to the borehole data, PS logging data, reflection method exploration results, gravity anomaly data, microtremor measurement results, etc. in the plain area including the construction site of building 1 for each stratum. It is created by modeling physical property values (S wave velocity, density, layer thickness, attenuation characteristics).
ここで、上記データに関する詳細な情報が得られている場合には、地層境界の3次元的な形状をモデル化する。なお、上記詳細な情報が得られていない場合には、水平成層な地層構成を仮定してモデル化する。
図5は、3次元差分法、3次元有限要素法、領域縮小法によって地震動波形を計算する際に用いられる3次元地盤モデルの一例を示すものである。
Here, when detailed information about the data is obtained, the three-dimensional shape of the formation boundary is modeled. In addition, when the detailed information is not obtained, the model is assumed assuming a hydrological formation.
FIG. 5 shows an example of a three-dimensional ground model used when calculating the seismic motion waveform by the three-dimensional difference method, the three-dimensional finite element method, and the region reduction method.
次いで、このようにして得られた震源モデルおよび地盤モデルを用いた総合解析モデルに対して、各種解析手法を用いて上記建物1の想定位置Y1における地震動波形を計算する。この際に、上記地震動波形の長周期領域については、3次元差分法、3次元有限要素法、波数積分法または領域縮小法によって計算し、その短周期領域については、経験的グリーン関数法または統計的グリーン関数法によって計算することが好ましい。
Next, the ground motion waveform at the assumed position Y 1 of the
ちなみに、3次元差分法は、上記地盤モデルを弾性とし、3次元的に不均質な地盤モデルにおける波動方程式を計算して、上記想定位置Y1における地震動波形を得るものであり、例えば前記非特許文献1、2等に開示されている公知の解析法である。
また、3次元有限要素法は、3次元的に不均質な上記地盤モデルを多数の構成要素に置き換えて波動方程式を計算し、上記想定位置Y1における地震動波形を得るものであり、例えば前記非特許文献3等に見られる周知の解析法である。
Incidentally, the three-dimensional difference method is to obtain the seismic wave waveform at the assumed position Y 1 by calculating the wave equation in the three-dimensional inhomogeneous ground model using the above ground model as an elasticity. This is a known analysis method disclosed in
In the three-dimensional finite element method, the ground model that is three-dimensionally inhomogeneous is replaced with a number of components to calculate the wave equation, and the seismic wave waveform at the assumed position Y 1 is obtained. This is a well-known analysis method found in
さらに、上記波数積分法は、弾性の成層地盤におけるグリーン関数法を計算して、上記想定位置Y1における地震動波形を得るものであり、例えば前記非特許文献4等に開示されている公知の解析法である。
一方、上記有限要素法によって広い領域の地盤をモデル化し、上記地震動波形を計算するには、計算容量が大きくなってしまう。そこで、上記領域縮小法は、平野部のように詳細に検討を行う必要がある領域については、詳細な3次元有限要素法でモデル化し、その他の領域については、平行層で近似して計算するものであり、上述した各解析法よりも小さな計算容量によって同等の精度の計算を行うことができるという利点がある。なお、上記領域縮小法の具体的解析手法については、例えば前記非特許文献5、6に示されている。
Further, the wave number integration method calculates the Green function method in the elastic stratified ground to obtain the seismic motion waveform at the assumed position Y 1. For example, the well-known analysis disclosed in Non-Patent Document 4 and the like Is the law.
On the other hand, to calculate the ground motion waveform by modeling a large area of ground by the finite element method, the calculation capacity becomes large. Therefore, in the region reduction method, a region that needs to be examined in detail, such as a plain part, is modeled by a detailed three-dimensional finite element method, and other regions are calculated by approximation with a parallel layer. Therefore, there is an advantage that the calculation with the same accuracy can be performed with a smaller calculation capacity than the above-described analysis methods. The specific analysis method of the region reduction method is described in
また、上記経験的グリーン関数法および統計的グリーン関数法は、いずれも大地震が小地震の集合であると考える方法であり、経験的グリーン関数法は、シナリオ地震(大地震)の震源位置近くで発生した小地震の観測波形が想定位置Y1で得られている場合に、この観測記録の重ね合わせたものを、上記震源位置で大地震が発生した場合の想定位置Y1における地震動波形とするものである。 Both the empirical Green function method and the statistical Green function method are methods that consider a large earthquake as a set of small earthquakes. The empirical Green function method is near the epicenter of a scenario earthquake (large earthquake). when in occurred small earthquakes observed waveform is obtained at the assumed position Y 1, those superposition of this observation records, and ground motion waveform at expected position Y 1 when a large earthquake above hypocenter occurs To do.
これに対して、統計的グリーン関数法は、このような小地震における観測波形が得られていない場合に、シミュレーションによって小地震における地震動波形を作成するものである。なお、上記経験的グリーン関数法については、前記非特許文献7等に、統計的グリーン関数法については、前記非特許文献8等に開示されている。
On the other hand, the statistical Green's function method creates a ground motion waveform in a small earthquake by simulation when the observed waveform in such a small earthquake is not obtained. The empirical Green function method is disclosed in
そして、上記シナリオ地震データベース6には、以上の解析手法によって得られた複数の想定震源位置とマグニチュードとを組み合わせた地震条件に対して計算した想定位置Y1における地震動波形およびこれから算出された最大応答値が収納されている。さらに、このシナリオ地震データベース6には、想定位置Y1における地震動波形および建物1の応答波形を用いて算出された想定位置Y2における地震動波形および最大応答値、および想定位置Y2における地震動波形および設備機器2の応答波形を用いて算出された想定位置Y2における地震動波形および最大応答値が収納されている。
In the
次いで、上記コンピュータ5の機能について説明すると、このコンピュータ5は、図2および図3に示すように、アンテナ3あるいはインターネット通信回線4によって受信された、地震発生時に検知されたリアルタイム地震情報によりその震源位置(東経X0、北緯Y0、深さZ0)およびマグニチュード(M0)からなる地震条件が入力される。
Next, the function of the
すると、コンピュータ5は、シナリオ地震データベース6を参照して、当該データベース6中の想定地震動データの中から、上記地震条件(X0、Y0、Z0、M0)に対して図2に示す選定式に示す範囲に含まれる地震条件のうちの、最も近似する地震条件を用いて計算したものを抽出するとともに、当該地震条件に対して付された地震の名称を抽出する。
Then, the
また、マグニチュードの判定値Δmについては、既往の研究によれば、同一のマグニチュード(M)の場合であっても、地震モーメントが10倍程度異なる場合のあることが知られている。そこで、シナリオ地震の地震モーメントの1/10に相当するマグニチュードを上記判定値Δm(=0.6)とすることが好ましい。 Regarding the magnitude determination value Δm, it is known from past research that even if the magnitude (M) is the same, the seismic moment may differ by about 10 times. Therefore, it is preferable to set the magnitude corresponding to 1/10 of the earthquake moment of the scenario earthquake as the determination value Δm (= 0.6).
そして、図2および図3に示すように、コンピュータ5によって対比・抽出された上記地震条件を用いた計算された想定位置(Y1、Y2、Y3)における地震動波形および最大応答値および上記地震条件に対応する地震の名称が、図7に示すように、モニタ7に表示されることにより、瞬時に建物1における地震動規模や一般に知られている当該地震の名所が把握されることになる。
また、上記選定式において許容する範囲内の地震条件(X、Y、Z、M)を用いて計算した想定地震動データが無い場合には、別途距離減衰式等の簡易な解析手段を用いて、想定位置(Y1、Y2、Y3)における揺れの大きさを予測する。
As shown in FIG. 2 and FIG. 3, the seismic motion waveform and the maximum response value at the assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ) calculated using the above earthquake condition contrasted and extracted by the
In addition, when there is no assumed ground motion data calculated using the earthquake conditions (X, Y, Z, M) within the allowable range in the above selection formula, a simple analysis means such as a distance attenuation formula is used separately. The magnitude of shaking at the assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ) is predicted.
したがって、以上の構成からなるリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムによれば、予め大地震の発生が予測される複数の想定震源位置について、当該想定地震位置とマグニチュードとを組み合わせた複数のシナリオ地震の地震条件(X、Y、Z、M)と、これらを用いて計算した特定の想定位置(Y1、Y2、Y3)における地震動波形および最大応答値を有する想定地震動データを収納したシナリオ地震データベース6を作成しているので、事前に上記想定位置(Y1、Y2、Y3)における高い精度の地震動の予測データを得ることができる。
Therefore, according to the earthquake motion prediction system using real-time earthquake information having the above-described configuration, a plurality of scenarios combining the assumed earthquake position and the magnitude with respect to a plurality of assumed earthquake source positions where a large earthquake is predicted in advance. The earthquake condition (X, Y, Z, M) of the earthquake and the estimated earthquake motion data with the maximum response value and the earthquake motion waveform at the specific assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ) calculated using these were stored Since the
そして、上記シナリオ地震データベース6を用いて、コンピュータ5により地震発生時にアンテナ3やインターネット通信回線4等の受信手段によって受信された震源位置(X0、Y0、Z0)およびマグニチュード(M0)に関するリアルタイム地震情報と、シナリオ地震データベース6中の対応する上記地震条件(X、Y、Z、M)とを比較して、最も近似する地震条件を用いて計算した想定地震動データを抽出してモニタ7に表示させることにより、地震動の主要動の到達前に、想定位置(Y1、Y2、Y3)における揺れの大きさや、揺れの持続時間等を高い精度で予測することができる。
Then, using the
加えて、予めシナリオ地震データベースに収納しておいた上記地震条件に対応する地震の名称(例えば、東海地震発生、東南海地震発生など)を瞬時に知ることができるために、想定位置(Y1、Y2、Y3)における震度、最大加速度値、揺れの継続時間、建物での揺れの大きさといった高い精度の地震動の予測データとともに、その地震の名称を即座に把握することができ、よって事前に想定した避難行動等をとることが可能になるために、効果的な被害軽減効果を得ることができる。 In addition, since the names of earthquakes corresponding to the above earthquake conditions stored in the scenario earthquake database in advance (for example, Tokai earthquake occurrence, Tonankai earthquake occurrence, etc.) can be instantly known, the assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ), the seismic intensity, maximum acceleration value, duration of shaking, high-precision earthquake motion prediction data such as the magnitude of shaking in the building, and the name of the earthquake can be immediately grasped. Since it is possible to take an evacuation action assumed in advance, an effective damage reduction effect can be obtained.
(実施の形態2)
本発明に係るリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムの第2の実施形態においても、基本的なシステム構成は、図1に示したものと同様であり、相違する点は、シナリオ地震データベース6におけるデータの内容と、当該シナリオ地震データベース6を用いたコンピュータ5における対比・抽出機能にある。
(Embodiment 2)
Also in the second embodiment of the earthquake motion prediction system using real-time earthquake information according to the present invention, the basic system configuration is the same as that shown in FIG. The comparison / extraction function in the
周知のように、特に大地震の発生が想定される地域においては、地震計が設置された多数の地震観測所が設けられており、万一大地震が発生した際には、リアルタイムで当該地震観測所において計測した上記大地震に起因する地震動波形を発信するシステムが開発されている。 As is well known, especially in areas where major earthquakes are expected, there are many seismic stations with seismographs installed. A system has been developed to transmit the seismic waveform resulting from the above-mentioned large earthquake measured at the observatory.
本実施形態は、このような地震観測所からリアルタイムで発信される実際の地震動波形を利用すべく、シナリオ地震データベース6に、第1の実施形態において示した複数の想定震源位置における地震条件(X、Y、Z、M)を用いて計算した想定位置(Y1、Y2、Y3)の想定地震動データおよび地震条件(X、Y、Z、M)に対応する地震の名称に加えて、さらに観測所想定地震動データが収納されている。
In the present embodiment, in order to use an actual seismic wave waveform transmitted in real time from such an earthquake observatory, the earthquake condition (X in the assumed earthquake source positions shown in the first embodiment is stored in the
この観測所想定地震動データは、複数の想定震源位置における上記地震条件(X、Y、Z、M)と、当該地震条件(X、Y、Z、M)を用いて計算した各々の上記地震観測所における地震動波形とを含むものである。 The assumed ground motion data of the observatory is based on the above earthquake conditions (X, Y, Z, M) at a plurality of assumed source positions and the respective earthquake observations calculated using the earthquake conditions (X, Y, Z, M). Including the seismic waveform at the station.
また、コンピュータ5の機能について説明すると、本実施形態のコンピュータ5においては、先ず第1の実施形態と同様に、アンテナ3あるいはインターネット通信回線4によって受信された、地震発生時に検知されたリアルタイム地震情報によりその震源位置(東経X0、北緯Y0、深さZ0)およびマグニチュード(M0)からなる地震条件が入力される。
The functions of the
すると、コンピュータ5において、上記震源位置(X0、Y0、Z0)の情報から、想定位置(Y1、Y2、Y3)よりも上記震源位置(X0、Y0、Z0)に近い位置に設置された上記観測所を選択し、上記受信手段3、4によってこの観測所において実際に観測された当該地震による観測地震動波形情報を受信する。
Then, in the
次いで、上記シナリオ地震データベース6中の観測所想定地震動データから、上記観測所における上記リアルタイム地震情報の地震条件(X0、Y0、Z0、M0)に対応する複数の地震動波形を抽出し、これら地震動波形と受信された観測地震動波形とを対比する。この際に、図6に示すように、先ず上記観測地震動波形からt1からtnまでの一定時間ΔT内の観測最大振幅値を算出する。これと並行して、抽出された複数の上記地震動波形(図ではシナリオ1地震動波形およびシナリオ2地震動波形の2例を示す。)についても、各々上記一定時間ΔT内の最大振幅値を算出する。
Next, a plurality of seismic motion waveforms corresponding to the seismic conditions (X0, Y0, Z0, M0) of the real-time seismic information at the observing station are extracted from the assumed ground motion data in the
そして、観測地震動波形の観測最大振幅値Amaxと、上記複数の地震動波形の最大振幅値Bmax、Cmax、Dmax…とを比較し、両者の差(|Amax−Bmax|=β1、|Amax−Cmax|=β2、|Amax−Dmax|=β3、…)を算出して、最も差の小さい差α=min(β1、β2、β3、…βn)を選定し、その差αが適合度判定値γ以下(α≦γ)であるか否かを判定する。 Then, the observed maximum amplitude value A max of the observed ground motion waveform is compared with the maximum amplitude values B max , C max , D max ... Of the plurality of ground motion waveforms, and the difference between the two (| A max −B max | = β 1 , | A max −C max | = β 2 , | A max −D max | = β 3 ,..., And the smallest difference α = min (β 1 , β 2 , β 3 ,. β n ) is selected, and it is determined whether or not the difference α is less than or equal to the fitness determination value γ (α ≦ γ).
ここで、上記適合度判定値γは、所望の予測精度に応じて適宜設定することができるが、例えば、観測地震動波形と想定される地震動波形との最大振幅値の残差を2割まで許容するとした場合には、γ=0.2Amaxになる。 Here, the goodness-of-fit determination value γ can be appropriately set according to the desired prediction accuracy. For example, the residual of the maximum amplitude value between the observed ground motion waveform and the assumed ground motion waveform is allowed up to 20%. In this case, γ = 0.2 A max .
このようにして、上記観測地震動波形に最も近似する地震動波形が決定し、この地震動波形の計算に用いた上記地震条件(X、Y、Z、M)を同じ地震条件(X、Y、Z、M)に対して計算した想定位置(Y1、Y2、Y3)における想定地震動データおよび当該地震条件に対して付された地震の名称を抽出する。そして、この想定地震動データおよび地震の名称が図7に示すようにモニタ7に表示されることにより、第1の実施形態と同様に、瞬時に建物1における地震動規模が把握されることになる。
In this way, the seismic motion waveform that is closest to the observed seismic motion waveform is determined, and the seismic conditions (X, Y, Z, M) used for the calculation of the seismic motion waveform are the same seismic conditions (X, Y, Z, The assumed ground motion data at the assumed position (Y 1 , Y 2 , Y 3 ) calculated for M) and the name of the earthquake attached to the earthquake condition are extracted. Then, by displaying the assumed earthquake motion data and the name of the earthquake on the
したがって、第2の実施形態に示したリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システムにあっても、第1の実施形態に示したものと、同様の効果を得ることができる。 Therefore, even in the earthquake motion prediction system using the real-time earthquake information shown in the second embodiment, the same effect as that shown in the first embodiment can be obtained.
1 建物
2 設備機器(収納物)
3 アンテナ(受信手段)
4 インターネット通信回線(受信手段)
5 コンピュータ(対比抽出手段)
6 シナリオ地震データベース
7 モニタ(出力手段)
Y1、Y2、Y3 想定位置
1
3 Antenna (reception means)
4 Internet communication line (reception means)
5 Computer (contrast extraction means)
6
Y 1 , Y 2 , Y 3 assumed position
Claims (6)
地震発生時に検知された震源位置およびマグニチュードの情報を含むリアルタイム地震情報を受信する受信手段と、
上記受信手段によって受信した上記リアルタイム地震情報と、上記シナリオ地震データベース中の上記リアルタイム地震情報に対応する上記地震条件とを比較して、最も近似する上記地震条件を用いた上記想定地震動データを抽出する対比抽出手段と、
この対比抽出手段によって抽出された上記想定地震動データを出力する出力手段と、
を備えてなることを特徴とするリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システム。 A scenario earthquake database containing earthquake conditions including a combination of a plurality of assumed hypocenter positions and magnitudes in advance, and assumed ground motion data including maximum response values at the assumed positions calculated using the earthquake conditions;
Receiving means for receiving real-time earthquake information including information on the location of the epicenter and magnitude detected at the time of the earthquake;
Compare the real-time earthquake information received by the receiving means with the earthquake conditions corresponding to the real-time earthquake information in the scenario earthquake database, and extract the assumed earthquake motion data using the most approximate earthquake condition Contrast extraction means;
Output means for outputting the assumed earthquake motion data extracted by the contrast extraction means;
An earthquake motion prediction system using real-time earthquake information characterized by comprising:
地震発生時に検知された震源位置およびマグニチュードの情報を含むリアルタイム地震情報を受信する受信手段と、
上記受信手段によって受信した上記リアルタイム地震情報から、上記受信手段によって上記想定位置よりも上記震源位置に近い位置に設置された上記観測所において実際に観測された当該地震による観測地震動波形情報を受信させるとともに、上記シナリオ地震データベース中の観測所想定地震動データから上記観測所における上記リアルタイム地震情報の上記地震条件に対応する複数の地震動波形を抽出し、これら地震動波形と上記観測地震動波形とを比較して、最も近似する上記地震動波形の計算に用いた上記地震条件を決定し、上記シナリオ地震データベースから上記地震条件に対応する上記想定地震動データを抽出する対比抽出手段と、
この対比抽出手段によって抽出された上記想定地震動データを出力する出力手段と、
を備えてなることを特徴とするリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システム。 Preliminary earthquake conditions including a combination of multiple hypothetical source positions and magnitudes, as well as assumed ground motion data including maximum response values at the assumed positions calculated using the earthquake conditions, and multiple earthquake observations calculated for the above earthquake conditions A scenario earthquake database that contains observational ground motion data including seismic motion waveforms at stations,
Receiving means for receiving real-time earthquake information including information on the location of the epicenter and magnitude detected at the time of the earthquake;
From the real-time earthquake information received by the receiving means, the observed ground motion waveform information by the earthquake actually observed at the observation station installed at a position closer to the epicenter than the assumed position is received by the receiving means. In addition, a plurality of seismic motion waveforms corresponding to the seismic conditions of the real-time seismic information at the station are extracted from the assumed ground motion data in the scenario earthquake database, and these seismic motion waveforms and the observed seismic motion waveforms are compared. A contrast extraction means for determining the earthquake condition used for calculating the most approximate seismic motion waveform and extracting the assumed earthquake motion data corresponding to the earthquake condition from the scenario earthquake database;
Output means for outputting the assumed earthquake motion data extracted by the contrast extraction means;
An earthquake motion prediction system using real-time earthquake information characterized by comprising:
かつ上記想定地震動データは、上記地震条件に対する上記地盤の地震動波形、当該地震動波形と上記構造物の応答波形、または当該地震動波形および上記構造物の応答波形並びに上記収納物における応答波形を用いて算出した上記想定位置における最大応答値を含むことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載のリアルタイム地震情報を利用した地震動の予測システム。 The assumed position is the specific location of the ground, the specific location of the structure built on the ground, or the specific location of the stored items installed in the structure,
In addition, the assumed ground motion data is calculated using the ground motion waveform of the ground, the ground motion waveform and the response waveform of the structure, or the seismic motion waveform and the response waveform of the structure, and the response waveform in the storage. The earthquake response prediction system using real-time earthquake information according to any one of claims 1 to 3, further comprising a maximum response value at the assumed position.
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010071853A (en) * | 2008-09-19 | 2010-04-02 | Fujitsu Ltd | Emergency earthquake warning apparatus, method, and program |
KR101086448B1 (en) * | 2009-08-07 | 2011-11-25 | 한국전력공사 | System and Method of estimating an Intensity Measure of Earthquake Ground-Motion by Time Domain Site Response Transformation |
WO2013047008A1 (en) * | 2011-09-26 | 2013-04-04 | 日本電気株式会社 | Seismic intensity estimation device, seismic intensity estimation method, and computer-readable recording medium |
JP2014115227A (en) * | 2012-12-11 | 2014-06-26 | Taisei Corp | Method of computing feedforward control force |
EP2669814A4 (en) * | 2012-03-31 | 2016-08-10 | Ustc Univ Science Tech Cn | Method and system for obtaining earthquake parameter estimates, and earthquake search engine |
JP2018136247A (en) * | 2017-02-23 | 2018-08-30 | 大成建設株式会社 | Estimation method and estimation system for earthquake motion intensity distribution |
CN113238280A (en) * | 2021-06-24 | 2021-08-10 | 成都理工大学 | Green function-based earthquake monitoring method |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06324160A (en) * | 1993-01-12 | 1994-11-25 | Kajima Corp | Seismic intensity forecasting system |
JP2000075040A (en) * | 1998-08-27 | 2000-03-14 | Toshiba Corp | Seismic damage measure-supporting device |
JP2000131452A (en) * | 1998-10-22 | 2000-05-12 | Taisei Corp | Earthquake information-processing device |
JP2001130848A (en) * | 1999-11-05 | 2001-05-15 | Hitachi Ltd | Earthquake damage predictive system for elevator |
JP2002122675A (en) * | 2000-10-13 | 2002-04-26 | Crc Solutions Corp | Geological wave propagation simulation system and its record medium |
JP2003066152A (en) * | 2001-08-28 | 2003-03-05 | National Research Institute For Earth Science & Disaster Provention | System for predicting and instantaneously reporting earthquake |
JP2003139863A (en) * | 2001-10-31 | 2003-05-14 | Ntt Power & Building Facilities Inc | Earthquake movement-predicting/calculating method and system |
JP2003287574A (en) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | System Soft Corp | System, method and program for predicting earthquake damage |
-
2005
- 2005-09-08 JP JP2005260816A patent/JP4506625B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06324160A (en) * | 1993-01-12 | 1994-11-25 | Kajima Corp | Seismic intensity forecasting system |
JP2000075040A (en) * | 1998-08-27 | 2000-03-14 | Toshiba Corp | Seismic damage measure-supporting device |
JP2000131452A (en) * | 1998-10-22 | 2000-05-12 | Taisei Corp | Earthquake information-processing device |
JP2001130848A (en) * | 1999-11-05 | 2001-05-15 | Hitachi Ltd | Earthquake damage predictive system for elevator |
JP2002122675A (en) * | 2000-10-13 | 2002-04-26 | Crc Solutions Corp | Geological wave propagation simulation system and its record medium |
JP2003066152A (en) * | 2001-08-28 | 2003-03-05 | National Research Institute For Earth Science & Disaster Provention | System for predicting and instantaneously reporting earthquake |
JP2003139863A (en) * | 2001-10-31 | 2003-05-14 | Ntt Power & Building Facilities Inc | Earthquake movement-predicting/calculating method and system |
JP2003287574A (en) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | System Soft Corp | System, method and program for predicting earthquake damage |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010071853A (en) * | 2008-09-19 | 2010-04-02 | Fujitsu Ltd | Emergency earthquake warning apparatus, method, and program |
KR101086448B1 (en) * | 2009-08-07 | 2011-11-25 | 한국전력공사 | System and Method of estimating an Intensity Measure of Earthquake Ground-Motion by Time Domain Site Response Transformation |
WO2013047008A1 (en) * | 2011-09-26 | 2013-04-04 | 日本電気株式会社 | Seismic intensity estimation device, seismic intensity estimation method, and computer-readable recording medium |
CN103827694A (en) * | 2011-09-26 | 2014-05-28 | 日本电气株式会社 | Seismic intensity estimation device, seismic intensity estimation method, and computer-readable recording medium |
JPWO2013047008A1 (en) * | 2011-09-26 | 2015-03-26 | 日本電気株式会社 | Seismic intensity estimation device, seismic intensity estimation method, and program |
CN103827694B (en) * | 2011-09-26 | 2016-11-02 | 日本电气株式会社 | Earthquake intensity estimation unit, earthquake intensity method of estimation and computer readable recording medium storing program for performing |
EP2669814A4 (en) * | 2012-03-31 | 2016-08-10 | Ustc Univ Science Tech Cn | Method and system for obtaining earthquake parameter estimates, and earthquake search engine |
JP2014115227A (en) * | 2012-12-11 | 2014-06-26 | Taisei Corp | Method of computing feedforward control force |
JP2018136247A (en) * | 2017-02-23 | 2018-08-30 | 大成建設株式会社 | Estimation method and estimation system for earthquake motion intensity distribution |
CN113238280A (en) * | 2021-06-24 | 2021-08-10 | 成都理工大学 | Green function-based earthquake monitoring method |
CN113238280B (en) * | 2021-06-24 | 2023-02-24 | 成都理工大学 | Green function-based earthquake monitoring method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Crowell et al. | G‐FAST earthquake early warning potential for great earthquakes in Chile | |
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Nabilah et al. | Seismic hazard analysis for Kuala Lumpur, Malaysia | |
Wang et al. | A tsunami warning system based on offshore bottom pressure gauges and data assimilation for Crete Island in the Eastern Mediterranean Basin | |
Askan et al. | Assessment of seismic hazard in the Erzincan (Turkey) region: construction of local velocity models and evaluation of potential ground motions | |
Panakkat et al. | Recent efforts in earthquake prediction (1990–2007) | |
Picozzi et al. | Real-time risk assessment in seismic early warning and rapid response: a feasibility study in Bishkek (Kyrgyzstan) | |
Brondi et al. | Predicting the macroseismic intensity from early radiated P wave energy for on‐site earthquake early warning in Italy | |
Choudhury et al. | A review of seismic hazard assessment of Gujarat: a highly active intra-plate region | |
Saunders et al. | How low should we alert? Quantifying intensity threshold alerting strategies for earthquake early warning in the United States | |
Oba et al. | Data assimilation‐based early forecasting of long‐period ground motions for large earthquakes along the Nankai trough | |
JP4385948B2 (en) | Real-time earthquake response waveform estimation method using real-time earthquake information | |
McGuire et al. | Commentary: The role of geodetic algorithms for earthquake early warning in Cascadia | |
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