JP2022053155A - Earthquake motion evaluation model generation method, earthquake motion evaluation model generation device, earthquake motion evaluation method, and earthquake motion evaluation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、地震動評価モデル生成方法、地震動評価モデル生成装置、地震動評価方法、及び、地震動評価装置に関する。 The present invention relates to a seismic motion evaluation model generation method, a seismic motion evaluation model generation device, a seismic motion evaluation method, and a seismic motion evaluation device.
過去の地震(震源断層のすべり破壊現象)や地震動(地震によってもたらされる地盤の揺れ)等に関して得られた様々なデータに基づいて将来発生すると考えられる地震による地震動の特性を評価・予測する技術は、その有用性ゆえ、地震動の特徴分析・解釈から建築物・構造物の挙動予測・構造設計等、更には地震防災等に至るまで、社会で幅広く活用されている。 Technology for evaluating and predicting the characteristics of earthquake motions that are expected to occur in the future based on various data obtained from past earthquakes (slip-breaking phenomenon of source faults) and earthquake motions (ground motion caused by earthquakes) Because of its usefulness, it is widely used in society, from characteristic analysis and interpretation of earthquake motion to behavior prediction and structural design of buildings and structures, and even earthquake disaster prevention.
地震動の特性を評価・予測する技術は、一般に、過去に得られた膨大な地震観測記録を収集・整理して評価・予測する技術と、地震や地震動に関する理論や経験を背景に開発された地震動シミュレーション手法を用いて評価・予測する技術の2つに大分される。一般に、前者は不特定多数の地震・地震動について得られた代表的・基本的な指標を扱う技術であり、後者は特定の想定地震によってもたらされる地震動の詳細な特性を扱う技術である。 The technology for evaluating and predicting the characteristics of seismic motion is generally the technology for collecting, organizing, evaluating and predicting a huge amount of seismic observation records obtained in the past, and the seismic motion developed based on the theory and experience of earthquakes and seismic motion. It is roughly divided into two technologies that evaluate and predict using simulation methods. In general, the former is a technology that deals with representative and basic indicators obtained for an unspecified number of earthquakes and seismic motions, and the latter is a technology that deals with the detailed characteristics of seismic motions caused by a specific assumed earthquake.
前者の技術に関しては、ごく限られた一部の専門家によって自らの判断を伴いつつ選定された観測地震・地震動のデータ・情報が専門的な手法によって分析された上で、将来の地震の地震動の最大振幅(最大加速度・最大速度・最大変位等)や応答スペクトル(地震動をある固有周期と減衰定数を有する一質点系に入力させた場合の一質点系の最大応答振幅)等を評価・予測する地震動評価式(距離減衰式、地震動予測式等と称されることもある)が開発され、活用されてきた(例えば、特許文献1、非特許文献1参照)。
Regarding the former technology, after the data and information of the observed earthquakes and seismic motions selected by a very limited number of experts with their own judgment are analyzed by a professional method, the seismic motions of future earthquakes Evaluates and predicts the maximum amplitude (maximum acceleration, maximum speed, maximum displacement, etc.) and response spectrum (maximum response amplitude of the one-plate point system when seismic motion is input to a one-sided point system with a certain natural period and decay constant). Seismic motion evaluation formulas (sometimes referred to as distance damping formulas, seismic motion prediction formulas, etc.) have been developed and utilized (see, for example,
一方、後者の技術に関しては、近年のデータ・情報の急増とコンピュータの性能の進歩を背景にごく限られた一部の専門家により開発された高度な手法を用いて、将来の地震の地震動の広帯域時刻歴が面的に評価・予測され、特に最近は、それらの結果が広く公開され、活用されるようになってきた。観測記録が得られてはいないが将来発生することが懸念される稀な大規模地震、断層極近傍の大振幅地震動、地震観測がなされていない地点での地震動なども含めて、面的にも均質にバランス良く評価・予測された地震動のデータ・情報が提供されており、これらを活用することが可能である。 On the other hand, regarding the latter technology, we will use advanced methods developed by a limited number of experts against the background of the rapid increase in data and information in recent years and the advancement of computer performance, and will use the advanced method developed by a limited number of experts to reduce the seismic motion of future earthquakes. Broadband time history is evaluated and predicted in a face-to-face manner, and especially recently, these results have been widely published and utilized. In terms of surface, including rare large-scale earthquakes for which observation records have not been obtained but are feared to occur in the future, large-amplitude seismic motions near the fault pole, and seismic motions at points where seismic observations have not been made. Data and information on seismic motions that have been evaluated and predicted in a uniform and well-balanced manner are provided, and it is possible to utilize these.
前者の膨大な地震観測記録の収集・整理に基づく技術では、大地震や大地震動は稀(低頻度)な事象であることや地震観測点の位置が限られていることなどから、評価・予測の拠り所となる地震・地震動のデータ・情報は必ずしも均質にバランス良く得られているわけではない。 The former technology based on the collection and organization of huge seismic records is evaluated and predicted because large earthquakes and large earthquake motions are rare (low frequency) events and the positions of seismic stations are limited. The data and information on earthquakes and ground motions, which are the basis of this, are not always obtained in a uniform and well-balanced manner.
一方、後者の地震動シミュレーション手法に基づく技術では、上述したように、前者の技術の欠点を解消することが可能とも考えらえるが、後者の技術の成果として提供される地震動のデータ・情報は、あくまでも限られた想定シナリオに基づく特定の地点群での評価・予測であり、将来発生する様々な地震に対して真に社会が欲する総合的な判断の拠り所としては必ずしも十分とはいえない。 On the other hand, as mentioned above, the technology based on the latter seismic motion simulation method may be able to eliminate the shortcomings of the former technology, but the seismic motion data and information provided as a result of the latter technology are available. It is an evaluation / prediction at a specific point group based on a limited assumed scenario, and it is not always sufficient as a basis for comprehensive judgment that society truly wants for various earthquakes that occur in the future.
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであって、限られた条件下の地震動シミュレーションにて個別に得られた詳細な知見をより一般化した形で活用することを可能とする、地震動評価モデル生成方法、地震動評価モデル生成装置、地震動評価方法、及び、地震動評価装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and it is possible to utilize the detailed knowledge individually obtained by the seismic motion simulation under limited conditions in a more generalized form. It is an object of the present invention to provide a seismic motion evaluation model generation method, a seismic motion evaluation model generation device, a seismic motion evaluation method, and a seismic motion evaluation device.
本発明は、上記課題を解決するものであって、本発明の一実施形態に係る地震動評価モデル生成方法は、
コンピュータを用いて機械学習により地震動評価モデルを生成する地震動評価モデル生成方法であって、
地震動諸特性パラメータと当該地震動諸特性パラメータに基づいて地震動指標を算出する地震動シミュレーションを実行したときの地震動指標算出結果とが関連付けられた地震動データを複数記憶するデータベースから、前記地震動諸特性パラメータを特徴量とし、前記地震動指標算出結果を目的変数として、当該特徴量及び当該目的変数で構成される学習用データを複数取得する取得工程と、
前記取得工程にて取得された複数の前記学習用データに基づいて、前記特徴量及び前記目的変数の相関関係を前記機械学習により学習することにより、前記機械学習の学習済みモデルとして前記地震動評価モデルを生成する生成工程と、を含む。
The present invention solves the above-mentioned problems, and the seismic motion evaluation model generation method according to the embodiment of the present invention is
It is a seismic motion evaluation model generation method that generates a seismic motion evaluation model by machine learning using a computer.
The seismic motion characteristic parameters are characterized from a database that stores multiple seismic motion data associated with the seismic motion index calculation results when the seismic motion index is calculated based on the seismic motion characteristic parameters. An acquisition process for acquiring a plurality of learning data composed of the feature amount and the objective variable, using the seismic motion index calculation result as an amount and the objective variable.
The seismic motion evaluation model as a learned model of the machine learning by learning the correlation between the feature amount and the objective variable by the machine learning based on the plurality of learning data acquired in the acquisition step. Includes a generation process and.
また、本発明の一実施形態に係る地震動評価モデル生成装置は、
コンピュータであって、上記地震動評価モデル生成方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える。
Further, the seismic motion evaluation model generator according to the embodiment of the present invention is
It is a computer and includes a control unit that executes each process included in the above-mentioned seismic motion evaluation model generation method.
また、本発明の一実施形態に係る地震動評価方法は、
コンピュータを用いて、上記地震動評価モデル生成方法により生成された前記地震動評価モデルに基づいて、地震動の特性を評価する地震動評価方法であって、
予測対象の前記地震動諸特性パラメータを受け付ける受付工程と、
前記受付工程にて受け付けられた前記予測対象の前記地震動諸特性パラメータを前記特徴量として前記地震動評価モデルに入力することにより当該地震動評価モデルから出力される前記目的変数に基づいて、前記予測対象の前記地震動諸特性パラメータに対応する前記地震動指標を予測する予測工程と、を含む。
Further, the seismic motion evaluation method according to the embodiment of the present invention is
It is a seismic motion evaluation method that evaluates the characteristics of seismic motion based on the seismic motion evaluation model generated by the seismic motion evaluation model generation method using a computer.
The reception process that accepts the seismic motion characteristic parameters to be predicted,
The prediction target is based on the objective variable output from the seismic motion evaluation model by inputting the seismic motion characteristic parameters of the prediction target received in the reception step into the seismic motion evaluation model as the feature quantities. Includes a prediction step for predicting the seismic motion index corresponding to the seismic motion characteristic parameters.
また、本発明の一実施形態に係る地震動評価装置は、
コンピュータであって、上記地震動評価方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える。
Further, the seismic motion evaluation device according to the embodiment of the present invention is
It is a computer and includes a control unit that executes each process included in the above-mentioned seismic motion evaluation method.
本発明の一実施形態に係る地震動評価モデル生成装置、及び、地震動モデル生成装置によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データに基づいて地震動評価モデルを生成する。そのため、地震動評価モデルには、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、様々な地震動シミュレーションから得られた知見が集約される。したがって、限られた条件下の地震動シミュレーションにて個別に得られた詳細な知見をより一般化した形で活用することを可能とする地震動評価モデルを提供することができる。 According to the seismic motion evaluation model generator and the seismic motion model generator according to the embodiment of the present invention, the seismic motion characteristic parameters and the seismic motion index calculation results when the seismic motion simulation is executed are set as feature quantities and objective variables, respectively. Generate a seismic motion evaluation model based on the training data. Therefore, in the seismic motion evaluation model, the correlation between the seismic motion characteristic parameters and the seismic motion index calculation results when the seismic motion simulation is executed assuming various earthquakes that are expected to occur in the future is learned, and obtained from various seismic motion simulations. The findings are aggregated. Therefore, it is possible to provide a seismic motion evaluation model that makes it possible to utilize the detailed knowledge obtained individually in the seismic motion simulation under limited conditions in a more generalized form.
また、本発明の一実施形態に係る地震動評価方法、及び、地震動評価装置によれば、地震動評価モデル生成装置及び地震動評価モデル生成方法により生成された地震動評価モデルを利用することにより、個々の専門家の経験に依存することなく、地震動シミュレーションにて個別に得られた知見が一般化された形で提供されるので、将来発生すると考えられる地震による地震動の特性を高精度で評価・予測することができる。 Further, according to the seismic motion evaluation method according to the embodiment of the present invention and the seismic motion evaluation device, the seismic motion evaluation model generated by the seismic motion evaluation model generation device and the seismic motion evaluation model generation method can be used for individual specialization. Since the knowledge obtained individually in the seismic motion simulation is provided in a generalized form without depending on the experience of the house, it is possible to evaluate and predict the characteristics of the seismic motion due to the earthquake that is expected to occur in the future with high accuracy. Can be done.
以下、本発明の一実施形態について添付図面を参照しつつ説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施形態)
図1は、本発明の第1の実施形態に係る地震動評価システム1の一例を示す概略構成図である。図2は、本発明の第1の実施形態に係る地震動評価システム1の一例を示すブロック図である。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an example of a seismic
地震動評価システム1は、所定の地震動シミュレーション手法に従って地震動シミュレーションを実行し、そのときのシミュレーション条件やシミュレーション結果をシミュレーションデータとして外部に提供する地震動シミュレーションデータ提供装置2と、地震動シミュレーションデータ提供装置2により提供されたシミュレーションデータに基づいてデータベース10を更新するとともに、その更新したデータベース10を用いて機械学習に基づく地震動評価モデル13を生成する地震動評価モデル生成装置3と、地震動評価モデル生成装置3により生成された地震動評価モデル13に基づいて地震動を評価・予測する地震動評価装置4と、各装置間を接続するネットワーク5とを備える。
The seismic
地震動評価モデル生成装置3により地震動評価装置4に提供された地震動評価モデル13は、例えば、地震動の特徴分析・解釈から建築物・構造物の挙動予測・構造設計等、更には地震防災等に至るまで、社会で幅広く活用することが可能である。
The seismic
地震動シミュレーションデータ提供装置2は、地震が発生したときに、又は、仮想の地震が発生したと想定したときに、当該地震による地震動を所定の地震動シミュレーション手法に従って解析するものであり、そのときのシミュレーション条件やシミュレーション結果をシミュレーションデータとして外部に提供する。その際、任意の手法が採用可能であり、複数の手法が採用されてもよい。
The seismic motion simulation
なお、地震動シミュレーションデータ提供装置2は、自装置にて地震動シミュレーションを実行することでシミュレーションデータを提供するものでもよいし、他の装置で地震動シミュレーションが実行されたときのシミュレーションデータを提供するものでもよい。また、地震動シミュレーションデータ提供装置2は、地震動シミュレーションを実行する際に必要となる各種のデータを他のデータ提供装置から取得してもよく、例えば、気象庁、国立研究開発法人防災科学技術研究所(以下、「防災科研」という)の強震観測網K-NET、広帯域震観測網F-NET、及び、地震ハザードステーションJ-SHIS等から地震動観測記録や地下構造データ等のデータを取得してもよい。
The seismic motion simulation
さらに、地震動シミュレーションデータ提供装置2は、新たな地震動シミュレーションを実行したときに、当該地震動シミュレーションに関するシミュレーションデータを地震動評価モデル生成装置3に随時提供してもよいし、地震動評価モデル生成装置3からデータの要求を受けたときに、その要求に関するシミュレーションデータ(地震動評価モデル生成装置3からシミュレーション条件を受けた場合には、そのシミュレーション条件に基づいて地震動シミュレーションを実行したときのシミュレーション結果を含むシミュレーションデータでもよい)を地震動評価モデル生成装置3に提供してもよい。
Further, the seismic motion simulation
ネットワーク5は、無線通信又は有線通信により各種のデータや信号を通信するものであり、任意の通信規格が用いられる。
The
(地震動評価モデル生成装置3の構成と各部による工程について)
地震動評価モデル生成装置3は、地震動シミュレーションデータ提供装置2により提供されたシミュレーションデータに基づいて、例えば、勾配ブースティング木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)等の機械学習アルゴリズムを実行することにより、機械学習の学習済みモデルとして、地震動評価モデル13を生成する。
(Regarding the configuration of the seismic motion
The seismic motion evaluation
地震動評価モデル生成装置3は、汎用又は専用のコンピュータで構成されており、図2に示すように、HDD、メモリ等により構成される記憶部30と、CPU、GPU等のプロセッサにより構成される制御部31と、ネットワーク5との通信インターフェースである通信部32と、キーボード、マウス等により構成される入力部33と、ディスプレイ、タッチパネル等により構成される表示部34とを備える。
The seismic motion evaluation
記憶部30には、地震動シミュレーションデータ提供装置2により提供されたシミュレーションデータが登録・更新されるデータベース10と、学習済みモデルである地震動評価モデル13と、地震動評価モデル生成装置3の動作を制御して地震動評価モデル生成方法を実現する地震動評価モデル生成プログラム300とが記憶されている。なお、記憶部30には、他のデータ提供装置により提供された地震動観測記録や地下構造データ等のデータが記憶されていてもよく、さらにデータベース10の一部として登録されてもよい。また、データベース10は、記憶部30に代えて、外部記憶装置に記憶されていてもよく、その場合には、地震動評価モデル生成装置3は、ネットワーク5を介して当該外部記憶装置と通信し、データベース10にアクセスするようにすればよい。
The
制御部31は、地震動評価モデル生成プログラム300を実行することにより、DB管理部310、取得部311、及び、生成部312として機能する。なお、各部の機能の詳細は後述する。
The
図3は、本発明の第1の実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。
FIG. 3 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic motion evaluation
(DB管理部310によるデータベース管理工程と、データベース10について)
DB管理部310は、地震動シミュレーションデータ提供装置2により提供されたシミュレーションデータに基づいて、データベース10を管理する。具体的には、DB管理部310は、地震動シミュレーションデータ提供装置2により地震動シミュレーションが実行されて新たなシミュレーションデータが提供される度に、当該シミュレーションデータに含まれるシミュレーション条件及びシミュレーション結果を、それぞれ地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果としてデータベース10に登録する。
(About the database management process by the
The
図4は、本発明の第1の実施形態に係るデータベース10の一例を示すデータ構成図である。データベース10には、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標が関連付けられた地震動データ11が複数登録されて記憶されている。
FIG. 4 is a data structure diagram showing an example of the
地震動諸特性パラメータは、地震動の諸特性を記述する各種のパラメータであり、地震動の諸特性は、例えば、地震動の震源特性、伝播特性、サイト特性を含み、方位特性をさらに含む。地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションデータ提供装置2が地震動シミュレーションを実行したときのシミュレーション条件を、上記の地震動の諸特性に応じて分類・記録したものである。
The seismic motion characteristic parameters are various parameters that describe the seismic motion characteristics, and the seismic motion characteristics include, for example, the source characteristic, the propagation characteristic, and the site characteristic of the seismic motion, and further include the orientation characteristic. The seismic motion characteristic parameters are those in which the simulation conditions when the seismic motion simulation
本実施形態では、地震動データ11を構成する地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象点における地震動指標を算出したときの地震動の震源特性、伝播特性、及び、方位特性を示す数値データである。以下に、地震動の震源特性、伝播特性、サイト特性、及び、方位特性について説明する。
In the present embodiment, the seismic motion characteristic parameters constituting the
震源特性は、例えば、マグニチュード(モーメントマグニチュードMw、気象庁マグニチュード等)、震央位置(緯度lat_eq,経度lon_eq)、震源深さH、地震種別Type(内陸地殻内地震・プレート境界地震・スラブ内地震)、断層タイプMech(正断層・逆断層・横ずれ断層)、震源メカニズム解(走向Strike1、傾斜角dip1、すべり角rake1)、及び、震源メカニズム解の共役解(走向Strike2、傾斜角dip2、すべり角rake2)等の少なくとも1つである。本実施形態に係る震源特性は、モーメントマグニチュードMw、震央位置(緯度lat_eq,経度lon_eq)、震源深さH、地震種別Type、断層タイプMech、震源メカニズム解(Strike1、dip1、rake1)、及び、震源メカニズム解の共役解(Strike2、dip2、rake2)である。
The epicenter characteristics are, for example, magnitude (moment magnitude Mw, Meteorological Agency magnitude, etc.), seismic center position (latitude lat_eq, longitude long_eq), epicenter depth H, earthquake type Type (inland crustal earthquake, plate boundary earthquake, slab earthquake), Fault type Mech (normal fault / reverse fault / strike-slip fault), seismic source mechanism solution (
伝播特性は、例えば、震源距離X、断層最短距離、及び、震央距離の少なくとも1つである。本実施形態に係る伝播特性は、震源距離Xであり、対象点の位置を示す対象点位置と、震央位置との間の距離として算定される。 The propagation characteristic is, for example, at least one of the epicentral distance X, the shortest fault distance, and the epicenter distance. The propagation characteristic according to the present embodiment is the epicentral distance X, and is calculated as the distance between the target point position indicating the position of the target point and the epicenter position.
サイト特性は、例えば、対象点位置(緯度lat_site,経度lon_site)、地震基盤面深さ、工学的基盤面深さ、層厚、密度、地震波伝播速度、Q値、及び、減衰定数の少なくとも1つである。本実施形態に係るサイト特性は、対象点位置(緯度lat_site,経度lon_site)、最上層のS波速度VS1、表層10m平均S波速度AVS10、表層30m平均S波速度AVS30、微地形区分JCODE、S波速度700m/s層上面深さD7、S波速度1400m/s層上面深さD17、S波速度2100m/s層上面深さD24、及び、地震基盤面深さD28(=S波速度2700m/s層上面深さ)である。なお、表層30m平均S波速度AVS30が、対象点の地下構造データから求められない場合には、防災科研の地震ハザードステーションJ-SHISの250mメッシュの表層30m平均S波速度AVS30で代用し、表層10m平均S波速度AVS10が、対象点の地下構造データから求められない場合には、表層30m平均S波速度AVS30で代用するものとした。また、地震基盤面深さD28は、防災科研の地震ハザードステーションJ-SHISで公開されている対象点位置が含まれるメッシュの深部地盤モデルの第28層の下面深さ(同モデルで地震基盤に相当するP波速度5000m/s・S波速度2700m/sの第29層の上面深さに等しい)とした。 The site characteristic is, for example, at least one of the target point position (latitude lat_site, longitude long_site), seismic base plane depth, engineering base plane depth, layer thickness, density, seismic wave propagation velocity, Q value, and attenuation constant. Is. The site characteristics according to this embodiment are the target point position (latitude lat_site, longitude long_site), the top layer S wave velocity VS1, the surface layer 10 m average S wave velocity AVS10, the surface layer 30 m average S wave velocity AVS30, microtopography classification JCODE, S. Wave velocity 700m / s layer upper surface depth D7, S wave velocity 1400m / s layer upper surface depth D17, S wave velocity 2100m / s layer upper surface depth D24, and seismic basement surface depth D28 (= S wave velocity 2700m / s layer upper surface depth). If the surface layer 30 m average S wave velocity AVS30 cannot be obtained from the underground structure data of the target point, the surface layer 30 m average S wave velocity AVS30 of the 250 m mesh of the Earthquake Hazard Station J-SHIS of the Disaster Prevention Research Institute is used instead. When the 10 m average S wave velocity AVS10 cannot be obtained from the underground structure data of the target point, the surface layer 30 m average S wave velocity AVS30 is used instead. In addition, the seismic base surface depth D28 is the bottom depth of the 28th layer of the deep ground model of the mesh including the target point position published at the Seismic Hazard Station J-SHIS of the National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention (the same model is used for the seismic base). It is equal to the depth of the upper surface of the 29th layer having a corresponding P wave velocity of 5000 m / s and an S wave velocity of 2700 m / s).
方位特性は、例えば、対象点を基準として震央が位置する方位を示す震央方位Λである。そのため、震央方位Λは、対象点位置を基準として震央位置が存在する方位として算定される。その際、震央方位Λは、真北を0°として時計回りに定めるとともに、真北を境に不連続量となるため、本実施形態に係る方位特性は、震央方位Λを表すsinΛとcosΛのペアを用いる。 The azimuth characteristic is, for example, the epicenter azimuth Λ indicating the azimuth in which the epicenter is located with respect to the target point. Therefore, the epicenter direction Λ is calculated as the direction in which the epicenter position exists with reference to the target point position. At that time, the epicenter direction Λ is determined clockwise with true north as 0 °, and the amount is discontinuous with true north as the boundary. Therefore, the directional characteristics according to the present embodiment are sin Λ and cos Λ representing the epicenter direction Λ. Use a pair.
地震動指標算出結果は、地震動の強さや揺れを記述する各種の地震動指標であり、地震動の振幅特性、周期特性、及び、経時特性の少なくとも1つを含む。地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションデータ提供装置2が地震動シミュレーションを実行したときのシミュレーション結果を、上記の地震動指標に応じて分類・記録したものである。
The seismic motion index calculation result is various seismic motion indexes that describe the strength and shaking of the seismic motion, and includes at least one of the amplitude characteristic, the periodic characteristic, and the temporal characteristic of the seismic motion. The seismic motion index calculation result is a classification and recording of the simulation results when the seismic motion simulation
本実施形態では、地震動データ11を構成する地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションにより地震動諸特性パラメータ(数値データ)に基づいて所定の対象点における地震動指標を算出したときの当該対象点における地震動指標を示す数値データである。以下に、地震動の振幅特性、周期特性、及び、経時特性について説明する。
In the present embodiment, the seismic motion index calculation result constituting the
振幅特性は、地震動の最大加速度PGA、最大速度、及び、最大変位の少なくとも1つである。本実施形態に係る振幅特性は、最大加速度PGAである。 The amplitude characteristic is at least one of the maximum acceleration PGA, the maximum velocity, and the maximum displacement of the seismic motion. The amplitude characteristic according to this embodiment is the maximum acceleration PGA.
周期特性は、地震動観測記録(加速度、速度、及び、変位の時刻歴波形)から得られる応答スペクトル又はフーリエスペクトル等において、少なくとも1つの周期に対する応答値である。応答スペクトルは、例えば、所定の減衰定数(例えば、5%)に対する加速度応答スペクトル、擬似速度応答スペクトルpSv、速度応答スペクトル、及び、変位応答スペクトル等である。フーリエスペクトルは、例えば、加速度フーリエスペクトル、速度フーリエスペクトル、及び、変位フーリエスペクトル等である。本実施形態に係る周期特性は、0.1秒、0.5秒、1秒、3秒、5秒の各周期における減衰定数5%の擬似速度応答スペクトルpSv(0.1s)、pSv(0.5s)、pSv(1s)、pSv(3s)、pSv(5s)の5つである。 The periodic characteristic is a response value for at least one period in a response spectrum or a Fourier spectrum obtained from seismic motion observation records (acceleration, velocity, and time history waveform of displacement). The response spectrum is, for example, an acceleration response spectrum with respect to a predetermined attenuation constant (for example, 5%), a pseudo velocity response spectrum pSv, a velocity response spectrum, a displacement response spectrum, and the like. The Fourier spectrum is, for example, an acceleration Fourier spectrum, a velocity Fourier spectrum, a displacement Fourier spectrum, or the like. The periodic characteristics according to the present embodiment are pseudo-velocity response spectra pSv (0.1s) and pSv (0) having an attenuation constant of 5% in each period of 0.1 second, 0.5 second, 1 second, 3 seconds, and 5 seconds. .5s), pSv (1s), pSv (3s), pSv (5s).
経時特性は、例えば、地震動観測記録(加速度、速度、及び、変位の時刻歴波形)から得られる応答継続時間スペクトルにおいて、少なくとも1つの周期に対する応答継続時間である。応答継続時間スペクトルは、例えば、所定の減衰定数(例えば、5%)に対する加速度応答継続時間スペクトル、速度応答継続時間スペクトルTSv、及び、変位応答継続時間スペクトル等である。本実施形態に係る経時特性は、0.1秒、0.5秒、1秒、3秒、5秒の各周期における減衰定数5%の速度応答継続時間スペクトルTSv(0.1s)、TSv(0.5s)、TSv(1s)、TSv(3s)、TSv(5s)の5つである。なお、応答継続時間の開始と終了を規定するパラメータは、p1=0.03、p2=0.95である。 The temporal characteristic is, for example, the response duration for at least one period in the response duration spectrum obtained from the seismic motion observation record (acceleration, velocity, and displacement time history waveform). The response duration spectrum is, for example, an acceleration response duration spectrum, a velocity response duration spectrum TSv, a displacement response duration spectrum, or the like with respect to a predetermined attenuation constant (for example, 5%). The temporal characteristics according to the present embodiment are the velocity response duration spectrum TSv (0.1s), TSv ( 0.5s), TSv (1s), TSv (3s), and TSv (5s). The parameters that define the start and end of the response duration are p1 = 0.03 and p2 = 0.95.
なお、地震動シミュレーションが、1つの対象点ではなく、所定の対象領域に含まれる複数の対象点に対して地震動指標をそれぞれ算出することにより、面的なシミュレーションデータが提供された場合には、各対象点の地震動指標に対応する複数の地震動データ11がデータベース10に登録される。例えば、地震動シミュレーションが、関東地方一都六県(東京・神奈川・千葉・埼玉・茨城・栃木・群馬)を対象領域とし、当該対象領域に含まれる強震観測網K-NETの観測点138地点を複数の対象点として実行された場合には、シミュレーション結果として、138地点の地震動指標がそれぞれ算出されるため、138個の地震動データ11がデータベース10に登録される。
When the seismic motion simulation provides surface simulation data by calculating the seismic motion index for a plurality of target points included in a predetermined target area instead of one target point, each of them. A plurality of
(取得部311による取得工程と、学習用データ12について)
取得部311は、図3に示すように、データベース10に登録された複数の地震動データ11から、地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量とし、地震動指標算出結果(数値データ)を目的変数として、特徴量及び目的変数で構成される学習用データ12を複数取得する。なお、学習用データ12は、教師あり学習における学習データ(トレーニングデータ)、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、複数の学習用データ12からなる学習用データ12の集合は、学習用データセットという。
(About the acquisition process by the
As shown in FIG. 3, the
本実施形態では、学習用データ12を構成する特徴量は、図4に示す24種類の地震動諸特性パラメータのうち、モーメントマグニチュードMw、震源深さH、震源距離X、震央方位Λ(sinΛとcosΛのペア)、表層30m平均S波速度AVS30、及び、地震基盤面深さ(S波速度2700m/s層上面深さ)D28の6種類であり、学習用データ12を構成する目的変数は、図4に示す11種類の地震動指標のうち、最大加速度PGAの1種類であるものとして説明する。なお、特徴量は、上記6種類の地震動諸特性パラメータに限られず、24種類の地震動諸特性パラメータから任意の地震動諸特性パラメータが選定されて組み合わせられてもよいし、24種類の地震動諸特性パラメータ以外の他の地震動諸特性パラメータが特徴量としてさらに組み合わせられてもよい。
In the present embodiment, the feature quantities constituting the learning
(生成部312による生成工程と、地震動評価モデル13について)
生成部312は、図3に示すように、取得部311にて取得された複数の学習用データ12に基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習により学習することにより、学習済みモデルとして地震動評価モデル13を生成し、記憶部30に記憶する。本実施形態では、機械学習における機械学習アルゴリズムとして、勾配ブースティング木(Gradient Boosting Decision Tree)を用いる場合について説明する。
(About the generation process by the
As shown in FIG. 3, the
図5は、勾配ブースティング木の概要を示す概要図である。勾配ブースティング木は、勾配ブースティングと決定木を組み合わせた学習器である。勾配ブースティングは、複数の弱学習器(低性能な機械学習モデル)を結合していくことにより強学習器(高性能な機械学習モデル)を構築する手法である。決定木は、樹木の分岐構造を利用した条件分岐を行うことにより分類・回帰が可能な機械学習モデルを生成する手法である。これら2つの手法を組み合わせた勾配ブースティング木は、決定木により生成した複数の弱学習器を勾配ブースティングにより結合する手法である。 FIG. 5 is a schematic diagram showing an outline of a gradient boosting tree. The gradient boosting tree is a learning device that combines gradient boosting and a decision tree. Gradient boosting is a method of constructing a strong learner (high-performance machine learning model) by combining multiple weak learners (low-performance machine learning model). Decision trees are a method of generating machine learning models that can be classified and regressed by performing conditional branching using the branch structure of trees. A gradient boosting tree that combines these two methods is a method of combining a plurality of weak learners generated by a decision tree by gradient boosting.
なお、図4に示す11種類の地震動指標のうち、最大加速度PGA及び擬似速度応答スペクトルpSvについては、振幅が大きくなるにつれてデータ数が急激に減少すると考えられる。そのため、目的変数の分布図に発生する偏りを低減するため、最大加速度PGA及び擬似速度応答スペクトルpSvに対する目的変数のデータとして、常用対数(log10PGAとlog10pSv)をそれぞれ用いるのが好ましい。また、勾配ブースティング木における損失関数として、最大加速度PGA及び擬似速度応答スペクトルpSvには、最小二乗法(正規分布図)を適用し、速度応答継続時間スペクトルTSvにはポアソン分布図を適用するのが好ましい。 Of the 11 types of seismic motion indexes shown in FIG. 4, it is considered that the number of data for the maximum acceleration PGA and the pseudo-velocity response spectrum pSv decreases sharply as the amplitude increases. Therefore, in order to reduce the bias generated in the distribution map of the objective variable, it is preferable to use the common logarithms (log 10 PGA and log 10 pSv) as the data of the objective variable for the maximum acceleration PGA and the pseudo-velocity response spectrum pSv, respectively. Further, as a loss function in the gradient boosting tree, the least squares method (normal distribution map) is applied to the maximum acceleration PGA and the pseudo velocity response spectrum pSv, and the Poisson distribution map is applied to the velocity response duration spectrum TSv. Is preferable.
さらに、生成部312が、勾配ブースティング木を用いて地震動評価モデル13を生成する際、目的変数として、図4に示す11種類の地震動指標を採用する場合には、地震動評価モデル13を目的変数毎に生成するようにすればよい。すなわち、特徴量と目的変数(最大加速度PGA=1種類目の地震動指標)との相関関係を学習させた第1の地震動評価モデル13A、特徴量と目的変数(擬似速度応答スペクトルpSv(0.1s)=2種類目の地震動指標)との相関関係を学習させた第2の地震動評価モデル13Bというように、第3の地震動評価モデル13Cから第11の地震動評価モデル13Kまでをそれぞれ生成し、合計11個の地震動評価モデル13A~13Kを生成するようにすればよい。
Further, when the
(地震動評価装置4の構成と各部による工程について)
地震動評価装置4は、地震動評価モデル生成装置3により生成された地震動評価モデル13に基づいて、地震動を評価・予測し、その結果を、例えば、表示媒体や紙媒体等の出力媒体に出力する。
(About the configuration of the seismic
The seismic
地震動評価装置4は、地震動評価モデル生成装置3と同様に、汎用又は専用のコンピュータで構成されており、図2に示すように、HDD、メモリ等により構成される記憶部40と、CPU、GPU等のプロセッサにより構成される制御部41と、ネットワーク5との通信インターフェースである通信部42と、キーボード、マウス等により構成される入力部43と、ディスプレイ、タッチパネル等により構成される表示部44とを備える。
Like the seismic motion
記憶部40には、地震動評価モデル生成装置3により学習済みモデルとして生成された地震動評価モデル13と、地震動評価装置4の動作を制御して地震動評価方法を実現する地震動評価プログラム400が記憶されている。なお、記憶部40には、他のデータ提供装置により提供された地震動観測記録や地下構造データ等のデータが記憶されていてもよい。
The
制御部41は、地震動評価プログラム400を実行することにより、受付部410、予測部411、及び、出力処理部412として機能する。なお、各部の機能の詳細は後述する。
By executing the seismic
図6は、本発明の第1の実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法の一例を示す機能説明図である。
FIG. 6 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic
(受付部410による受付工程について)
受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータを受け付ける。具体的には、受付部410は、例えば、地震動評価装置4のユーザが予測対象として想定している地震(以下、「想定地震」という)のモーメントマグニチュードMw、震央位置、及び、震源深さHについて入力部33を介して受け付けるとともに、当該想定地震による地震動がどの程度発生するのかを予測したい予測点の位置を示す予測点位置と、当該予測点位置における表層30m平均S波速度AVS30及び地震基盤面深さD28についても入力部33を介して受け付ける。なお、地下構造データが記憶部40に記憶されている場合には、受付部410は、当該地下構造データを参照することで予測点位置の表層30m平均S波速度AVS30及び地震基盤面深さD28を取得してもよい。また、予測点位置は、複数でもよく、例えば、所定の格子間隔(例えば、5km間隔)における各格子点等でもよい。
(Regarding the reception process by the reception department 410)
The
そして、受付部410は、想定地震の震央位置と、地震動の予測点位置とに基づいて、震源距離X及び震央方位Λを算出する。これにより、受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータ(想定地震のモーメントマグニチュードMw、想定地震の震源深さH、想定地震の震源と予測点位置との間の震源距離X、予測点位置を基準として想定地震の震央位置が存在する方位を示す震央方位Λ、予測点位置の表層30m平均S波速度AVS30、及び、予測点位置の地震基盤面深さD28)を受け付ける。
Then, the
(予測部411による予測工程について)
予測部411は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量として、地震動評価モデル13(本実施形態では、6種類の地震動諸特性パラメータを特徴量とし、1種類の地震動指標を目的変数として、両者の相関関係を学習した学習済みモデル)に入力することにより当該地震動評価モデル13から出力される目的変数(数値データ)に基づいて、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標(予測値)を予測する。その際、受付部410が、想定地震を複数受け付けたり、予測点位置を複数受け付けたりすることで、予測対象として複数の地震動諸特性パラメータを受け付けた場合には、予測部411は、複数の地震動諸特性パラメータの各々を地震動評価モデル13に入力することで、複数の地震動諸特性パラメータの各々に対応する地震動指標(予測値)をそれぞれ予測する。
(About the prediction process by the prediction unit 411)
The
なお、地震動評価モデル13が、目的変数(11種類の地震動指標)毎に生成された合計11個の地震動評価モデル13A~13Kを含む場合には、予測部411は、予測対象の地震動諸特性パラメータを特徴量として合計11個の地震動評価モデル13A~13Kにそれぞれ入力し、合計11個の地震動評価モデル13A~13Kからそれぞれ出力される目的変数(11種類の地震動指標)毎に、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標(予測値)を予測すればよい。
When the seismic
(出力処理部412による出力処理工程について)
出力処理部412は、予測部411にて予測された地震動指標の予測値を視認可能な出力媒体に出力する。例えば、出力媒体が、表示部44のような表示媒体である場合には、出力処理部412は、表示媒体に表示するための表示データ(出力データ)を生成し、表示媒体に表示出力する。また、出力媒体が、紙媒体である場合には、出力処理部412は、紙媒体に印刷するための印刷データ(出力データ)を生成し、紙媒体に印刷出力する。なお、出力処理部412は、出力データを、例えば、地震動予測マップ作成システムやハザードマップ作成システム等に通信出力するようにしてもよいし、公共施設、建物、工場等の防災システムに通信出力するようにしてもよい。
(About the output processing process by the output processing unit 412)
The
例えば、出力処理部412は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータが、1つの想定地震に対して、例えば、各格子点を予測点位置とするような複数の地震動諸特性パラメータであるとき、当該複数の地震動諸特性パラメータに基づいて予測部411にて予測された各予測点位置における複数の地震動指標の予測値を、地図上に重畳するように、例えば、コンター図や、色分けしたメッシュ図として出力媒体に出力する。
For example, in the
また、出力処理部412は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータが、予測点位置を中心として異なる複数の方位特性を含む複数の地震動諸特性パラメータであるとき、当該複数の地震動諸特性パラメータに基づいて予測部411にて予測された各方位における複数の地震動指標の予測値を、出力媒体における基準点からの距離として表すとともに、複数の方位特性を、基準点を中心とする各方位に割り当てることにより、複数の地震動指標を出力媒体に出力する。
Further, when the seismic motion characteristic parameters of the prediction target received by the
さらに、出力処理部412は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータが、異なる震源距離を含む複数の地震動諸特性パラメータであるとき、当該複数の地震動諸特性パラメータに基づいて予測部411にて予測された複数の地震動指標の予測値を距離減衰特性として表すことにより、複数の地震動指標を出力媒体に出力する。
Further, when the seismic motion characteristic parameters of the prediction target received by the
以上のように、本実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データ12に基づいて地震動評価モデル13を生成する。そのため、地震動評価モデル13には、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、様々な地震動シミュレーションから得られた知見が集約される。したがって、限られた条件下の地震動シミュレーションにて個別に得られた詳細な知見をより一般化した形で活用することを可能とする地震動評価モデル13を提供することができる。
As described above, according to the seismic motion evaluation
また、本実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法によれば、地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法により生成された地震動評価モデル13を利用することにより、個々の専門家の経験に依存することなく、地震動シミュレーションにて個別に得られた知見が一般化された形で提供されるので、将来発生すると考えられる地震による地震動の特性を高精度で評価・予測することができる。
Further, according to the seismic
(第2の実施形態)
第2の実施形態に係る地震動評価システム1では、地震動評価モデル13の目的変数が、第1の実施形態のような数値データではなく、画像データで表された対象領域における地震動指標の分布図である点で第1の実施形態と相違する。その他の基本的な構成及び動作は、第1の実施形態と同様のため、以下では両者の相違点を中心に説明する。
(Second embodiment)
In the seismic
(地震動評価モデル生成装置3について)
図7は、本発明の第2の実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。図8は、本発明の第2の実施形態に係るデータベース10の一例を示すデータ構成図である。
(About seismic motion evaluation model generator 3)
FIG. 7 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic motion evaluation
地震動データ11を構成する地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における地震動指標を算出したときの地震動の震源特性を示す数値データである。また、地震動データ11を構成する地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションにより地震動諸特性パラメータ(数値データ)に基づいて所定の対象領域における地震動指標を算出したときの当該対象領域における地震動指標の分布図を示す画像データである。
The seismic motion characteristic parameters constituting the
取得部311は、図7に示すように、データベース10に登録された複数の地震動データ11から、地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量とし、地震動指標算出結果(画像データ)を目的変数として、特徴量及び目的変数で構成される学習用データ12を複数取得する。本実施形態では、特徴量は、震源特性を示すモーメントマグニチュードMw、震央位置lat_eq、lon_eq、震源深さHの数値データであり、目的変数は、対象領域における震度分布図を示す画像データである。
As shown in FIG. 7, the
生成部312は、取得部311にて取得された複数の学習用データ12に基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習(例えば、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、敵対的生成ネットワーク等)により学習することにより、学習済みモデルとして地震動評価モデル13を生成し、記憶部30に記憶する。
The
(地震動評価装置4について)
図9は、本発明の第2の実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法の一例を示す機能説明図である。
(About seismic motion evaluation device 4)
FIG. 9 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic
受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータとして、震源特性を示す数値データ(モーメントマグニチュードMw、震央位置lat_eq、lon_eq、震源深さH)を受け付ける。予測部411は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量として、地震動評価モデル13に入力することにより当該地震動評価モデル13から出力される目的変数(画像データ)に基づいて、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標の分布図を予測する。出力処理部412は、予測部411にて予測された地震動指標の分布図を視認可能な出力媒体に出力する。
The
以上のように、本実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ(数値データ)及び地震動指標算出結果(画像データ)を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データ12に基づいて地震動評価モデル13を生成する。そのため、地震動評価モデル13には、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、地震動の震源特性を基に地震動指標の分布図を評価・予測するための知見が集約される。
As described above, according to the seismic motion evaluation
(第3の実施形態)
第3の実施形態に係る地震動評価システム1では、地震動評価モデル13の特徴量が、第2の実施形態のような数値データではなく、数値データと画像データとの組み合わせで表された地震動諸特性パラメータである点で第2の実施形態と相違する。その他の基本的な構成及び動作は、第2の実施形態と同様のため、以下では両者の相違点を中心に説明する。
(Third embodiment)
In the seismic
(地震動評価モデル生成装置3について)
図10は、本発明の第3の実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。図11は、本発明の第3の実施形態に係るデータベース10の一例を示すデータ構成図である。
(About seismic motion evaluation model generator 3)
FIG. 10 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic motion evaluation
地震動データ11を構成する地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における地震動指標を算出したときの、地震動の震源特性を示す数値データと、対象領域におけるサイト特性の分布図を示す画像データである。また、地震動データ11を構成する地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションにより地震動諸特性パラメータ(数値データ及び画像データ)に基づいて所定の対象領域における地震動指標を算出したときの当該対象領域における地震動指標の分布図を示す画像データである。
The seismic motion characteristic parameters constituting the
取得部311は、図10に示すように、データベース10に登録された複数の地震動データ11から、地震動諸特性パラメータ(数値データ及び画像データ)を特徴量とし、地震動指標算出結果(画像データ)を目的変数として、特徴量及び目的変数で構成される学習用データ12を複数取得する。本実施形態では、特徴量は、震源特性を示すモーメントマグニチュードMw、震央位置lat_eq、lon_eq、震源深さHの数値データと、地震基盤面深さD28の分布図を示す画像データであり、目的変数は、対象領域における震度分布図を示す画像データである。
As shown in FIG. 10, the
生成部312は、取得部311にて取得された複数の学習用データ12に基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習(例えば、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、敵対的生成ネットワーク等)により学習することにより、学習済みモデルとして地震動評価モデル13を生成し、記憶部30に記憶する。
The
なお、特徴量としてのサイト特性の分布図を示す画像データは、サイト特性として、地下構造や地形等を表すものであればよく、図11に示すサイト特性以外の他の地震動諸特性パラメータを表すものでもよい。また、特徴量としての画像データは、複数の地震動諸特性パラメータを示す画像データでもよく、地震基盤面深さD28の分布図だけでなく、例えば、表層30m平均S波速度AVS30の分布図をさらに含むものでもよい。 The image data showing the distribution map of the site characteristics as the feature quantity may represent the underground structure, topography, etc. as the site characteristics, and represents various seismic motion characteristic parameters other than the site characteristics shown in FIG. It may be a thing. Further, the image data as the feature amount may be image data showing a plurality of seismic motion characteristic parameters, and not only the distribution map of the seismic base surface depth D28 but also, for example, the distribution map of the surface layer 30 m average S wave velocity AVS30. It may be included.
(地震動評価装置4について)
図12は、本発明の第3の実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法の一例を示す機能説明図である。
(About seismic motion evaluation device 4)
FIG. 12 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic
受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータとして、震源特性(モーメントマグニチュードMw、震央位置lat_eq、lon_eq、震源深さH)を示す数値データと、対象領域におけるサイト特性の分布図(地震基盤面深さD28の分布図)を示す画像データを受け付ける。予測部411は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータ(数値データ及び画像データ)を特徴量として、地震動評価モデル13に入力することにより当該地震動評価モデル13から出力される目的変数(画像データ)に基づいて、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標の分布図を予測する。出力処理部412は、予測部411にて予測された地震動指標の分布図を視認可能な出力媒体に出力する。
The
以上のように、本実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ(数値データ及び画像データ)及び地震動指標算出結果(画像データ)を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データ12に基づいて地震動評価モデル13を生成する。そのため、地震動評価モデル13には、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、地下構造データの分布図を基に地震動指標の分布図を評価・予測するための知見が集約される。
As described above, according to the seismic motion evaluation
(第4の実施形態)
第4の実施形態に係る地震動評価システム1では、地震動評価モデル13の特徴量が、第3の実施形態のような数値データと画像データとの組み合わせではなく、数値データが埋め込まれた画像データで表された地震動諸特性パラメータである点で第3の実施形態と相違する。その他の基本的な構成及び動作は、第3の実施形態と同様のため、以下では両者の相違点を中心に説明する。
(Fourth Embodiment)
In the seismic
(地震動評価モデル生成装置3について)
図13は、本発明の第4の実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。図14は、本発明の第4の実施形態に係るデータベース10の一例を示すデータ構成図である。
(About seismic motion evaluation model generator 3)
FIG. 13 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic motion evaluation
地震動データ11を構成する地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における地震動指標を算出したときの、地震動の震源特性を示す数値データが埋め込まれた画像であって、対象領域におけるサイト特性の分布図を示す画像データである。また、地震動データ11を構成する地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションにより地震動諸特性パラメータ(数値データが埋め込まれた画像データ)に基づいて所定の対象領域における地震動指標を算出したときの当該対象領域における地震動指標の分布図を示す画像データである。
The seismic motion characteristic parameters constituting the
取得部311は、図13に示すように、データベース10に登録された複数の地震動データ11から、地震動諸特性パラメータ(数値データが埋め込まれた画像データ)を特徴量とし、地震動指標算出結果(画像データ)を目的変数として、特徴量及び目的変数で構成される学習用データ12を複数取得する。本実施形態では、特徴量は、震源特性を示す震央位置lat_eq、lon_eqに対してモーメントマグニチュードMw及び震源深さHを示す数値データが記録された、地震基盤面深さD28の分布図を示す画像データであり、目的変数は、対象領域における震度分布図を示す画像データである。
As shown in FIG. 13, the
生成部312は、取得部311にて取得された複数の学習用データ12に基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習(例えば、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、敵対的生成ネットワーク等)により学習することにより、学習済みモデルとして地震動評価モデル13を生成し、記憶部30に記憶する。
The
(地震動評価装置4について)
図15は、本発明の第4の実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法の一例を示す機能説明図である。
(About seismic motion evaluation device 4)
FIG. 15 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic
受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータとして、震源特性(モーメントマグニチュードMw、震央位置lat_eq、lon_eq、震源深さH)を示す数値データが埋め込まれた画像データであって、対象領域におけるサイト特性の分布図(地震基盤面深さD28の分布図)を示す画像データを受け付ける。予測部411は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータ(数値データが埋め込まれた画像データ)を特徴量として、地震動評価モデル13に入力することにより当該地震動評価モデル13から出力される目的変数(画像データ)に基づいて、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標の分布図を予測する。出力処理部412は、予測部411にて予測された地震動指標の分布図を視認可能な出力媒体に出力する。
The
以上のように、本実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ(数値データが埋め込まれた画像データ)及び地震動指標算出結果(画像データ)を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データ12に基づいて地震動評価モデル13を生成する。そのため、地震動評価モデル13には、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、地震動の震源特性及び地下構造データの分布図を基に地震動指標の分布図を評価・予測するための知見が集約される。
As described above, according to the seismic motion evaluation
(第5の実施形態)
第5の実施形態に係る地震動評価システム1では、地震動評価モデル13の目的変数が、第1の実施形態のような数値データではなく、画像データで表された対象点における地震動指標のスペクトル図である点で第1の実施形態と相違する。その他の基本的な構成及び動作は、第1の実施形態と同様のため、以下では両者の相違点を中心に説明する。
(Fifth Embodiment)
In the seismic
(地震動評価モデル生成装置3について)
図16は、本発明の第5の実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。図17は、本発明の第5の実施形態に係るデータベース10の一例を示すデータ構成図である。
(About seismic motion evaluation model generator 3)
FIG. 16 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic motion evaluation
地震動データ11を構成する地震動諸特性パラメータは、地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象点における地震動指標を算出したときの地震動の震源特性、伝播特性、及び、サイト特性を示す数値データである。また、地震動データ11を構成する地震動指標算出結果は、地震動シミュレーションにより地震動諸特性パラメータ(数値データ)に基づいて所定の対象点における地震動指標を算出したときの当該対象点における地震動指標のスペクトル図を示す画像データである。
The seismic motion characteristic parameters constituting the
取得部311は、図16に示すように、データベース10に登録された複数の地震動データ11から、地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量とし、地震動指標算出結果(画像データ)を目的変数として、特徴量及び目的変数で構成される学習用データ12を複数取得する。本実施形態では、特徴量は、モーメントマグニチュードMw、震源深さH、震源距離X、震央方位Λ、表層30m平均S波速度AVS30、及び、地震基盤面深さD28の6種類であり、学習用データ12を構成する目的変数は、擬似速度応答スペクトルpSvのスペクトル図を示す画像データである。
As shown in FIG. 16, the
生成部312は、取得部311にて取得された複数の学習用データ12に基づいて、特徴量及び目的変数の相関関係を機械学習(例えば、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、敵対的生成ネットワーク等)により学習することにより、学習済みモデルとして地震動評価モデル13を生成し、記憶部30に記憶する。
The
なお、目的変数としての地震動指標のスペクトル図を示す画像データは、カラー画像でもグレースケール画像でもよく、複数の画像データの間で座標軸の単位やスケールが規格化されていることが好ましいが、変換可能であればよい。また、画像データは、1種類のスペクトル図を含むものでもよいし、複数種類のスペクトル図を含むものでもよい。 The image data showing the spectrum diagram of the seismic motion index as the objective variable may be a color image or a gray scale image, and it is preferable that the unit and scale of the coordinate axes are standardized among a plurality of image data, but conversion is performed. If possible. Further, the image data may include one type of spectrum diagram or may include a plurality of types of spectrum diagrams.
(地震動評価装置4について)
図18は、本発明の第5の実施形態に係る地震動評価装置4及び地震動評価方法の一例を示す機能説明図である。
(About seismic motion evaluation device 4)
FIG. 18 is a functional explanatory diagram showing an example of the seismic
受付部410は、予測対象の地震動諸特性パラメータとして、擬似速度応答スペクトルpSvを示す数値データ(モーメントマグニチュードMw、震源深さH、震源距離X、震央方位Λ、表層30m平均S波速度AVS30、地震基盤面深さD28)を受け付ける。予測部411は、受付部410にて受け付けられた予測対象の地震動諸特性パラメータ(数値データ)を特徴量として、地震動評価モデル13に入力することにより当該地震動評価モデル13から出力される目的変数(画像データ)に基づいて、予測対象の地震動諸特性パラメータに対応する地震動指標のスペクトル図を予測する。出力処理部412は、予測部411にて予測された地震動指標のスペクトル図を視認可能な出力媒体に出力する。
The
以上のように、本実施形態に係る地震動評価モデル生成装置3及び地震動評価モデル生成方法によれば、地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ(数値データ)及び地震動指標算出結果(画像データ)を、それぞれ特徴量及び目的変数とする学習用データ12に基づいて地震動評価モデル13を生成する。そのため、地震動評価モデル13には、将来発生すると考えられる様々な地震を想定して地震動シミュレーションを実行したときの地震動諸特性パラメータ及び地震動指標算出結果の相関関係が学習されて、地震動の震源特性及び地下構造データの分布図を基に地震動指標の分布図を評価・予測するための知見が集約される。
As described above, according to the seismic motion evaluation
(他の実施形態)
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
(Other embodiments)
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above embodiments and can be appropriately modified without departing from the technical idea of the present invention.
例えば、上記第1の実施形態では、地震動評価モデル13の対象となる地域は、関東地方であるものとして説明したが、地震動評価モデル13の対象となる地域はこれに限られず、また、対象となる地域の範囲や形状も任意に変更してもよい。さらに、地震動評価モデル13は、地域を対象とするだけでなく、任意の地点を対象としてもよいし、複数の地点が所定の分類基準に従ってグループ化された地点グループを対象としてもよい。
For example, in the first embodiment described above, the area subject to the seismic
また、上記各実施形態では、地震動評価モデル生成プログラム300及び地震動評価プログラム400は、記憶部30、40にそれぞれ記憶されたものとして説明したが、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD-ROM、DVD、USBメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、地震動評価モデル生成プログラム300及び地震動評価プログラム400は、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供されてもよい。
Further, in each of the above embodiments, the seismic motion evaluation
1…地震動評価システム、2…地震動シミュレーションデータ提供装置、
3…地震動評価モデル生成装置、4…地震動評価装置、5…ネットワーク、
10…データベース、11、11A、11B…地震動データ
12…学習用データ、13、13A~13K…地震動評価モデル、
30…記憶部、31…制御部、32…通信部、33…入力部、34…表示部、
40…記憶部、41…制御部、42…通信部、43…入力部、44…表示部、
300…地震動評価モデル生成プログラム、
310…DB管理部、311…取得部、312…生成部
400…地震動評価プログラム、
410…受付部、411…予測部、412…出力処理部
1 ... Seismic motion evaluation system, 2 ... Seismic motion simulation data providing device,
3 ... Seismic motion evaluation model generator, 4 ... Seismic motion evaluation device, 5 ... Network,
10 ... database, 11, 11A, 11B ...
30 ... storage unit, 31 ... control unit, 32 ... communication unit, 33 ... input unit, 34 ... display unit,
40 ... storage unit, 41 ... control unit, 42 ... communication unit, 43 ... input unit, 44 ... display unit,
300 ... Seismic motion evaluation model generation program,
310 ... DB management unit, 311 ... acquisition unit, 312 ...
410 ... Reception unit, 411 ... Prediction unit, 412 ... Output processing unit
Claims (9)
地震動諸特性パラメータと当該地震動諸特性パラメータに基づいて地震動指標を算出する地震動シミュレーションを実行したときの地震動指標算出結果とが関連付けられた地震動データを複数記憶するデータベースから、前記地震動諸特性パラメータを特徴量とし、前記地震動指標算出結果を目的変数として、当該特徴量及び当該目的変数で構成される学習用データを複数取得する取得工程と、
前記取得工程にて取得された複数の前記学習用データに基づいて、前記特徴量及び前記目的変数の相関関係を前記機械学習により学習することにより、前記機械学習の学習済みモデルとして前記地震動評価モデルを生成する生成工程と、を含む、
地震動評価モデル生成方法。 It is a seismic motion evaluation model generation method that generates a seismic motion evaluation model by machine learning using a computer.
The seismic motion characteristic parameters are characterized from a database that stores multiple seismic motion data associated with the seismic motion index calculation results when the seismic motion index is calculated based on the seismic motion characteristic parameters. An acquisition process for acquiring a plurality of learning data composed of the feature quantity and the objective variable, using the seismic motion index calculation result as an amount and the objective variable.
The seismic motion evaluation model as a learned model of the machine learning by learning the correlation between the feature amount and the objective variable by the machine learning based on the plurality of learning data acquired in the acquisition step. To produce a production process, including,
Seismic motion evaluation model generation method.
前記地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象点における前記地震動指標を算出したときの前記地震動の震源特性、伝播特性、及び、サイト特性を示す数値データであり、
前記地震動指標算出結果は、
前記対象点における前記地震動指標を示す数値データである、
請求項1に記載の地震動評価モデル生成方法。 The seismic motion characteristic parameters are
Numerical data showing the source characteristics, propagation characteristics, and site characteristics of the seismic motion when the seismic motion index at a predetermined target point is calculated for the seismic motion caused by the predetermined earthquake by the seismic motion simulation.
The seismic motion index calculation result is
Numerical data showing the seismic motion index at the target point.
The method for generating a seismic motion evaluation model according to claim 1.
前記地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における前記地震動指標を算出したときの前記地震動の震源特性を示す数値データであり、
前記地震動指標算出結果は、
前記対象領域における前記地震動指標の分布図を示す画像データである、
請求項1に記載の地震動評価モデル生成方法。 The seismic motion characteristic parameters are
It is numerical data showing the epicenter characteristic of the seismic motion when the seismic motion index in a predetermined target area is calculated for the seismic motion caused by the predetermined earthquake by the seismic motion simulation.
The seismic motion index calculation result is
Image data showing a distribution map of the seismic motion index in the target area.
The method for generating a seismic motion evaluation model according to claim 1.
前記地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における前記地震動指標を算出したときの、前記地震動の震源特性を示す数値データと、前記対象領域におけるサイト特性の分布図を示す画像データであり、
前記地震動指標算出結果は、
前記対象領域における前記地震動指標の分布図を示す画像データである、
請求項1に記載の地震動評価モデル生成方法。 The seismic motion characteristic parameters are
Numerical data showing the source characteristics of the seismic motion and image data showing the distribution map of the site characteristics in the target region when the seismic motion index in the predetermined target area is calculated for the seismic motion caused by the predetermined earthquake by the seismic motion simulation. ,
The seismic motion index calculation result is
Image data showing a distribution map of the seismic motion index in the target area.
The method for generating a seismic motion evaluation model according to claim 1.
前記地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象領域における前記地震動指標を算出したときの、前記地震動の震源特性を示す数値データが埋め込まれた画像データであって、前記対象領域におけるサイト特性の分布図を示す前記画像データであり、
前記地震動指標算出結果は、
前記対象領域における前記地震動指標の分布図を示す画像データである、
請求項1に記載の地震動評価モデル生成方法。 The seismic motion characteristic parameters are
Image data in which numerical data indicating the source characteristics of the seismic motion is embedded when the seismic motion index in a predetermined target area is calculated for the seismic motion caused by the predetermined earthquake by the seismic motion simulation, and is the image data of the site characteristics in the target area. This is the image data showing the distribution map.
The seismic motion index calculation result is
Image data showing a distribution map of the seismic motion index in the target area.
The method for generating a seismic motion evaluation model according to claim 1.
前記地震動シミュレーションにより所定の地震による地震動について所定の対象点における前記地震動指標を算出したときの前記地震動の震源特性、伝播特性、及び、サイト特性を示す数値データであり、
前記地震動指標算出結果は、
前記対象点における前記地震動指標のスペクトル図を示す画像データである、
請求項1に記載の地震動評価モデル生成方法。 The seismic motion characteristic parameters are
Numerical data showing the source characteristics, propagation characteristics, and site characteristics of the seismic motion when the seismic motion index at a predetermined target point is calculated for the seismic motion caused by the predetermined earthquake by the seismic motion simulation.
The seismic motion index calculation result is
Image data showing a spectral diagram of the seismic motion index at the target point.
The method for generating a seismic motion evaluation model according to claim 1.
予測対象の前記地震動諸特性パラメータを受け付ける受付工程と、
前記受付工程にて受け付けられた前記予測対象の前記地震動諸特性パラメータを前記特徴量として前記地震動評価モデルに入力することにより当該地震動評価モデルから出力される前記目的変数に基づいて、前記予測対象の前記地震動諸特性パラメータに対応する前記地震動指標を予測する予測工程と、を含む、
地震動評価方法。 A seismic motion evaluation method for evaluating the characteristics of seismic motion based on the seismic motion evaluation model generated by the seismic motion evaluation model generation method according to any one of claims 1 to 6, using a computer.
The reception process that accepts the seismic motion characteristic parameters to be predicted,
The prediction target is based on the objective variable output from the seismic motion evaluation model by inputting the seismic motion characteristic parameters of the prediction target received in the reception step into the seismic motion evaluation model as the feature quantities. A prediction step for predicting the seismic motion index corresponding to the seismic motion characteristic parameters, and the like.
Seismic motion evaluation method.
請求項1乃至請求項6のいずれか一項に記載の地震動評価モデル生成方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える、
地震動評価モデル生成装置。 It ’s a computer,
A control unit for executing each step included in the seismic motion evaluation model generation method according to any one of claims 1 to 6.
Seismic motion evaluation model generator.
請求項7に記載の地震動評価方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える、
地震動評価装置。
It ’s a computer,
A control unit for executing each step included in the seismic motion evaluation method according to claim 7 is provided.
Seismic motion evaluation device.
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Family Cites Families (8)
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---|---|---|---|---|
JP2000075040A (en) | 1998-08-27 | 2000-03-14 | Toshiba Corp | Seismic damage measure-supporting device |
JP2006170739A (en) | 2004-12-15 | 2006-06-29 | Kajima Corp | Earthquake disaster prevention system using urgent earthquake prompt report |
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JP2009150817A (en) | 2007-12-21 | 2009-07-09 | Tohoku Univ | Early earthquake information processing system |
JP2014215229A (en) | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構 | Signal processor and signal processing method |
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-
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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