[論文レビュー] Geostatistical modeling to capture seismic-shaking patterns from earthquake-induced landslides

Luigi Lombardo, Haakon Bakka+4 more|University of Twente Research Information|Jul 23, 2018

Landslides and related hazards被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、地震誘発性土砂災害分布から、事前の地震データがなくても、潜在的空間効果（LSE）を用いた地理統計的モデルを提案し、地震動のパターンを再構築する。LSEは地震パラメータのみを用いた場合に比べ、空間的地震動パターンをよりよく捉え、従来のモデルよりも土砂災害の強度をより正確に予測した。これは、土砂災害危険評価における未知の地盤動揺れの代理指標としての可能性を示している。

ABSTRACT

In this paper, we investigate earthquake-induced landslides using a geostatistical model that includes a latent spatial effect (LSE). The LSE represents the spatially structured residuals in the data, which are complementary to the information carried by the covariates. To determine whether the LSE can capture the residual signal from a given trigger, we test whether the LSE is able to capture the pattern of seismic shaking caused by an earthquake from the distribution of seismically induced landslides, without prior knowledge of the earthquake being included in the statistical model. We assess the landslide intensity, i.e., the expected number of landslide activations per mapping unit, for the area in which landslides triggered by the Wenchuan (M 7.9, May 12, 2008) and Lushan (M 6.6, April 20, 2013) earthquakes overlap. We chose an area of overlapping landslides in order to test our method on landslide inventories located in the near and far fields of the earthquake. We generated three different models for each earthquake-induced landslide scenario: i) seismic parameters only (as a proxy for the trigger); ii) the LSE only; and iii) both seismic parameters and the LSE. The three configurations share the same set of morphometric covariates. This allowed us to study the pattern in the LSE and assess whether it adequately approximated the effects of seismic wave propagation. Moreover, it allowed us to check whether the LSE captured effects that are not explained by the shaking levels, such as topographic amplification. Our results show that the LSE reproduced the shaking patterns in space for both earthquakes with a level of spatial detail even greater than the seismic parameters. In addition, the models including the LSE perform better than conventional models featuring seismic parameters only.

研究の動機と目的

• 地震の地盤動揺れの知識が全くない状況でも、地震誘発性土砂災害分布から潜在的空間効果（LSE）が地震動の空間パターンを再構築できるかどうかを検証すること。
• LSEが、地形増幅などの地震パラメータでは説明できない空間的構造を捉えられるかどうかを評価すること。
• 地震パラメータのみ、LSEのみ、両方を用いたモデルの性能を、土砂災害強度の予測において比較すること。
• LSEが、未知または信頼性の低い地震データを代替する手段として土砂災害危険モデリングに有効かどうかを評価すること。
• 土砂災害強度モデルが、リスク評価やインfra構築計画において、従来の感受性モデルよりも情報量が多いことを実証すること。

提案手法

• 本研究では、マッピング単位ごとの土砂災害強度を予測するために、ポアソン尤度を用いた対数ガウス・コックス過程モデルを採用する。
• 観測された共変量では説明できない空間的構造化された残差を捉えるために、潜在的空間効果（LSE）を組み込む。
• 3つのモデル設定を検証する：地震パラメータのみ、LSEのみ、両方を組み合わせたもの。すべてのモデルで同一の形態的共変量セットを用いる。
• LSEは、効率的なベイズ推論のため、統合ネストドラプラス近似（INLA）を用いて推定する。
• モデルは、中国・四川の2008年・Wenchuan地震および2013年・Lushan地震の重複する土砂災害インベントリに適用する。
• 性能は、異なる空間スケール（ピクセルおよび勾配単位レベル）での観測インベントリと比較して、予測された土砂災害数および空間パターンによって評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地震データがモデルに含まれない状況でも、潜在的空間効果（LSE）が土砂災害分布から地震動の空間パターンを再構築できるか？
• RQ2 LSEは、PGAやPGVなどの地震パラメータと比較して、土砂災害強度の空間的分布を予測する上で優れているか？
• RQ3 LSEは、地盤動揺れパラメータだけでは説明できない空間的効果（例：地形増幅）を捉えられるか？
• RQ4 LSEは、地震パラメータに依存するモデルと比較して、土砂災害強度予測をどの程度改善するか？
• RQ5 LSEは、未知または低品質な地震データを代替する信頼できる代理指標として、土砂災害危険モデリングに用いることができるか？

主な発見

• LSEは、WenchuanおよびLushan両地震について、地震パラメータのみを用いた場合よりも高い空間的詳細で、地震動の空間パターンを成功裏に再現した。
• Lushan地震では、LSEのパターンが測定された震度（MI）とよく一致しており、高い再構築精度を示した。
• Wenchuan地震では、LSEとMIとの間にわずかな差異が認められたが、LSEは依然として主要な空間的トレンドを捉えていた。
• LSEを含むモデルは、地震パラメータのみを用いたモデルよりも、土砂災害強度の予測において顕著に優れた性能を示した。
• 勾配単位レベルでは、優れた性能が達成され、Lushanでは予測土砂災害数8120（実測値：7868）、Wenchuanでは987（実測値：928）であった。
• ピクセルスケールでは、変動性が高いためポissonモデルに過分散が見られたが、粗い集約レベルに移行するにつれて性能が著しく向上し、階層的マッピング単位の価値を裏付けた。