[論文レビュー] Regional differences in subduction ground motions

Céline Beauval, Fabrice Cotton+6 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2012

Seismic Performance and Analysis参考文献 10被引用数 9

ひとこと要約

本研究は、日本の地震、台湾、中央/南アメリカ、ギリシャにおけるマグニチュード6以上の地震を対象に、沈み込み帯地震の地動変位予測モデル（GMPE）を評価する。BCHydroグローバルGMPEとZhaoら（2006）のモデルが最も良好な適合を示し、地域特化型モデル（例：LinとLee（2008））は地域的に優れた性能を示す。LLH手法はモデル適合度を効果的に評価できるが、信頼性を確保するためには、事象間および事象内ばらつきの追加分析が必要である。

ABSTRACT

A few ground-motion prediction models have been published in the last years, for predicting ground motions produced by interface and intraslab earthquakes. When one must carry out a probabilistic seismic hazard analysis in a region including a subduction zone, GMPEs must be selected to feed a logic tree. In the present study, the aim is to identify which models provide the best fit to the dataset M6+, global or local models. The subduction regions considered are Japan, Taiwan, Central and South America, and Greece. Most of the data comes from the database built to develop the new BCHydro subduction global GMPE (Abrahamson et al., submitted). We show that this model is among best-fitting models in all cases, followed closely by Zhao et al. (2006), whereas the local Lin and Lee (2008) is well predicting the data in Taiwan and also in Greece. The Scherbaum et al. (2009) LLH method prove to be efficient in providing one number quantifying the overall fit, but additional analysis on the between-event and within-event variabilities are mandatory, to control if median prediction per event and/or variability within an event is within the scatter predicted by the model.

研究の動機と目的

• 沈み込み帯地震のグローバルおよび地域的GMPEの性能を評価すること。
• 日本、台湾、中央/南アメリカ、ギリシャの地域データセットに対して、どのGMPEが最も適合するかを特定すること。
• Scherbaumら（2009）のLLH手法が、多様な沈み込み地域におけるモデル適合度をどのように定量的に評価できるかを評価すること。
• モデルの中央値予測と事象内ばらつきが、観測データと整合しているかを検討すること。
• 論理ツリー応用に向けた、地域別に適切なGMPEの推奨を通じて、確率的地震原系分析（PSHA）を支援すること。

提案手法

• 本研究は、日本、台湾、中央・南アメリカ、ギリシャを含む地域のマグニチュード6以上の沈み込み地震データを用いる。
• グローバル（例：BCHydro、Zhaoら2006）および地域特化型（例：LinとLee2008）の複数のGMPEを、観測された地動変位と比較する。
• Scherbaumら（2009）のLLH手法を用いて、各モデルの全体的な適合度を定量的に評価する。
• モデルのばらつきが観測データと整合するかを確認するため、事象間および事象内ばらつきの追加分析を実施する。
• 分析は、新しいBCHydro沈み込みGMPEのためのデータベース（Abrahamsonら、受理中）に由来するデータに依存する。
• モデルの性能は、各地域における中央値予測の正確性と残差分布に基づいて評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの地動変位予測モデル（GMPE）が、異なるテクトニック地域におけるマグニチュード6以上の沈み込み地震の地動変位観測データに対して最も適合するか？
• RQ2 Scherbaum ら（2009）のLLH手法は、地域データセットに対するGMPEの全体的適合度をどの程度効果的に定量的に評価できるか？
• RQ3 GMPEの事象間および事象内ばらつきの成分が、各地域における観測データのばらつきと一致しているか？
• RQ4 グローバルGMPEと地域に特化したキャリブレーションを施したモデルは、特定の沈み込み帯における予測精度においてどのように比較されるか？
• RQ5 地震原系分析におけるGMPE性能に影響を与える、各地域における地動変位特性の違いは何か？

主な発見

• BCHydroグローバルGMPEは、研究対象のすべての沈み込み地域において、マグニチュード6以上の地動変位データに対して最も良好な適合を示す。
• Zhao ら（2006）のGMPEは適合度性能で2番目に高く、すべての地域で一貫した性能を示す。
• 地域特化型のLinとLee（2008）GMPEは、台湾およびギリシャのデータに対して優れた予測を示しており、地域に特化したキャリブレーションが精度向上に寄与していることが示唆される。
• Scherbaum ら（2009）のLLH手法は、モデル全体の適合度を効果的に評価できるが、ばらつき成分の補足的分析が不可欠である。
• PSHA応用における信頼性を確保するためには、モデルの事象間および事象内ばらつきを観測データと照合して検証する必要がある。
• 本研究は、沈み込み帯の地動変位特性に地域差があることから、地震原系分析において地域別に適切なモデル選択が必要であることを確認した。