今週のうなぎセミナーについてお知らせいたします。

Here is information of the Unagi-seminar(May, 8).

************** Seminar on Seismology IV A, C /地震学ゼミナールIV A, C (Unagi Seminar) **************

科目：地震学ゼミナールIV A, C / Seminar on Seismology IV A, C（修士・博士）
日時：2025年 5月 8日 (木) 13:30~
場所：京都大学 防災研究所 本館E-232D

Date and Time：2025-05-08, 13:30~
Place：Uji Campus Main Building E232D

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Speaker 1（発表者）:　畔蒜　尚幸（Naoyuki Abiru）

Title（題目）:
GNSS時系列と変位ベクトルのスタッキングを用いた沖縄本島周辺で発生する短期的SSEの検出

Abstract（要旨）:
スロー地震の中でも、測地学的なシグナルとして観測されるものはスロースリップ（以下：SSE）と呼ばれ、沖縄本島周辺などでも発生が確認されている（e.g., Nishimura, 2014）。先行研究では主に南部の沖合でSSEが発見されているが、GNSSの設置が沖縄本島の南部に限られるため、本当に南部のみで発生しているのかは不明であった。京都大学では、2019年に3つの観測点を沖縄本島北部に設置しており、このデータを用いることで、この地域のSSEの検出が向上することが見込まれる。
本研究では、国土地理院、京都大学、九州大学、海上保安庁の観測点を使用し、GNSSデータの時系列スタッキングを用いて、GNSS時系列とVLFE発生時の変位のスタッキングを使用して、沖縄本島周辺におけるSSEの検出試みた。
時系列スタッキングでは、Bletery and Nocquet (2023) によって提案されたスタッキング手法を一部改変し、各観測点・各成分ごとの観測変位と計算変位の内積を日毎に足し合わせる方法を採用した。計算変位は、沖縄本島周辺に設定した領域内に、プレート境界に沿って配置した5km×5kmの仮想小断層に対して、半無限弾性体（Okada, 1992) を仮定して算出した。得られた小断層ごとの計算変位から、スタッキング時系列 s(t)を求めた。その後、SSEの発生を統計的に検出するために、s(t)に対して、一次関数およびステップ付き一次関数でフィッティングを行い、AICの差（−ΔAIC）を計算したのち、小断層ごと・各日ごとの −ΔAIC を図示し、時空間的な変化を検討した。
次に、沖縄本島周辺のSSEは超低周波地震（VLFE）と同期して発生することが報告されている点に注目し、SSEとVLFEが同期して発生すると仮定し、2004年から2014年に発生した沖縄本島南東沖のVLFEデータ（Asano et al., 2015）を使用して、VLFEのバースト的活動に同期した変位をスタッキングすることで、SSEに伴う平均的な変位分布を求めた。さらに、VLFEの1日あたりの発生回数と平均変位量との関係も解析した。
解析の結果、時系列スタッキングによるSSEの検出では、京都大学による観測点設置以降、3件のイベントが検出された。このうち2件は南部のみで発生し、1件は南部と北部が同期して発生したイベントであった。
解析期間には、沖縄本島北部単独でのSSEは検出されなかった。一方、変位スタッキングの結果では、沖縄本島南部における変位が特に顕著であった。また、VLFEの1日あたりの発生回数と平均変位量の間には相関が認められた。

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Speaker 2（発表者）:　Yanhan Chen

Title（題目）:
Low frequency earthquakes (LFEs) in Guerrero seismic gap and systematic LFEs deep learning model

Abstract（要旨）:
The Guerrero seismic gap in the Mexican subduction zone exhibits a slip behavior distinct from that of adjacent segments, which typically experience large earthquakes. With the acquisition of offshore seismic data in this region and the discovery of shallow tectonic tremors, the study of slow earthquakes has gradually increased. This study presents the detection of tectonic tremors and low frequency earthquakes (LFEs) in the Guerrero seismic gap using a combination of a modified envelope cross-correlation method and a matched filter applied to Ocean Bottom Seismometer (OBS) data for a continuous two-year observational period. The modified envelope cross-correlation method was used to detect and locate tremors, and the matched filter technique enabled the detection of LFEs. These methods allowed for better constraints on the depths of the detected events, offering new insights into tremors and LFE activity offshore the Guerrero seismic gap. Our results show that the spatial distribution of these phenomena, along with seismicity, residual gravity anomalies, and seafloor topography, suggests that a section of the shallow plate interface within the gap has experienced stable slip. This study builds on previous work by enhancing the detection and location accuracy of these slow earthquakes, contributing to a more comprehensive understanding of subduction dynamics in the region.
The above methods have played a crucial role in the study of LFEs, but they also have limitations. These methods are computationally intensive and rely heavily on known LFE templates. As a result, many LFEs may go undetected in continuous waveform data. These are referred to as hidden LFEs or uncatalogued LFEs. After applying traditional approaches to study LFEs, we aim to advance our research using deep learning techniques. Currently, studies on applying deep learning to LFEs are limited and each has its own constraints. Therefore, we have systematically developed a deep learning model, covering all steps from data collection to training and prediction. This comprehensive model has been applied to detect and identify hidden LFEs in the Guerrero region.

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