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(June, 12th).

************** 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 6月 12日 (木) 13:30~
場所：京都大学 防災研究所 本館E-232D

Date and Time：2025-06-12(Thursday), 13:30~
Place：Uji Campus Main Building E232D

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Speaker 1（発表者）:　ITO Yuta
Title（題目）:
Comparative Analysis of Seismicity across Three Depth-Dependent Slip Regimes in the Japan Trench Subduction Zone

Abstract（要旨）:
　日本海溝沈み込み帯の岩手沖では、深さ方向に応じて顕著に異なる地震現象が観測されている。具体的には、浅い方から述べると、スロー地震（超低周波地震やテクトニック微動）（Baba et al., 2021; Nishikawa et al., 2019; 2023）、1994年三陸はるか沖地震などの巨大地震、繰り返し地震（e.g., Uchida et al., 2012; Igarashi, 2020）が報告されている。これらの異なる地震現象が生じる領域ごとの地震活動を定量的に評価し、比較した研究はこれまで存在しない。
そこで本研究では、当該地域を (1) スロー地震発生域、(2) アスペリティ領域、(3) クリープ域 の3つに区分し、それぞれについて3つの異なる期間を対象に解析を行った。手法として、時間ETASモデル（Ogata, 1988）とGutenberg-Richter則に基づくb値の最尤推定（Utsu, 1964; Aki, 1965）を採用し、MCMC法によりパラメータ推定を行った。
解析の結果、各領域で明確に異なる地震活動特性が明らかとなった。スロー地震発生域では、余震活動が活発であり、地震が時空間的にクラスター形状を形成していた。アスペリティ領域では、b値が最も高く、小規模地震の割合が多い傾向がみられた。ダウンディップ域では、背景地震活動度が最も高く、ランダムな地震が支配的であった。
さらに、ダウンディップ域では、すべての期間において、M3.7付近で規模別頻度分布の折れ曲がりが一貫して確認された。この現象を定量化するため、規模別頻度分布に折れ曲がりをもつモデルを作成し、折れ曲がりのないモデルとの比較を赤池情報量基準AIC（Akaike, 1973）に基づいて実施した。その結果、折れ曲がりのあるモデルのほうが優れていることが示された。これにより、ダウンディップ域では、M3.7（1 km）程度の特徴的な構造が存在することが示唆された。

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Speaker 2（発表者）:　KOIDE Koitaro
Title（題目）:
Solve Differential Equations using Physics-Informed Neural Networks

Abstract（要旨）:
　Physics-Informed Neural Networks (PINNs) is a method to solve partial differential equations using Neural Networks (Raissi, 2019). Ordinary neural networks are learned by training data. PINNs use partial differential equations instead of training data and explicitly incorporate known physical laws. PINNs have been used in seismology in recent years. For example, Okazaki et al.(2022, 2024, 2025) applied PINNs to calculating crustal deformation field.
My research plan for doctoral studies is to compute deformation fields due to fault motion in elastic-viscoelastic layered system by PINNs. There are some strengths of using PINNs; easily and rapidly calculating the deformation field considering heterogeneous medium and topography, not to make mesh and not to set boundary conditions at the end of calculating area.
To begin with, I solved some ordinary differential equations and partial differential equations, such as spring-dashpot model, 1D diffusion equations and load deformation of viscoelastic medium, using PINNs. I will present the method of PINNs and results of solving ODE and PDE.