Ranking uncertainties in EGF near-fault strong motion predictions: Application to the Middle Durance Fault (France)

地面が揺れるとき、その揺れの激しさは単に地震の規模だけで決まるわけではありません。それは、地震波が地球の中を通る経路、波が到達する岩石や土壌の性質、そして断層がどのように破壊されるかという具体的な仕組みに依存します。建物や橋を設計するエンジニアにとって、特に活断層に近い場所では、地面がどれほど激しく揺れるかを正確に知ることは安全に関わる問題です。フランス南部の一部のように、大規模な地震は稀であるが起こり得る地域では、科学者たちは困難な課題に直面しています。彼らは、大規模な地震が実際に発生するのを待って、それがどのような影響を与えるかを確認することはできないのです。そのため、彼らはシミュレーションを行う必要があります。これを行うために、彼らはしばしば「経験的グリーン関数法（Empirical Green's Function method）」と呼ばれる手法を用います。この手法は、記録された小さな地震を、地球の応答を示す極めて小さなサンプルとして扱います。この小さな出来事を数学的にスケールアップすることで、研究者は特定の場所において、仮説上のより大きな地震がどのように感じられるかを予測することができます。その考え方は、小さな地震が、その特定の景観を通じて波がどのように伝わるかという「隠されたルール」を明らかにしているというものです。これらのルールは、コンピュータの計算だけで完璧に導き出すにはあまりに複雑なものなのです。

研究チームは最近、南東フランスのカダラッシュ地域において、この手法の検証を行いました。この地域は重要な原子力施設が存在し、ミドル・デュランス断層が横切っています。彼らは、甚大な被害をもたらす可能性のあるマグニチュード6.0の潜在的な地震に焦点を当てました。彼らの目的は、単に揺れを予測することではなく、その予測のどの部分に最も不確実性があるのかを理解することでした。いかなるシミュレーションにおいても、多くの動的な要素が存在します。すなわち、破壊が広がる速度、岩石に蓄積された応力、破壊が始まる正確な地点、そして参照用として使用される小さな地震の詳細です。研究者たちは、これらの要素のうち、どれが最も重要であるかを知りたいと考えました。もし一つの詳細を誤ったとしても、その予測は役に立たなくなるのでしょうか？ それとも、シミュレーションは依然として有効なのでしょうか？ これを確かめるために、彼らは数千回のコンピュータ・シミュレーションを実行し、これらの入力を一つずつ変化させて、予測される揺れがどの程度変化するかを観察しました。

結果として、最大の不確実性の源は、参照として使用された小さな地震にあることが明らかになりました。具体的には、その小さな地震によって放出されたエネルギーの大きさと、「ストレスドロップ（応力降下）」、つまり単位面積あたりに放出されるエネルギーの量が、最終的な予測を支配する主要な要因でした。もし研究者がこれら小さな参照地震の値を正確に把握できていなければ、仮説上の大きな地震に対する予測される揺れは激しく変動します。驚くべきことに、大きな地震が始まる正確な地点や、破壊が進む速度は、参照地震自体の詳細ほどには、全体の不確実性に大きな影響を与えませんでした。このことは、地震活動が少ない地域において、小さな地震が稀であり、その特性を正確に測定することが難しい場合、その単一の小さな記録の質こそが、パズルの最も重要なピースであることを示唆しています。

チームはまた、信頼できる予測を構築するために、どれだけの数の小さな地震が必要かについても調査しました。理想的な世界では、科学者たちは断層全体に散らばる数十の小さな地震の記録を持ち、波の伝播のあらゆる細部を捉えることができるでしょう。しかし、静穏な地域では、そのようなデータはしばなく、乏しいのが現状です。研究者たちは、12個の合成的な小さな地震のフルセットを用いて地盤運動をシミュレートし、それを、わずか4個、あるいはたった1個の地震を用いた予測と比較しました。その結果、小さな地震の数は、それらがどこに位置しているかという点よりも重要ではないことが分かりました。たとえ一つの小さな地震であっても、それが対象となる地点の非常に近くの観測点で記録されていれば、断層全体に散らばる多くの複雑な地震のセットを用いた場合と同じくらい信頼できる予測を生み出すことができるのです。データの空間的な配置は、データの量よりも重要でした。これは、利用可能なデータが限られているミドル・デュランスのような地域にとって重要な発見です。つまり、適切に配置された単一の記録があれば、信頼できる安全評価を生成するのに十分である場合が多いということです。

最後に、研究チームは、自分たちの複雑なシミュレーション手法を、より伝統的で広く用いられている「イリクラのレシピ（Irikura recipe）」と呼ばれる手法と比較しました。伝統的な手法はより単純であり、地震による揺れを推定するために、特に日本などで数十年にわたり使用されてきました。チームは、自分たちのより詳細で物理学に基づいたアプローチが、劇的に異なる結果をもたらすかどうかを確認したいと考えました。その結果、建物に最もダメージを与える高周波の揺れについては、両方の手法が非常によく一致していることが分かりました。両者の違いは、入力パラメータによる自然な変動と比較すれば極めて小さいものでした。言い換えれば、どの数学的なレシピを使用するかという選択は、モデルに投入されるデータの正確さよりも重要ではなかったのです。この研究は、地震の予測には常に不確実性が伴うものの、経験的グリーン関数法は堅牢であることを結論付けています。参照となる小さな地震が適切に特徴付けられ、かつ対象地点の近くに位置していれば、この手法は、大規模な地震が人々の記憶にある時代に一度も発生していないような地域においても、重要なインフラの安全性を確保するための信頼できる予測を提供できるのです。