ビッグシミュレーションデータからの地震災害の可視化:地震動シミュレーションデータのための並列分散処理システムの構築

MAEDA Takahiro; FUJIWARA Hiroyuki

文献

J-GLOBAL ID：201602203266349578 整理番号：16A0331890

ビッグシミュレーションデータからの地震災害の可視化:地震動シミュレーションデータのための並列分散処理システムの構築

Seismic Hazard Visualization from Big Simulation Data: Construction of a Parallel Distributed Processing System for Ground Motion Simulation Data

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資料名：
巻： 11 号： 2 ページ： 265-271 発行年： 2016年03月01日
JST資料番号： F1399A ISSN： 1881-2473 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

筆者らは,地震動指標とその統計値に変換することによって地震動の大規模かつ高解像度の数値シミュレーションに適用可能な並列分散処理システムのデータマイニングシステムを開発し,その後,地震災害情報としてそれらの値を視覚化した。本システムでは,多くの可能な地震シナリオに対して計算された多数の地点での地震波形を入力データとして使用することができる。本システムはHadoopを利用し,それはMapReduceを使った並列分散処理により,PGVなどの地震動指標,およびPGVの最大値,最小値,平均値,および標準偏差などの統計値を算出する。計算結果は,視覚化のためのGIS(地理情報システム)データファイルとして出力される。そしてこのGISデータは,Webマップサービス(WMS)を経由して利用できるようになる。本研究では,筆者らのシステムに南海トラフにおける10個の可能な巨大地震のシナリオに対する約80,000地点における三成分合成波形を適用することにより,2つのベンチマーク試験を実施した。一つは,PGV演算処理に対する試験である。もう一つは,PGVデータマイニング処理に対する試験である。両方の場合について10回の並列処理の最大値を試験した。合計のタスクが10よりも大きい場合であっても,筆者らのシステムは性能を保持することができることを確認した。本システムは,大規模数値シミュレーションからの大量のデータを扱うことによる災害情報に対するデータマイニングと可視化が構築されているため,防災のためのコミュニティへの効果的な調査と広範な配信を可能にした。(翻訳著者抄録)

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地震学一般 , 土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形

引用文献 (14件)：

K. Irikura and H. Miyake, “Prediction of strong ground motions for scenario earthquakes,” Journal of Geography, Vol.110, pp. 849-875, 2001 (in Japanese with English abstract).
Earthquake Research Committee, “Strong Ground Motion Prediction Method (“Recipe”) for Earthquakes with Specified Source Faults,” 2009 (in Japanese), http://www.jishin.go.jp/main/ chousa/09textunderscore yosokuchizu/gtextunderscore furoku3.pdf [accessed March 4, 2016]
T. Maeda, N. Morikawa, A. Iwaki, S. Aoi, and H. Fujiwara,“Finite-Difference Simulation of Long-Period Ground Motion for the Nankai Trough Megathrust Earthquakes,” JDR, Vol.8, No.5, pp. 912-925, 2013.
A. Iwaki, N. Morikawa, T. Maeda, S. Aoi, and H. Fujiwara, “Finite-Difference Simulation of Long-Period Ground Motion for the Sagami Trough Megathrust Earthquakes,” JDR, Vol.8, No.5, pp. 926-940, 2013.
A. Thusoo, J. S. Sarma, N. Jain, Z. Shao, P. Chakka, S. Anthony, H. Liu, P. Wyckoff, and R. Murthy, “Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework,” In Proc. of Very Large Data Bases, Vol.2 No.2, pp. 1626-1629, August 2009.

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