ビッグシミュレーションデータによる地震ハザード可視化  長周期地震動シミュレーションデータのクラスタ分析

MAEDA Takahiro; FUJIWARA Hiroyuki

文献

J-GLOBAL ID：201702245590556684 整理番号：17A0463365

ビッグシミュレーションデータによる地震ハザード可視化長周期地震動シミュレーションデータのクラスタ分析

Seismic Hazard Visualization from Big Simulation Data: Cluster Analysis of Long-Period Ground-Motion Simulation Data

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資料名：
巻： 12 号： 2 ページ： 233-240 発行年： 2017年03月20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)

本論文では,各地域の地震動特性および多くの地震シナリオに関する平面形態における地震動シミュレーションデータ出力に基づく震源モデルと,この方法が実行される並列分散処理システムの構築の関係を抽出する方法を示した。二段階クラスタを用いて抽出を実現した。第一段階では,地震動指数およびシナリオパラメータを入力データとして用いて,各評価メッシュ内の地震シナリオを集団化した。第二段階では,同メッシュを地震シナリオ集団化の類似性に基づいて集団化した。メッシュクラスタは地理空間に相関付けられるので,メッシュクラスタと二段階集団化によって得たシナリオクラスタの関係を調べることによって,各地域の地震動特性とシナリオパラメータの関係を抽出することができる。その結果を視覚的に示し,それらをGeoTIFFファイルとして保存した。同システムを,南海トラフにおける仮想的巨大断層地震に関する長期地震動シミュレーションデータに適用した。これは,各地域の抽出地震動特性とシナリオパラメータの関係が,地震動シミュレーションの結果と一致することを裏付けた。(翻訳著者抄録)

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土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形

引用文献 (9件)：

T. Maeda and H. Fujiwara, “Seismic Hazard Visualization from Big Simulation Data: Construction of a Parallel Distributed Processing System for Ground Motion Simulation Data,” J. Disaster Res., Vol.11, No.2, pp. 265-271, 2016.
T. Maeda, A. Iwaki, N. Morikawa, S. Aoi, and H. Fujiwara, “Seismic-Hazard Analysis of Long-Period Ground Motion of Megathrust Earthquakes in the Nankai Trough Based on 3D Finite-Difference Simulation,” Seismological Research Letters, Vol.87, No.5, 2016.
J. B. MacQueen, “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations,” Proc. of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Vol.1, University of California Press, pp. 281-297, 1967.
J. Ward, “Hierarchical grouping to optimize an objective function,” J. Amer. Statist. Assoc., Vol.58, pp. 236-244, 1963.
http://spark.apache.org/ [accessed Oct. 25, 2016]

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