南海トラフ・メガスラスト地震シナリオに適用した長周期地動シミュレーションデータのクラスタ分析

MAEDA Takahiro; FUJIWARA Hiroyuki; HAYAKAWA Toshihiko; SHIMONO Satsuki; AKAGI Sho

文献

J-GLOBAL ID：201802243026954230 整理番号：18A0630290

南海トラフ・メガスラスト地震シナリオに適用した長周期地動シミュレーションデータのクラスタ分析

Cluster Analysis of Long-Period Ground-Motion Simulation Data with Application to Nankai Trough Megathrust Earthquake Scenarios

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著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 13 号： 2 ページ： 254-261 発行年： 2018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)

多くの地震シナリオのために生成された地震動シミュレーションデータの空間分布の類似性に基づく地震シナリオを分類した,主成分分析とK平均アルゴリズムを組み合わせたクラスタリング法を開発し,南海トラフ・メガスラスト地震シナリオのための長周期地動シミュレーションデータにそれを適用した。369地震シナリオにおける約80,000か所で,ピーク地動速度と相対速度応答の値は各15主成分で表され,地震シナリオは30クラスタに分類された。加えてクラスタリング結果に基づいて,主成分とシナリオパラメータ間の関係抽出が可能であることが分かった。さらに,これらの関係を利用することで,それはシナリオパラメータの任意のセットの主成分から近似地動分布を容易に推定することが可能である。(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 and H. Fujiwara, “Seismic Hazard Visualization from Big Simulation Data: Cluster Analysis of Long-Period Ground-Motion Simulation Data,” J. Disaster Res., Vol.12, No.2, pp. 233-240, 2017.
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, doi:101785/0220160093, 2016.
H. Hotelling, “Analysis of a complex of statistical variables into principal components,” J. of Educational Psychology, Vol.24, pp. 417-441, 1933.
J. B. MacQueen, “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations,” Proc. of 5^th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, University of California Press, pp. 281-297, 1967.

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