| 講演要旨(和文) | | S波速度構造を推定することは, 地震被害の予測や高精度な地震動シミュレーションを行う上で重要である. 特に地震発生時に大きな被害が予想される首都圏においてS波速度構造を正確に把握することは, 地震防災上極めて重要である. 本研究は, 首都圏の3次元S波速度構造を推定するために, MeSO-netを用いて表面波トモグラフィを行った. 観測波形から表面波を抽出し, 周波数領域で分散曲線を推定した. 繰り返し計算を行うことで安定した分散曲線を推定した. 最後に表面波トモグラフィを行い, ３次元S波速度構造を推定した. 推定したS波速度構造は房総半島北部において低速度を示し, これまでの研究と同様の傾向が得られた. しかし, 観測点分布に依存した高速度帯が広い範囲で観測され, より正確なS波速度構造を推定するためには, パラメータの調整や分散曲線の選定を行う必要がある. |
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| | 講演要旨(英文) | | The estimation of S-wave velocity structure is essential to predict damage caused by earthquakes. We performed surface-wave tomography on the Metropolitan Seismic Observation network which is deployed around Kanto. To estimate surface wave dispersion curves, we applied the zero-crossing method based on the SPAC method. The zero-crossing method uses only zeros in the observed cross spectrum and zeros of the Bessel function to obtain phase velocity estimates at discrete frequencies. To estimate stable dispersion curves, we developed iterative phase-velocity picking algorithm. We then estimated the 3D S-wave velocity structure by applying a direct surface-wave tomography method. This surface-wave tomography method can estimate S-wave velocity directly with 3D sensitivity kernels updated iteratively. Our results show the low velocity anomaly in north Boso peninsula. This low velocity anomaly corresponds to the trend of depth of basement rock and Vs 1.5 km/s which were observed in previous study. To estimate more accurate S-wave velocity structure, we need to find optimal parameters for tomography and select stable dispersion curves manually. |
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