Yusuke Yokota 研究室
主宰者：Yusuke Yokota
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、海底の地殻変動を高精度で観測し、地震や津波などの海洋災害を予測・防止することを目指しています。特に、沈み込み帯などのプレート境界における断層のロック状態や滑り過程の監視が重要な研究対象です。南海トラフを中心に、数十年にわたる長期観測データから、地殻の応力状態の時間変化を定量的に評価することで、巨大地震発生の可能性をより正確に理解しようとしています。
観測手法としては、衛星測位システム（GNSS）と海中音響測距を組み合わせた技術（GNSS-A）を活用しています。海面プラットフォームから海底基準点までの音波の往復時間を計測し、センチメートル精度で海底位置を決定することが可能です。従来は船舶による観測が主でしたが、近年は無人水上艇や無人航空機（ドローン）などの自動運用プラットフォームへの技術展開を進めており、観測の頻度・効率性・コスト削減を実現しています。
同時に、音響信号の歪みやノイズ、海中音速変動など、観測精度を阻害する多くの誤差源について詳細な研究も行っています。数値シミュレーションや水槽実験を通じて誤差メカニズムを解明し、統計的手法により最適な観測・解析モデルを選択することで、より高精度な海底測位を実現しようとしています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（45 件）
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- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32563915.v1
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32563915
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-026-02472-1
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040629
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040415
- DOI: https://doi.org/10.1080/01490419.2025.2541343
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40645-025-00729-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10872-025-00770-y
- DOI: https://doi.org/10.1029/2025ea004237
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- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans58557.2025.11104536
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans58557.2025.11104727
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut61067.2025.10947467
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-025-02144-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut61067.2025.10947368
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0025770
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-024-02050-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans51537.2024.10682187
- DOI: https://doi.org/10.1109/oceans51537.2024.10682136
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggae083
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00190-023-01774-6
- [2023] Cooperative Ocean Survey Method by a UAV and an AUV: State Estimation of the AUV Based on the UAVDOI: https://doi.org/10.4031/mtsj.57.4.5
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut49729.2023.10103431
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut49729.2023.10103401
- DOI: https://doi.org/10.1109/ut49729.2023.10103402
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- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4522027
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-021-01487-0
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40645-021-00453-4
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13204173
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98559-8
- DOI: https://doi.org/10.4294/zisin.2020-18
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-4544
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