Hiroshi Katao 研究室

主宰者：Hiroshi Katao
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、地震波の自動検出から地殻応力場の解析まで、幅広い地震学的現象を定量的に理解することに取り組んでいます。特に、稠密な地震観測網から得られる大量の地震波データを効率的に処理する機械学習手法の開発と、その応用に注力しています。近年、深層学習モデルを用いた地震波の到来時刻判定技術を確立し、従来手法よりも検出精度を大幅に向上させることに成功しました。 地震発生の仕組みを理解するため、本研究室は多角的なアプローチを展開しています。過去に発生した大規模地震の余震域に臨時観測網を設置し、数千個の余震メカニズムを解析することで、主震前後の応力場の変化を詳細に追跡しています。これらの研究から、断層の端部周辺の応力状態が地震の規模決定に重要な役割を果たすことが明らかになってきました。また、火山地帯の地下構造を能動的地震探査によって可視化し、冷却した鉱物集合体の分布を把握する研究も進めています。 さらに本研究室は、従来の地球物理学の枠を超えた課題にも取り組んでいます。小惑星探査機の大気圏再突入時に放出される音響波を複数の観測地点で記録し、その軌跡を高精度で推定する研究を展開しました。このように、地震学の解析手法を宇宙科学の問題へ応用する試みも特徴となっています。

※ 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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