並列タイトル等Investigation of Orbit Parameters to Classify the Deep Moonquake Sources
タイトル（掲載誌）宇宙航空研究開発機構研究開発報告: 宇宙科学情報解析論文誌: 第7号 = JAXA Research and Development Report: Journal of Space Science Informatics Japan: Volume 7
一般注記本論文では, 深発月震の発生時刻に基づいた特徴量から, 機械学習を用いて, 震源を分類するのに有効な特徴量の発見を試みる. 月震の解析は, 月の内部構造や月震の発生原因などを解析する上で非常に重要であり, 現在も解析が行なわれている. 月震解析の一つに, 深発月震の震源分類がある. 深発月震に着目すると, 同一の震源から発生する深発月震は波形が類似していることが知られており, 従来, 深発月震の震源分類は, 主に波形の相互相関から分類が行われてきた. しかし, 深発月震は振幅が小さく, ノイズが含まれているものも多いため, 波形の類似性のみでは震源が推定できないものが多数存在している. 本論文では, 震源分類のための特徴量として, 月, 地球, 太陽, 木星の位置関係, 速度を特徴量として検証した. これらの特徴量は, 波形では分類できなかった深発月震の震源分類にも適用可能である. また, 震源ごとの発生要因の分析への利用が可能である. 結果として, 月-地球の位置関係, 速度が震源分類に寄与し, また, 分類する震源の組み合わせによって, 寄与する特徴量が異なることを示した.
In this paper, we evaluate features based on time of occurrence of deep moonquakes different from the waveforms to classify seismic sources. Classification of the sources of the deep moonquakes is an important issue for analyzing the focal mechanisms and the lunar deep structures. Previous researches found that deep moonquakes which occur from the same source have similar waveforms. Some studies have been conducted to identify the source of deep moonquake using the waveform similarities. However, classifying some deep moonquakes using only the waveforms is difficult due to large noise and the small amplitude. If we could show that other features different from the waveforms are effective for classification of deep moonquakes, we can increase the number of classifiable moonquakes even if moonquakes include noise and small amplitude of the waveforms. Therefore, we use other features to classify deep moonquakes (position and velocity relative to the Earth, Sun, Jupiter, and Venus, as seen from the Moon). We apply these features to classify deep moonquakes that are not classified based on only waveforms, and it is useful to analyze the deep moonquake occurrence mechanisms. Our experiments showed that the position and velocity relation between the Moon and the Earth are effective for classification.
形態: カラー図版あり
Physical characteristics: Original contains color illustrations
資料番号: AA1730023005
レポート番号: JAXA-RR-17-009
DOI10.20637/JAXA-RR-17-009/0005
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
提供元機関・データベース宇宙航空研究開発機構 : 宇宙航空研究開発機構リポジトリ