Presentation Information
[PY1-18]Geochemical discrimination of paleotsunami deposits using data driven analysis
○Akisa Endo1, Kengo Nakamura1, Takeshi Komai1 (1. Tohoku University)
Keywords:
tsunami deposits,data driven analysis,elemental analysis,isotope analysis
津波の発生時期や規模を予測することは、津波被害の拡大を防ぐうえで重要である。本研究では津波発生の頻度と浸水地域の把握をするために津波堆積物の平面的広がりを知ることを目的として、津波堆積物の年代と種類を高精度で同定し、得られたデータに対してデータ駆動型解析をおこない津波堆積物の分布プロセスを抽出した。
本研究では、2016年3月に宮城県仙台市若林区で津波堆積物のコアサンプリングを実施した。得られたコアサンプルを用いて、津波堆積物中の元素濃度をITRAX蛍光X線分析によって測定した。また、津波堆積物中に観察された層構造から数点の同位体分析を実施して地層の年代を測定した。
データ駆動型解析として、機械学習を用いた。機械学習とは統計学的手法の一つであり、未知のデータの解析に大量の学習データから作成したモデルを適用するものである。本研究では、津波堆積物の元素分析、同位体分析の測定を行い、それらのデータセットについて多変量解析（主成分分析、クラスター分析）をおこなうことで、津波堆積物の分布プロセスを抽出した。得られた分布プロセスをモデルとして他の津波堆積物に適用し、プロセスの汎用性について検討を行った。
本研究では、2016年3月に宮城県仙台市若林区で津波堆積物のコアサンプリングを実施した。得られたコアサンプルを用いて、津波堆積物中の元素濃度をITRAX蛍光X線分析によって測定した。また、津波堆積物中に観察された層構造から数点の同位体分析を実施して地層の年代を測定した。
データ駆動型解析として、機械学習を用いた。機械学習とは統計学的手法の一つであり、未知のデータの解析に大量の学習データから作成したモデルを適用するものである。本研究では、津波堆積物の元素分析、同位体分析の測定を行い、それらのデータセットについて多変量解析（主成分分析、クラスター分析）をおこなうことで、津波堆積物の分布プロセスを抽出した。得られた分布プロセスをモデルとして他の津波堆積物に適用し、プロセスの汎用性について検討を行った。