Application of an Objective Detection Method of Long-Term Slow Slip Events using GNSS Data: Detection of Short-Term Slow Slip Events and Estimation of Moment Magnitude of Long-Term Slow Slip Events

Abstract

Long-term and short-term slow slip events (SSEs) have occurred repeatedly in the Nankai Trough subduction zone, Japan. The SSEs may incrementally stress the adjacent parts of the locked megathrust zone. When SSEs occur, it is important to determine whether they are similar to previous repeated events, in order to judge whether the probability of occurrence of a large Nankai Trough earthquake is relatively high. In this study, we objectively detected short-term SSEs in the Nankai Trough subduction zone by correlating the GNSS daily and 6-hour coordinates with a ramp function with a one-week slope, excluding common noise and long-term trends. The spatiotemporal distribution of short-term SSEs detected was in good agreement with the occurrence of deep low-frequency earthquakes. In addition, assuming slip on a rectangular fault on a plate boundary, we estimated the moment magnitude of long-term SSEs from displacement data for two years and obtained results that were close to those of previous studies. Corresponding author: Akio Kobayashi Department of Seismology and Tsunami Research, Meteorological Research Institute 1-1 Nagamine, Tsukuba, Ibaraki 305-0052, Japan. E-mail: akobayas@mri-jma.go.jp © 2021 by the Japan Meteorological Agency / Meteorological Research Institute A. Kobayashi Vol. 69 2 規模によっては検出できることが示された(Nishimura et al. 2013)。同じ現象を複数の観測項目で監視すること で観測結果の信頼度は向上すること、ひずみ計の観 測点は GNSS と比較して数が少なく観測点分布が一 様ではないことから、ひずみ計や傾斜計に加えて、 GNSS による検出も併用することが重要である。また、 Kobayashi(2017)による手法は長期的 SSE に伴う変位 の確からしさを示すもので、SSE の規模を推定するも のではない。長期的 SSE および短期的 SSE について、 GNSS データを用いて即時的に位置や規模を推定する ことを目標に、ここでは以下の手法を開発・検証した。 2 章では、Kobayashi(2017)の手法を応用し、注目 する現象の継続時間を短くすることにより、GNSS 日 値による短期的 SSE の客観的な検出を試みる。また、 東海地域のみより時間発展の短い現象の検出のために、 GNSS の 6 時間座標値(6 時間値)が 3 時間ごとに求め られている(小林 2007)。3 章では、この GNSS6 時間 値を用いた場合の短期的 SSE の検出について検討する。 4 章では、客観検出手法を応用した長期的 SSE の規模