埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について

験震時報第5
9巻
(1
9
9
5
) 7-2
9頁
7
埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
石垣祐三*
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9
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Abstract
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変化等が明瞭に識別された.
1
. はじめに
~
気象庁では，東海地震の短期直前予知を目的として，
2
. 体積歪データの補正
6地点 l
こおいて埋込式体積歪計(以下，体積
東海地方の 1
異常識別を行うための前処理として，気圧，降水等の
歪計と記す)による観測を実施し，その変化を地震防災
影響の除去について考える.なお，本節以降は特にこと
以下，判定会と記す)招集の基準
対策強化地域判定会 f
わらないかぎり，時系列は時間値データ(体積歪，気圧
としている.体積歪データには気圧変化等種々の環境の
データ:正時を中心とする 51
0分平均，降水量:前 1
影響が含まれている. このデータを高精度で監視するた
時間雨量)を用い，対象とする体積歪計の観測地点、は，
めに，現在では，
6地点、とする.
東海地区 1
リアルタイムで気圧補正(櫓皮ら，
1
9
8
3
)，潮汐補正(石黒ら， 1
9
8
4
) を行っている. しか
し降水の影響を定量的にリアルタイムで補正する技術
についてはまだ確立されていない.
2
.
1 気圧補正
8
3
) は，次式による気圧補正を行い，良好
槍皮ら(19
な補正結果を得た.
y'=y+aP+C
本稿では，降水量データを用いて時間値レベルで雨量
y
'
:気圧補正歪
補正を行う方法について紹介する.
• Y:観測した歪
a 一次回帰係数(以下，気圧係数)
また，この補正方法により，精密に補正された体積歪
P:観測した気圧
データを用い，統計処理を行った後，客観的な異常識別
を試みた
(
1
)
C:定数
この方法による気圧補正方法を確かめるために次の 2
その結果，伊豆半島東方沖の群発地震による体積歪変
9
8
7年及び 1
9
9
2年に集中した一
化，御前崎周辺の観測点の 1
点について調査した.
a) 気圧の影響の遅延効果があるか.
b)気圧係数の季節変化があるかー
*地震津波監視課
まず，
*EarthquakeandTsunamiObservationD
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-7-
a) のために(1)式を次式のように拡張する.
8
験震時報第5
9巻第 1-2号
(
2
)
Y¥=Y"+Zoa P i+C
g
ト
(
2
)式の最大遅延時間 m及び各遅延時間毎の気圧係数の
考えられ，時間値レベルの気圧の遅延効果が全く存在し
ないかどうかについては不明である.実用レベルでは気
圧の遅延効果がないとしても問題はないと考えられる.
算出には， A 1C最小化法を用いる(赤池ら(19
7
2
))
.
なお， m =0の時は， (
2
)
式は， (1)式と同ーとなる.
次に b) のために，遅延効果なしとして，
1回の解析
対象期間(スパン)を 1
4日間，次の解析のスパンのはじ
データの前処理としては，降水の影響を避けるために，
めを前の対象期間のはじめからずらす期間(シフト)を
降水のない期間を用い，気圧，体積歪データとも l次式
3日間として順次解析しなるべく l年以上の長い期間
によるトレンド除去を行い，潮汐成分の除去のため. 1
2
を対象に各地点の気圧係数を求め，相関のょいところを
時間， 2
4時間のバンドカットフィルターをかけた後，檎
スパンの中央に対応する位置にプロットした(第 2図 a，
8
3
) の方法と同様に 3
0
8
0時間のバンド、パス
川ら(19
b， c).
フィルターをかけた.最大遅延時間は 2
4時間まで計算し
た.結果を第 l表む示す.
この結果からは特に季節変化は認められない.また，
同一観測点の 1
9
9
2年 1月と 9月の体積歪及び気圧データ
第.1.表によると，特に一定の次数を示す地点はない.
そして，ほとんどの地点で次数 0となった期間があるこ
(上述のフィルター処理後の)時間値プロット(第 3
図〉からも有意の差は認められない.
と，決定された係数は 0次の係数が他の係数に比べて 1
l回の降水に対して降水時間帯は気圧の低い期間にほ
桁以上大きいこと，遅延効果のあるモデルで補正しても，
ぼ一致しており，このため気圧低下による体積歪の伸び
実用レベルでは大差がな<-.必ずしも単相関の場合より
と，降水による縮み量とが一般的な観測点では相殺され
もよいとはいえないこと(第 1図)などが得られた.
る傾向にある. この傾向は，降水量の多い暖候期におい
今回の解析方法ではノイズ等の混入によるデータの不
て顕著となり，この期間の解析結果は，相関が悪くなる
安定から求める AIC最小となる解が定まらないことが
とともに見かけの気圧係数は小さくなる.降水により体
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埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
9
気象庁では， BAYTAP-Gにより，あらかじめ求め
ておいた潮汐応答係数を用いた潮汐補正を行っている.
これは弾性体としての地球潮汐のみならず，海洋潮汐に
よる荷重変化の影響まで含めた変動の除去を目的として
おり，ほとんどの地点で良好に補正されている.ただし
海岸線に近い地点(石廊崎，網代等)ではもともとの海
洋潮汐の影響が大きく十分には取り除かれていない.今
後この問題についての調査が含まれる.
2~
3 降水補正
体積歪計データは，一般に降水直後に縮み，その後数
日間を掛けてゆっくりと伸びて，元のトレンドに戻る.
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降水による影響を推定するには， a) タンクモデル，
b) A Rモデルの 2つの方法があり，本稿ではこれらの
方法を試みた.また，この他に地下水位を測定し，その
8
9
)
) があ
結果を用いて補正する方法(小泉・吉田(19
る.本稿では，観測点のすべてには水位計が設置されて
いないこと，また，最近更新された体積歪計はケーシン
グと坑の隙聞がフルホールセメンティングで埋設され，
観測井内の水位は帯水層付近に設けられた通水孔周辺の
水圧を反映するが，その変化は個々の降水には対応して
いないことから，地下水位を用いた方法については取り
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ケ日観測点において浜松測候所の降水量から 5段のタン
積歪が伸びる石廊崎(本稿の対象観測点では同観測点と
稿では，一般性のある 2段のタンクモデルによる方法
三ケ日だけがこの傾向にある)の気圧係数のプロット
9
7
9
) を用いた.適用したタンクモデルの原理
(田中， 1
a) タンクモデルによる補正では，二瓶ら(19
8
3
) が三
クモデルを用いて長周期の降水応答を解析している.本
(
第 2図 c) では，夏期は相関係数が悪いためプロット
されていないが，
3月から 4月に気圧係数が見かけ上大
きくなる傾向が見られる.
を簡単に示す(第 4図).
m
m
)，
ここで E:蒸発定数(血阻 /hour)， R:敷居値 (
A，
1 A 2 流出時定数 (1/hour
，
) H 1， H 2
櫓皮ら(19
8
3
) は，各観測点の各月の係数をプロット
して季節による気圧変動を論じているが，これらは，相
関係数として 0
.
9
0まで許した値を扱っており，先程述べ
ボックス1. 2の水位 (
m
m
)， d t 単位時間，
P:
d t時間の雨量 (
m
m
)， H 0 ボックス lの最高位
(
m
m
) と置き，
[
仁
ロ
た傾向が見られる.地下水位が年周期を示すことは一般
H rr=4
肌
4
l
H
(
に知られており，地下水位により地盤の状態が変化し
(H l( t)>~R)
(Hl
(t)<R)
(
3
)
それにより気圧係数が変化することは可能性として考え
と定義すると
られる.しかしこれらの変化はスパンを 1月程度と今
H
1
(
t
+
d
t
)
r=H1
(
tトA1.Hr
・
dt+P(t:dt)-E
・
d
t(H1<HO)
l
=HO
回の調査より長く取ったために主に降水のため気圧係数
の推定に誤差が混入した時期も議論の対象に含めたこと
(Hl>=HO)(4)
である. これらを用いて
H2(t+dt)=(1-A2・
d
t
)・
H2(t)+Al・
Hr.dt
による見かけの係数の変化であると筆者は考える.
(
5
)
この節における結論としては，体積歪に対する気圧補
ここから得られる H2と対象する物理量(体積歪)を
正は，遅延効果及び季節変化はないとしても実用上は差
結び、つけて考える.解析に当たっては主にパラメータ A
し支えないと考える.
，
1 A 2を試行錯誤により変えながら， H 2の水位と体
2
.
2 潮汐補正
積歪データの時系列の形を合わせ，さらに他のパラメー
本稿では，特に潮汐についての調査は行わなかった.
9
8
9年のデータで大まかな
タについても調整していく. 1
-9-
験震時報第5
9巻第 1'
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'
'2号
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5年から計算する方法をとった.ここから得られる H
とが降水量などから推察されることから. H 1
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2に，更に適当な比例係数(歪/水位)を掛けて補正す
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5年の水位を降水量を与え
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2， R， H 2と体積歪の比例係数)である.第 6図に補
で補正でき，モデルの具体的イメージが湧くことなど挙
正結果の数例を A Rモデルを用いた補正と併せて示す.
げられる.一方欠点としては，パラメータの推定のため
各地点、のパラメータは付表 lに示しである.
に解析者の試行錯誤が必要であること，任意性があるこ
タンクモデルの利点としては，非線形の応答をするモ
デルであるので，降水量に対する歪変化量の頭打ちゃ過
去の降水履歴により出力/入力が違ってくることが表現
と
， A Rモデルと比べて降水直後の当てはまりが悪いこ
と等が挙げられる.
次に b) A Rモデルについて述べる.
できること，また解析に当たっては少数のパラメータで
解析方法は，基本的に地下水位データにおける降水の
短時間の降水応答から年周期にいたるまでの長期応答ま
影響補正を行った松本・高橋(19
9
3
) の方法を踏襲した.
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9巻第・
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トレンドは，カルマンフィルターで適当な次数及びト
(
6
)
T:潮汐の影響
R:降水の影響
ω:観測雑音
n 観測時
タを解析対象としている.体積歪データは各観測点毎の
トレンドが大きく，体積歪データに対する降水の影響を
A R解析するためには，まずトレンドを除く必要がある.
ー
気圧，潮汐は従来の方法ー(一次相関と BAYTAP-
G) を使用して，補正した
レードオフパラメータを推定し除去した ( 第 5図).
松本ら(19
9
3
) は，顕著なトレンド、の無い地下水位デー
ここで
降水の影響は例えば数 1
0
0時間にも及ぶことがあると考
えられている(例えば権根(19
8
0
)
)
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-12-
1
3
埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
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(ここで， m:最大遅延時間; ε:観測雑音)
共に長い周期の降水による変動も除去していることにな
と考え， A 1C最小化法により， m及び降雨の影響の係
る.従って，時間値レベルの議論では，高々数日程度の
数
降水の影響を対象としている己とを念頭に置き解析を進
数を用いて，
C i，
める.
R.=L C iR.-i
+ L dif
これらの影響を除去すると，上式との残差 Y
.は
，
Y.=S.一 (Trη+P.+T.)=R.+ω"
となる. これを降水量
(
7
)
を求め，補正する.ここで，
ト
g
(
9
)
diだけ i = 0からとしてい
るのは，降水直後の応答を考慮に入れるためであり，次
f .を用いて
Y"=ZIC "Ym-s+zodzr"-a+ε"
di (;=1， m) を求める.そして得られた係
(
8
)
diで一致させているのは雨量に対する体積歪
応答を式 (
8
)で表現することに由来する(松本ら(19
9
3
)
)
.
数を
-13-
C i.
1
4
験震時報第 5
9巻第 1-2号
最大遅延時間は 4
0時間まで計算した.
解析結果の数例をタンクモデルによる補正とともに第
6図に示す.タンクモデルによる補正より， A Rモデル
による補正の方が滑らかな補正値が得られている.タン
0あまりに多量の降水では，線形の関係が成り立たない.
0体積歪データと降水データの時間値の定義の相違
等が考えられる.
ARモデルによる補正係数を付表 2，付図 1に示した.
クモデルは同時刻の雨量データを考慮することができな
)，
付図 lは，横軸に次数 mをとり，自己回帰係数(C i
いため，降水直後の応答を補正することができなかった
雨量補正係数 (di
) をプロットしたものである . mの
が
， ARモデルで、はそれが改善されている.ただし，地
次数は，概ね 3
0
3
2時間程度になった.係数は ei， di
点によづては，降水補正が兎全で、はない.その原因とし
とも，ほとんどの地点、ではおよそ 3次までの次数の係数
ては，
がそれより高い次数の係数に比べて l桁程度大きな値で
Oアメダス地点と歪観測地点の距離が遠い.
ある.
0春先の雪どけ等直後の降水によらない季節による地下
水位の長期的変動があり， A R係数が解析期間により
若干変化する(一般に冬期間の解析は同じ雨量に対す
降雨に関する補正係数民)で，直後は降水による縮み
(ー)の後に伸び(+)の係数がある.こ抗は，降雨直
後の重し効果が，間隙水圧効果に変わることを示唆して
8
4
)
)
.
いると考えられる(吉田ら(19
る変動が小さくなる).
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埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
次に数日より長い周期の降水の影響について考える.
状況の経年変化等により物理換算定数(歪/電圧)の変
時間値の計算処理では無理があることから，体積歪デー
更を行った際，この変更時期が遅れた場合及び誤差が大
タは日平均値，降水量は日降水量を使用し，どの程度降
きかった場合に気圧係数が見かけ変動することに対処す
水の影響が推定されるのか調べた.方法は，基本的に時
るためである.また，作業，停電等明らかに人為的原因
とわかっているデータの変動については， 2
4時間差分の
間値の降水補正と同様である.
，
気圧，潮汐の補正は従来の方法により補正し，
トレン
ドは各観測点の永年変化の形に合わせ直線か 2次式で除
去する.
標準偏差(およそ1.0E-8) 以内の変動に収まるまで
の時間帯を欠測扱いとした.ただし人為的もしくは機
械的との疑いがある個所でも，原因が不明の場合はその
日降水量 rを用いて
ままデータとして採用している.
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(R :降水の影響)を求め，補正する.
同一観測点の長期間のデータを使用するため，前処理
として各観測点毎に適切なトレンド除去を行う. トレン
ド除去の方法は全期間を通じて各観測点の永年変化の形
プログラムは， TIMSAC78のMULMARを一部変更
により 1次式，もしくは 2次式で行ったただし，東伊
しで使用した.最大 LAGは4
0日間で計算した. A 1C
豆は， 1
9
9
0年にセンサーの改修を行っているので前後 2
最小を取る kの値については， 2
6
2
7日間になった.
つの時系列に分け，解析した.この後，各観測点、につい
解析結果の i部を第 7図に示した.三ケ日は降水によ
2
4時間の 1時間毎，及び 2-て時間間隠を変えて(1-
る伸び変化が大きく，かっその影響が長く続く観測点で
旬間の 2日間毎)時間値の差分をとり，伸び(+)，縮
4
8
あり，その影響はほぼ補正されている. しかし降水によ
み(一)方向別の標準偏差を第 8図のような方法でそれ
らない体積歪データのゆらぎと降水補正後の変動がほぼ
ぞれ標準偏差 (σ+σ ー)を求めた. これは，一般的に
同レベルである.このことは清水についてもいえる.各
観測点毎に降水補正及びトレンド除去を行った場合でも
観測点の周期 1月以上の変動はこの降水補正を行った後
伸び，縮み方向に大小があるために実際に異常識別を行
も大きく残る傾向があり，次節以降で述べる時系列上の
う上での指標となる数字を得る作業である.結果の一部
異常を探す方法で i月程度以上の異常識別を行うことは
を第 2表に示した.第 2表は，各観測点、の 3時間及び2
4
難しいと考えられる. しかし長期間の時系列変化にお
時間差分の標準偏差を 5倍したものを示したもので， 2
4
いて目視により異常が認められた場合に，上述の方法は，
時間差分は降水補正を行わない場合を併せて示しである.
降水による体積歪データの変動かどうかを判断する補助
全体として，降水補正を行わない場合に比べ，補正を
行うことにより σは 1/2--2/3程度になっている.
資料として活用できると考えられる.
本節では体積歪データの降水補正について述べた.そ
それと共に，伸び方向と縮み方向の σがほぼ同じ値の観
の結果， A Rモデルによる時間値レベルの補正により 1
測点が多くなっている.このことは，次節の第 1
0図の変
月程度以内の異常変化を降水による雑音と区別できる可
動の時系列の例を併せみると，観測値のゆらぎ(本来の
能性を得た.
地殻変動のゆらぎ+補正しきれなかった残差)がホワイ
トノイズ的に発生していることを示唆している.
S3
. 異常識別
第 2表で、降水補正を行った後も標準偏差が大きいのは，
気圧，潮汐，降水による影響を除いた体積歪データを
川根，清水，富士，石廊崎，東伊豆，守網代があげられ，
これらの観測点に共通することは降水位;よる変動が非常
用いた異常識別の方法について考える.
3
.1 時間差分による統計処理
に大きいことである.川根を除くと糸魚川一静岡線より
本節の目的は，体積歪の変動状況を各地点のデータ毎
西の観測点は小さい標準偏差が得られている.このこと
に一定の手法を用いてとりまとめ，異常が出た際に，そ
は，これらの観測点が東の観測点より比較的古く堅い地
れが“どの程度"の異常なのかを知るための基礎データ
層に埋設されていることと関係していると考えられる.
を得ることである.データとしては 1
9
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5
1
9
9
2年の気圧，
また，
3時間及び 2
4時間の 5σ が大きく変わらないこ
潮汐補正及び A Rモデルによる降水補正後の時間値を用
4時間差分に
とも特徴としてあげられるこのことは， 2
いた.ただし，気圧係数はスパン 1
4日，シフト 3日で各
おいては，データに潮汐成分が補正後も残っている場合
年毎に解析し相関係数がよい方から約 2
0個の平均によ
でもその影響が取り除かれていることが考えられ，差分
る値を採用している.このような処理を行う意味は，主
をとる時間帯としては有効であることを示している.
に体積歪計地上増幅部の基盤交換またはセンサーの埋設
-15-
1
6
験震時報第5
9巻第 1-2号
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2 異常識別の試み
8)が 3時間以内に起こることを基準のーっとしている.
現在判定会招集は，体積歪変化 O
.5E- 6 (=5
0E-
これは基準値としては非常に大きい値である.このこと
-16-
埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
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いるのがわかる. この方法をもとに各地点について，次
の 3個の方法により異常識別を行った.
，方法①
k
)，連続条件(i)， σの何倍 (
n
)かを適当に変え
差分時間 (
て識別される異常変化及び降水による影響を調査する.
方法②(概念については第 1
1図参照)
• 1時間差分をとり， σ(24時間差分)の数分の l程
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1
7
度以上になったとき，差分の前値を 0とする(トリ
ガー).
は，第 2表から直ちにわかる.本節では，先に得た標準
・そこから横軸に時間軸，縦軸に歪量をとり，そこで
S
)を計算する作業を開始する.
囲まれる面積 (
偏差をもとに，有意な体積歪変化を見逃さず，かっノイ
S
)が σの何倍かを基準にして異常識別を行う.
・面積 (
ズを拾わない異常識別の基準値の設定を試みる.
2
0時間経った場合には面積の計算を
.トリガーから 1
ここでは主に緩やかな異常を識別することに主眼を置
き
，
k時間差分の nXσ 以上が， i時間連続することを
やめ，最初の状態に戻す.
各観測地点の異常検出の条件として，それぞれ異常識別
最後の処理はトレンドを l次式か 2次式で除去するが，
を行った時間連続を異常検出の条件に加えたことは，
伸び，縮み方向にある期間で偏った場合に，打ち切り時
前述のように降水補正が完全ではないことから，特に降
間を無限に与えてしまうと 0線からの歪変化量が小さく
水の強い時間帯のデータの突出による影響を避けるため
ても面積 (
S
)が大きくなり，異常と識別されてしまうこと
である.その概念を第 9図に示す.
を避けるための回避措置である.
すなわち， (min(
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1Sn/!
1t
n
)，n=1，i))孟 5
σを
条件とする. ここでム Snは差分値， !
1tnは時間幅，
方法③
方法①の基準を甘くするかわりに，数点同時現象のみ
iは連続条件である.第 9図の Aのような短周期ですぐ
ピックアップする.
元のレベルに戻る変化の場合は，時間差分の条件には当
3
.
3 異常識別結果
Bのよう
第1
2
1
5図に示した.図の下から観測点を西から順に
な変化は，ある時間幅(図 9のム t 1.ム t 2程度)で
並べ，基線の上方向が伸び，下が縮みで，各観測点の標
差分を取ると時間差分及び連続条件ともに満たす.
準偏差を基準に線分の長さが変化の大きさに対応するよ
てはまるが，時間連続条件により棄却される.
1例として， k=24， n= 5， i= 0， 3， 6， 1
2，
うにプロットした.スケールは右下に示した.変化が大
1
8とし御前崎の 8
5
9
2年の異常識別を行った.第 1
0図に
その結果を示す.それぞれの基準値では， i=12の条件
きいものは他の観測点と重ならないように適当に折り曲
げである.推定される原因を付した.記号は，次の通り.
がノイズによる影響がなく，かっ不明の変化をとらえて
U →原因不明の変化
-17-
e→群発地震または地震による変
1
8
験震時報第5
9巻第 1-2号
Observatory:Omaezaki
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測点(浜岡，御前崎，榛原)の変化(付図 A). 伊豆半
第1
2図は，前節の異常識別の方法①を適用し， 2
4時間
島東方沖の群発地震による東伊豆の変化，及び大島噴火
2時間連続して 5
σ 以上となることを条件とし
差分値が 1
て異常識別を行った結果である(K=2
4
. n=5， i=
1
2
)
.
による各観測点の変化等をよくとらえている.
東伊豆で群発地震と対応した変化で目視により変化が
5年 1
0月. 93年 1月の変化で
認められたものは，この他 8
この図を基準に考えてみる. 5
σ は，おおよそ 5.0E
-8程度が目安である. 8
7年に集中した御前崎周辺の観
7
あり，いずれも縮み変化である.また，大島噴火及び 8
年1
2月(千葉県東方沖:M6.7
)， 8
9年 1
0月の地震(伊豆
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4図は方法②(面積による方法)を適用
大島近海:M5.7
) は伸び変化である.
ι，0.2σ
9
2
年に御前崎，また 9
3年に榛原で変化があるが，浜岡
トリガー， S=
700σ ・時間とした異常識別結果である.
{こついては 9
1年 7月から 9
2年 8月にかけて，観測点近傍
2図，第 1
3図でとらえられた異常変化はぼぼ漏れな
第1
F
で行われた工事によるノイズの影響で，この期間に異常
くとらえている.第 1
2図にあった変化で今回検出されな
があったかどうか不明である.なお， 8
2年にも 5月に榛
かったものは，天竜の変化で，短期間に元のレベルに戻
原で伸び， 1
0月に御前崎で縮みの現象があった(付図
るような型の変化である.逆に増えているものとしては，
B).榛原，御前崎周辺で，約 5年ごとに大きな変化が
東伊豆の 8
5年 1
0月の群発地震による変化がある.なお，
東伊豆は 1
9
9
0年前後の 2期間にわけ 2次式でトレンド除
観測されていることがわかる.
第1
3図は，方法①を適用し， 2
4
0時間差分値が 1
2時間
σ 以上となることを条件として異常識別を
連続して 5
行った結果である (K=240， n=
4.5，と 1
2
)
.
去しているが，
トレンド成分が非常に大きいため期間の
端 (
1
9
8
5，8
9，9
1，9
4年)は，トレンド成分が残ってい
る.そのため，少しの変動でも異常と識別されてしまっ
より緩やかな変化を検出することが目的である.降水
ている.これは対象期間を短くすれば回避できると考え
による変化の検出が第 1
2図より大幅に少なくなったが，
られる.ただし，期間を極端に短くすると(1月程度)，
やや急激な変化に対しては，検出力が落ちている.緩や
ステップ状の変化を含む期間に対してはトレンド除去が
2図ではとらえきれなかった変
かな変化に対しては，第 1
適切に行われないため，逆に異常変化が検出できない弊
化が検出できているのがわかる.蒲郡(付図 C)，石廊
害が出てきてしまうので，
崎の緩やかな変化がはっきり検出されている.
レベル，敷居値のパラメータ等の設定について今後検討
-19-
トレンド除去方法，
トリガー
験震時報第5
9巻第 1--2号
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験震時報第5
9巻第 1-2号
①については，今回は長期間のトレンドを算出し，除
する必要がある.
5図は，方法③を適用し 2
4時間差分値が 1
2時間連
第1
去したが，緩やかな異常を識別するためには前 1ヶ月程
σ 以上，かっ 3点以上となることを条件とし
続して1.8
度のトレンドを除去する必要がある.②は更新された観
K
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:
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2
4， n=1.8，
て異常識別を行った結果である (
測点の異常識別を適切に業務に載せるために試験観測の
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1
2
)
.
段階からデータをなるべく早くから取る必要があろう.
1
9
8
6
年伊豆大島噴火をケーススタディーとした.
また，既存地点のパラメータ(補正のための係数の管理
2図では，東伊豆，土肥だけでとらえられていた変
第1
を含む〉も適宜最新の値に更新していく必要もある.③
化であるが，ー藤枝，清水でもとらえられている.実際，
は，今後更新されていく地点は現地の雨量データの収集
目視でこの時の記録を見ると，他にも，富士，川根の伊
も行えるので改善されていくと考えられる.
).
豆大島の西方向の観測点で変化が見られる(付図 D
また，とらえた変化が地殻変動の異常であった場、合に，
この方法の利点としては，非常に小さいレベルで異常
それを説明するモデル(例えば，プレスリップ，マグマ
がとらえられることにある.特に地震によるステップの
の上昇等)をすぐに探索できることが要求され，今後の
ように多地点で観測が期待される現象に関しては， nを
課題としたい.
小さくして条件の観測点数を増やすことにより効率的に
謝辞
とらえられる.
一方，欠点としては，検出されるケース，が降水による
影響による変化であることが多いので，目視による確認ー
たものである.気象大学校高橋道夫教授には当時この調
作業が多くなる点がある.
~
本調査は平成 5--6年度に地震防災対策強化地域判定
会委員打ち合わせ会において報告したものをとりまとめ
査の方向を含め指導していただき，判定会委員及び関係
4
. 議論
機関の方々には貴重なご意見をいただいた.本調査の元
前節までに体積歪データに異常があった場合に， 2
4時
1
0日までの時間帯域で異常識別を行う方法を示した.
間ただし実際の前兆的な地殻の異常がこの帯域で見られ
となった観測データは地震予知情報課諸氏の努力による
、ものである.体積歪データの雨量補正手法に関しては，
地質調査所松本則夫氏に協力していただいた.
るという保証は無い.つまり，これらの異常識別の方法
また，気象研究所吉田明夫室長，上垣内修主任研究官
は l例にすぎない.理想的には各観測点でできるだけノ
には本稿のとりまとめに当たりご指導していただいた.
イズの影響を受けない差分時間，連続時聞を設定し，複
これらの方々に心からお礼申し上げる.
数の時間差分設定で監視することが望ましい.
また，体積歪以外の地殻変動観測機器(傾斜，地下水
等)についても，併せて上記の異常検出と同様のレベル
文献
赤池弘次・中川東一郎(19
7
2
):ダイナミックスシスム
の統計と制御，サイエンス社， 189P
で監視していくことも必要である.
なお，乙れより短い時間帯(例えば 1時間以内の変
石黒真木男，佐藤忠弘，田村良明，大江昌嗣(19
8
4
)
化)は，分値レベルで行うことが望ましいここで示し
地球潮汐データ解析一一プログラム BAYTAP-Gの紹
た降水補正の方法は，たとえ分単位の雨データが得られ
介一一，統計数理研究所最報， 3
2， 71-85.
たとしても，解析に使うハウスホールダ一変換の行列が
権根勇(19
8
0
):水文学， 272p，大明堂
膨大になってしまうことから，解析的にも，補正のため
9
3
):時系列解析プログラミング， 390P，
北川源四郎(19
にシステムにかかる負荷からみても実用化は難しい. し
岩波書庖
かし雨の無い期間に各観測点の標準偏差を気圧潮汐補
8
9
):湯河原体積歪計に対する
小泉岳司・吉田明夫(19
正データから求めておいて，同時異常現象としてとらえ
地下水の影響，気象研究所研究報告， 4
0， 21-28.
る仕様にしておけば，少なくとも，その期間については
田中寅夫(19
7
9
):傾斜計・伸縮計記録に現れる降雨の
前節と同様の異常識別ができる.
影響とシミュレーション，測地学会誌， 2
5，91-101
.
また，これらの方法による異常監視をシステム化して
いく上での問題点としては，次のことが考えられる.
二瓶信一，檎皮久義(19
8
3
):三ケ日における埋込式体
積歪計に対する降雨の影響，験震時報， 4
8， 18~22.
①各観測点毎の除去するトレンド量の管理
檎皮久義，佐藤馨，二瓶信一，福留篤男，竹内新，古屋
②各観測点、の標準偏差の管理
8
3
)
:埋込式体積歪計の気圧補正験震時報， 4
7，
逸夫(19
③降水データ欠測の場合の処理
91-111
.
-24-
埋込式体積歪データの精密補正及び異常識別について
2
5
松本則夫・高橋誠(19
9
3
)
:地震に伴う地下水位変化検
出のための時系列解析，地震 2，4
5，4
0
74
1
5
.
吉田明夫，二瓶信一，太田金房，薄田真司(19
8
4
):静
岡と網代における体積歪観測坑内の水位変化と歪変化，
気象研究所研究報告， 3
5， 199-207.
付表 l タンクモデルのパラメター
観測点
R
伊良湖
三ケ日
御前崎
静
岡
石廊崎
榛原
浜岡
蒲郡
天竜
川根
藤枝
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東伊豆
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* HOに達した地点
-25-
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験震時報第5
9巻第 1-2号
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