リアルタイム傾斜データを用いた火山性異常地殻変動の自動検出と暫定変動源モデル自動推定手法の開発

摘要

地下のマグマの活動などによる火山性の地殻変動が発生した場合，すみやかにそれを自動で検知し，変動源に関する定量的な情報を自動で推定する手法を開発した.十分な観測データをリアルタイムで得ることができるならば，本手法を実装した自動処理システムによってマグマ活動を常時監視し，他の研究者や防災の担当者に短期的な火山災害対策のための有用な情報を提供することが可能となる.本手法では，異常な地殻変動の検知に時間分解能と精度に優れた傾斜計を使用し，異常な変動が検知されると，並行観測データとともに自動解析して多数の変動源モデルの中から適切なモデルを選択する.傾斜計は，時間に依存する共通のノイズ特性を持っており，それを利用して客観的な基準に基づいて異常な変動を検出する.本手法を防災科研の富士山火山活動連続観測網に適用し，富士宝永噴火の推定火山活動プロセスに基づいて作成したテストデータについて試験を行なった.その結果，噴火開始の約2週間前にマグマ上昇による微弱な地殻変動を検知し，噴火前後のマグマの動きを適切に捉えることに成功した.本手法が火山活動自動監視のために十分な性能を持つことを確認した.%We developed an automated technique for detection of anomalous crustal deformation ana its sources related with magmatic activity under a volcano. Using an automated processing system implemented the technique and real time observation data, we can monitor volcanic activity and provide practical information for short-term countermeasure against a volcanic disaster. The technique uses borehole tiltmeter data with high time resolution and accuracy to detect the anomalous crustal deformation. When it detects the deformation, it automatically searches an appropriate source model for the crustal deformation data and other parallel observation data. We can detect objectively anomalous tilt change by utilizing common time dependent noise properties of tiltmeter data. Applying the technique to NIED's continuous volcanic observation network of Mt. Fuji, we tested the automated system with a test data based on the estimated magmatic process of the 1707 eruption of Mt. Fuji. The system can automatically detect an anomalous tilt change about 2 weeks before the beginning of the eruption and succeeded to catch the magma movement related with the eruption. We confirmed that the technique has an efficient performance for automated monitoring of volcanic activities.