電磁プラズマ波の広域遠隔観測とディープラーニングによる地殻活動検知の実証研究

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本研究では、電磁気学、電磁波工学および電子物理化学を基礎とする新しい原理の短期地震予測法を確立することを目標とし、地震の前に地殻の岩盤に圧力が加わることにより内部から膨大な電荷が放出され地上に出現し地表面プラズモンとして振動、伝搬し上空の電波伝搬に影響を及ぼすことを検証してきた。実験観測において、その証拠となる偏波依存した地震前兆信号を検出することに成功した。複数の観測拠点をネットワークで結び、各地の観測データをリアルタイムで取得し解析できるシステムを作成した。本システムを用いて、複数の比較的大規模な地震の数時間前に異常な電波伝搬信号を検出した。特に、２０２２年３月１６日の福島沖M7.4の地震等の直前に明瞭な電磁波異常を観測し、その異常信号が地震に関連する根拠を得た。これらの観測データの発生状況と同等の環境を構築するため、３次元デジタル国土地形データおよび超並列スーパーコンピュータを用いて有限差分時間領域法（ＦＤＴＤ法）による大規模数値シミュレーションを行い、山地、河川、海岸などの地形が地表面プラズマ波の伝搬に及ぼす影響を解析した。その結果、地表面に電荷が出現した状況では偏波に依存する電磁波の異常な回折が生じることを示すことに成功した。また、その異常回折波の特性を詳細に解析し、地形のランダムな形状により電磁波が多くの収束したビームを形成しランダムな方向へ散乱する様子を明らかにした。これにより、観測データを説明可能な物理的機構を明らかにし、この理論に基づき電磁波の観測を実施することにより地震の短期予測を可能にできることを示した。さらに、これまでの観測データをもとに、異常電波伝搬を予測する深層学習プログラムを作成し、今後の短期地震自動予測を実現するための検討を実施中である。