インドネシアにおける仮想津波観測実験―海洋レーダ津波防災活用技術の飛躍的発展

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本年度では，インドネシアバントゥール(BTL)局における平常時の観測データと．Kongko and Hidayat (2014)による地震津波の組み合わせによる仮想津波観測データを作成した．シナリオは2019年12月15日01:00から津波発生時刻を1時間ずつずらすことにより，背景ノイズの異なる740通り作成した．但し実際には平常時の観測データに欠測が含まれる138シナリオを除いた602シナリオを使用して分析を行った．この各シナリオについて，FHO法(Ogata et al., 2018)にそって計算を行い，津波検知確率を算出した．実験の結果，津波発生17分後までは全観測点で検知確率は10%を下回っていた．最大検知確率が始めて80%を超えるのは津波発生29分後であるが，この時点で既にBTL局に2.6m程の津波が到達している．津波がBTL局に到達しているのにも関わらず検知確率が上昇しない理由は，仮想津波流速の短周期成分に含まれるノイズ成分の寄与が大きい為である可能性が高く，また，岸沖方向の水深変化が大きいことも影響していると考えられる．そこで，これまで岸沖方向の二点の観測点間で相関を取っていたのに対し，ある代表点を決めその代表点とそれ以外全ての観測点間における相関を求め，その空間的な変動から津波の検知が可能かどうか検討した．201912160700シナリオについて，代表観測点をビーム09，レンジ03とした時の津波発生16, 19, 23, 26, 30, 34分後における相関係数の空間分布の変化について検討した結果，波峰が水深200mである領域及び水深400mである領域を通過後，相関係数が大きく変動し，その変動には空間的なパターンが存在していた．来年度は，機械学習等のテクニックを使用し，津波到来時の相関係数空間パターンの抽出を自動で行う方法を開発する．．