学習機能付き地震波自動処理システムの開発

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日本の地殻構造は極めて不均質であり、地震活動や地殻構造を高精度で求めるためには多数の観測点を設置し、多量のデータを用いて解析することが必要不可欠であることが指摘されている。多量のデータを取り扱う場合、人間が全ての作業を行うことは労力の点で明らかな限界があり、解析を自動化することが重要である。本研究では自動処理システムに学習機能を持たせることにより自動処理のレベルアップを計り、膨大な量の波形データを精度良く、且つ効率的に処理できるシステムを構築することを目的としている。長野県西部合同地震観測においてパソコン用の磁気テープ100巻に収録されていた波形データを光ディスク3枚にコピーした。そして、このデータを用いて自動処理のレベルアップを計った。人間がP波、S波を読み取る場合、初動の立ち上がりがノイズレベルより小さく周期に殆ど差が無くても前後の振幅の変化から適切な初動時刻を検出している。自動処理の場合にもこの読み取り方法と同様なアルゴリズムを取り入れることにより験測の精度を大幅に向上させることができた。長野県西部合同観測の一部のデータは人間による験測も行われている。そこで、自動処理による読み取りと人間ちよる読み取りの走時残差を比べ、人間と自動処理との読み取り精度の比較を行った。人間による読み取りは多くの研究者がデータを再生し、長時間かけて読み取ったものであるが、平均的な残差は自動処理システムにより読み取られたもののそれに比べて約2倍であった。S波の残差も小さく、この自動処理システムが極めて有効であることが示された。山梨県道志村周辺で臨時地震観測が行われている。このデータについても自動処理システムを用いた解析が行われ、精度の高い震源分布が効率的に決定された。