今後の課題として、新たな解析方法の導入が挙げられる。先行研究では3σ法、ウェーブレット 変換、積分法などから伝搬異常と地震の関連性解析を試みているが、未だ最適な解析方法は見 つかっていない。そこでAIを導入することで、人間には識別困難である地震由来の伝搬異常を検 出し、より高い伝搬異常と地震の関連性を導けるのではないかと考える。また、本稿ではラジオダク ト及び強風による影響考慮を行ったことでより高い伝搬異常と地震の関連性を導くことができた。ゆ えに気象現象と伝搬異常、或いは気象現象と地震の関連性を突き詰めることが必要であると考え る。
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謝辞
本研究を進めるにあたり多くの助言、ご指導をして頂いた本島邦行教授、研究室の方々に厚く 御礼申し上げます。並びに、修士学位論文の主査を務めていただいた山越芳樹教授及び副査を 務めていただいた伊藤直史准教授に厚く御礼申し上げます。
また、新たな観測システムの導入に際しご協力頂いた群馬大学教育学部岩崎博之教授及び東 海大学の関係者各位に心より感謝致します。
加えて、本研究で扱っている地震データ、風速データ及びラジオダクトのデータは、気象庁から 拝借していることを付記し、関係者各位に心より感謝致します。
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参考文献
(1) 早川正士, “地震電磁気現象の計測技術と研究動向,” 信学論(B), vol. J89-B, no. 7, pp. 1036–1045, 2006.
(2) Hayakawa M., O.A. Molchanov, T. Ondoh, and E. Kawai,“The precursory signature effort of the Kobe earthquake on VLF subionospheric signals,”J.
Comm. Res. Lab., Tokyo, vol. 43, no. 2, pp. 169–180, 1996.
(3) Molchanov O. A., and M. Hayakawa, “Subionospheric VLF signal perturbations possibly related to earthquakes,” J. Geophys. Res., vol. 103, no. A8, pp. 17489–
17504, 1998.
(4) Yonaiguchi N., Y. Ida, and M. Hayakawa, “On the statistical correlation of over-horizon VHF signals with meteorological radio ducting and seismicity,” J. Atmos.
Solar-terr. Phys., vol. 69, pp. 661–674, 2007.
(5) 本島邦行, 吉澤将一, “地震に先行して生じるVHF帯放送波伝搬異常の統計的検 討,” 信学論(B),vol. J92-B, no. 2, pp. 497–501, 2009.
(6) Motojima K, “Precursors of earthquakes in the line-of-sight propagation on VHF band,” J.Atmos. Electr., vol. 29, no. 2, pp. 95–104, 2009.
(7) 本島邦行, “見通し内 VHF 帯伝搬異常と地震との統計的関連性,” J. Atmos.
Electr., vol. 31, no. 1, pp. 37–49, 2011.
(8) 樋口友基, 羽賀望, 本島邦行, “連続ウェーブレット変換を用いた見通し内VHF 帯伝搬異常と地震との統計的関連性,” J. Atmos. Electr., vol. 34, no. 2, pp.
87–100, 2014.
(9) 大曽根暖, 小川潤也, 羽賀望, 本島邦行, “ラジオダクト及び見通し内VHF帯伝
搬異常と地震との統計的関連性,” J. Atmos. Electr., vol. 33, no. 2, pp. 115–
125, 2013.
(10) 谷川 廣祐, 羽賀望, 本島邦行, “見通し内VHF帯放送波の伝搬異常と地震及び 地表面平均風速の統計的関連性,” J. Atmos. Electr., vol. 37, no. 1, pp. 11–
24, 2017.
(11) Peng Han, Katsumi Hattori, Jiancang Zhuang, Chieh-Hung Chen, Jann-Yenq Liu and Shuji Yoshida, “Evaluation of ULF seismo-magnetic phenomena in Kakioka, Japan by using Molchan’s error diagram,” Geophys. J. Int., vol. 208, pp. 482–490, 2017.
(12) 本島研究室ホームページ, http://moto-lab.ei.st.gunma-u.ac.jp/
(13) 進士昌明 (1997) 『無線通信の電波伝搬』 pp.78-95, 社団法人電子情報通信学会
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研究業績
本研究において筆者が作成した学会用発表原稿や投稿中の学会論文を末尾に記載する。
・論文
(1) 大澤祐輝, 小倉佑哉, 本島邦行, “放射線モニタリングポストにおける空間線量増加と地震 の統計的関連性”, J. Atmos. Electr., (論文投稿中).
(2) 小倉佑哉, 本島邦行, “Molchan’s Error Diagramによる見通し内VHF帯放送波の伝搬 異常と地震の関連性解析”, J. Atmos. Electr., (論文投稿中).
・学会発表
(1) Kuniyuki Motojima and Yuya Ogura, "Statistical consideration of relationship between occurrences of earthquake and fluctuations in the radio wave
propagation,” International Workshop on Earthquake Preparation Process 2017 - Observation, Validation, Modeling, Forecasting - (ISEF-IWEP4), pp.37, Chiba, May 27, 2017.
(2) 小倉佑哉, 本島邦行, “Molchan’s Error Diagramによる見通し内VHF帯放送波の伝搬異 常と地震の関連性解析”, 東京都調布市, 電気通信大学, 日本地震予知学会 第4回学術 講演会, pp.17-20, 2017/12/24.
(3) Kuniyuki Motojima, Yuto Shiono and Yuya Ogura, "Detection of anomalous VHF radio wave propagation associated with earthquake by artificial intelligence,”
International Symposium on Earthquake Forecast / 5th International Workshop on Earthquake Preparation Process – Observation, Validation, Modeling, Forecasting - (ISEF-IWEP5), pp.94, Chiba, May 26, 2018.
(4) 小倉佑哉, 本島邦行, “気象現象による影響を考慮した見通し内VHF帯放送波の伝搬異常 と地震の関連性解析”, 東京都港区高輪, 東海大学, 日本地震予知学会 第5回学術講演 会, pp.39-42, 2018/12/25.
また、本研究室は文部科学省,科学技術・学術審議会,測地学分科会,「電磁気的地震先行現象 の観測と統計評価による他種の先行現象との比較」に参加しております。
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付録
●電波観測システム
2章では、群馬大学桐生キャンパス及び荒牧キャンパスで稼動している電波観測システムの概要 について記述した。ここでは、一昨年設置を行った東海大学清水キャンパスで稼動している観測シ ステムの概要について記述する。そこで、東海大学清水キャンパスで観測しているVHF帯放送波 の一覧表を以下の表9.1に示す。
表9.1 東海大学清水キャンパスで観測しているVHF帯放送波の一覧表
また、東海大学清水キャンパスで稼働中の観測システムは群馬大学荒牧キャンパスで使用して いるものと同様であり、各地に存在する電波塔から送信される様々な VHF 帯放送波を、キャンパ ス屋上にて設置したアンテナにより受信している(各送信点及び受信点の位置関係を以下の図9.1 に示す)。
図9.1 VHF帯放送波における各送信点及び受信点の位置関係
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●伝搬異常と地震の関連性解析
7 章で記載した伝搬異常と地震の関連性解析における地震パラメータは、𝑀 ≥ 4.5、𝐿 ≤ 75[km]、𝐷 ≤ 75[km]としていた。ここでは、地震の規模が大きいほど伝搬異常が発生しやすいの ではないかという仮定のもと、地震パラメータを𝑀 ≥ 5.0、𝐿 ≤ 75[km]、𝐷 ≤ 75[km]とし伝搬異常 と地震の関連性解析を行いその結果を表9.1及び図9.2で示す(ただし、気象現象の影響考慮を 行うことで解析対象とする地震が極端に減少してしまう為、今回は気象現象の影響考慮なしでの解 析結果のみを記載)。
表9.1 地震パラメータの変更に伴う解析結果(気象現象の影響考慮なし) 放送波
気象現象考慮 積分区間
閾値選定日数 伝搬異常継続時間
マグニチュード
M 4.5 5.0
電波伝搬路から震央までの距離 L
震源の深さ D
総警報時間 10742.9[hour] 12232.3[hour]
警報分率 0.251 0.284
地震と関連した総警報時間 855.7[hour] 575.3[hour]
伝搬異常と関連した地震総数 20 13
予知率 0.444 0.650
適中率 0.0794 0.0470
予知率と適中率の相乗平均 0.188 0.175 関連付け期間長
tper 閾値
th 7500
NHK FM Tokyo (82.5MHz) なし
2.5[hour]
20[days]
60[min]
8000
75[km]
75[km]
1[days]
総解析日数 tall
地震総数
Neq 20
確率利得
Gp 2.29
1792.2[days]
45
1.77