地震 ALOS アーカイブデータを使った, 過去の地震活動に伴う地殻変動 地表変状検出 - 時系列干渉 SAR を用いた中央カリマンタンにおける泥炭森林地の地盤沈下量の推定について - PI: 宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター島田政信 CI: 防災科学研究所 地震火山研究部 宮

ALOS アーカイブデータを使った，過去の地震活動に伴う地殻変動・地表変状検出

- 時系列干渉 SAR を用いた中央カリマンタンにおける泥炭森林地の地盤沈下量の推定

について -

PI：宇宙航空研究開発機構・地球観測研究センター 島田政信 CI：防災科学研究所・地震火山研究部 宮城洋介 1. はじめに

L-band SAR の信号は植生に対する透過性が優れており，DinSAR の感度が高く，様々な地殻変動

処理に使用されている．しかしながら，電離層と大気擾乱に伴う位相の変動はDinSAR の位相を変動

させ，得られた結果に対する信頼性を劣化させている．近年，干渉 SAR の時系列解析が，地盤変化

（隆起や沈降）速度と時間変化を抽出する可能性があることから期待が集まっている．代表的な解析 手法としては，Persistent scatterer InSAR（PSInSAR）や the small baseline subset（SBAS）[1][2] が挙げられる．前者は，画像の中から安定な点（明るい孤立点）を選び出し，その位相情報だけを解 析に使用するものであり，信頼性の高い手法であり，市販ソフトウェアや無償公開ソフトウェアも利 用可能である．後者は，前者の孤立点が少ないことを是正する為に，基線長の小さい画像間では安定 な干渉点を増やすことができることに目をつけた方法である．

宇宙航空研究開発機構（JAXA）では，L-band SAR の利用性の拡張を目的として，時系列 InSAR

のスタッキング手法を開発した．本手法を採用した理由は，精度的な問題はあるものの，まず理解が 容易なことと問題点の把握が可能であり，将来の拡張性を有していることである．本手法の基本的な 考え方は，各干渉画像が1）電離層の影響を受けてないものを選別された後に，2）地上基準点を用い て位相校正されることにある． インドネシア国の中央カリマンタンは泥炭層の沈降の影響を広く受けている．考えられる地盤沈下 の理由は，地下水位の沈下か地球温暖化に伴う泥炭層の乾燥である．全体の温室効果ガスの排出量は 地盤の沈降速度と実験的に求める各土地利用分類の関係式を用いて求められる．このことから，沈降 速度の推定は非常に重要である． 2. 方法 繰り返し干渉SAR は衛星と地表間の距離の時間変化を求めることができる（1 式）．沈降速度はア ンラップされた位相の時間変化で与えられる（2 式）．軌道誤差と同じように，電波伝播媒質の屈折 率の非一様性はこの計測精度を劣化させる．この補正は非常に困難であるものの，時系列-空間平均し たDinSAR は対象物の沈降分布を推定することが可能である（3 式及び 4 式）． (1) (2)

(

)

∑

∑

= ⋅ + = i i I i i i i offset i US I I G T G V γ γ θ ϕ ϕ π λ , , , cos 1 4 1 (3)

(4) ここに， φ は干渉位相差，Bperp と Bpara は垂直，水平基線長， R はスラントレンジ，θ は入射角， V は沈降速度（垂直成分のみ考慮），T は干渉ペアの時間差， ∆φatm+ion は大気擾乱や電離層擾乱に よる位相誤差， φoffset は干渉 SAR が結果として含む位相誤差（オフセット）， は時刻 T における 平均沈降速度， γ は干渉性である． ここの計算では，以下の2 点を考慮した．1）干渉位相の GCP を用いた校正，2）重み関数の選択 である．なお，∆φatm+ionの補正は困難であり，この解析では補正していない（影響が多いデータは除 去している）． 3. 実験 3.1. 評価領域と軌道データ 対象領域として，インドネシア国カリマンタン地方のパランカラヤを含むPALSAR の 70 km×200 km の領域を選んだ（図 1 の赤枠内）．この地方は，主として，泥炭層，泥炭層状の森林，農業域で 構成されており，地盤沈下が顕著に現れるところとして有名であった．ALOS/PALSAR [3] により 20070106 から 20110404 までの間，26 回にわたり，繰り返し観測されているが，その間の軌道の状 況は表1 と図 2 に示される通りである．垂直基線長（Bperp）の最頻値と標準偏差は， -0.109 km と 0.632 km であり，干渉ペアの数は時間間隔（画像ペアの観測時刻の差）とともに単調減少すること がわかる．ここの解析では，HV（水平偏波送信の後に垂直偏波で受信することをこのように表す） ではなくてHH を用いた．理由は，SN が高いことと植生に対する植生透過が高いことが期待される からである． 図 1. 評価領域

表 1. PALSAR 軌道の RSP422 の特性

Duration January 6, 2007–March 4, 2011 Number of orbits 26

Combinations 378

Node of Bperp -0.109 km Standard deviation 0.632 km Averaged temporal baseline 534 days

図 2. 画像ペア数の垂直基線長と時間基線長経の依存性

3.2. 干渉性解析

SAR 干渉性は 2 枚の SAR 画像の電磁気的類似度であり，垂直基線長（Bperp）と時間基線長（Bt）

に依存する．図3 は干渉性の時間基線長への依存性をカリマンタンの 3 カ所で計測したものである（場 所は，RSp423 である．また，評価領域の SAR 画像と干渉性を図 4 に示す）．この図より，時間干渉 性は高い干渉性が確認される事例では600 日で，低干渉事例でも 400 日で最低値に落ち着く．その間 は，直線で減少している．これより，時間基線長365 日以内のものを干渉有りと判断して，時系列解 析に使用可能と判断できる．干渉度は3 式及び 4 式に見られるように，重み関数に使用でき，位相の 平均化処理は，はずれ分（out liner）を除いて処理可能である． 3.3. 処理 全ての画像ペアについて，Bt，Bperp を計算し，対象とする処理時間において設定範囲内のデータ は平均化処理に回される． 干渉処理が終了した後に，各画像は基準点を使用して校正される．基準点としては，人口点像，大 型構造物の橋が使用される．軌道補正は，位相の平滑化処理の一環として使用された．

図 3. カリマンタン島の 3 カ所における時間干渉性

図 4. 中央カリマンタンのテストサイトにおける振幅画像（上半分）と干渉性（下半分）

図 6. PALSAR 画像と代表的な変動量分布を示したもの．1 例を示したものであり，+は隆起を-は沈降を示す．大部分 は沈降を示す． 3.4. 結果 解析結果を図6 から 9 に示す．図 6（左）は振幅画像であり，3 カ所の白丸は基準点である．ここ では，橋を用いた．図6（右）は地盤沈下の代表例を示す．図 5 は移動窓の窓関数を示している．こ の図は移動窓における平均個数を示しており，処理対象とする時間によって変化し，最大で 20 に達 する．図7(a) は平均年間沈降速度を，図 7(b) は衛星観測開始から計測した積算沈降量を示す．平均 年間沈降速度の断面図と積算沈降量の断面図はそれぞれ図8 に示すが，この領域では地盤沈下がすす んでいることが示される．A，B，C，D における沈降の時間変化は図 9 にある．図に示されるように， この地域は時間とともに線形的に沈降がすすんでいる．その平均沈降速度は-2.02 cm/yr と見積もるこ とができる． 図 7. 年間平均沈降速度分布 (a) (cm/year) と 3 年間の総沈降量分布 (b)．線 A 上の変化プロファイルを図 7 に示す．

図 8. 平均年間沈降速度のプロファイル（上）と 3 年間の積算沈降量プロファイル（下）を示すが，共に，図 7 内の線 A に沿ってのものである． 図 9. 図 5 内の 4 点，A，B，C，D における沈降量 4. 結論 26 シーンの時系列 PALSAR データを用いて，インドネシア国・中央カリマンタン島のパランカラ ヤ近郊2007-2011 の 3 年間の地盤沈下傾向を計測した．この地域は，主に泥炭層で構成されており， 地球温暖化に関連して地盤沈下が進行している．差分干渉処理結果を移動窓でスタッキング処理し， この地方の地盤沈下速度を推定した．画像内から位置が安定と思われる校正点を3 点選び（橋梁を選 定），一連のDinSAR 画像を校正し，年平均の沈降速度として 2.02 cm/yr を算出した．

参考文献

[1] Bernardino, P., Fornaro, G., Lanari, R., and Sansosti, E., “A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential interferograms,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 40, No. 11, pp. 2375–2383, 2002.

[2] Ferretti, A., Prati, C., and Rocca, F. “Permanent Scatterers in SAR Interferometry,” IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 39, no. 1, pp. 8-20, 2001.

[3] Shimada, M., Tadono, T., and Rosenqvist, A., “Advanced Land Observing Satellite (ALOS) and Monitoring Global Environmental Change,” P. IEEE, vol. 98, no.5, pp.780-799, May (2010).

地殻変動の詳細把握

PI：気象庁・地震火山部管理課 青木 元 CI：気象庁・地震火山部地震予知情報課 岩切一宏 CI：気象庁・地震火山部火山課 中村政道 CI：気象庁・地震火山部火山課 三浦優司 CI：気象庁・地震火山部火山課 長尾 潤 CI：気象研究所・地震火山研究部 上野 寛 CI：気象研究所・地震火山研究部 高木朗充 CI：気象研究所・地震火山研究部 安藤 忍 1. はじめに 本課題の目的は，「地震に伴う地殻変動の把握による地震発生メカニズムの解明」及び「東海地域の 定常的な地殻変動の把握」である．地震に伴う地殻変動を検出するため，地震発生時に実施された ALOS/PALSAR の緊急観測データを解析した．さらに，検出された地殻変動と地震波形データから推 定されたモデルの比較等を行った．また，東海地域の定常的な地殻変動の把握のため，東海地域にお けるALOS/PALSAR データの時系列解析を行った．これらの結果について報告する． 2. 成果 2.1. 大規模地震に伴う地殻変動 大規模な地震が発生した際に緊急観測等により取得されたPALSAR データについて，SAR 干渉解 析を行い，地殻変動の検出を行った．また，近地強震波形データを用いた震源過程解析結果から予想 される干渉パターンとの比較等を行った． ○2011 年 3 月 11 日東北地方太平洋沖地震（Mw9.0） 複数のパス‐フレームにおける SAR 干渉解析により，東日本の陸域全体にわたって震央方向を中 心とした同心円状の干渉縞が検出された（図1）．青森県八戸市付近を基準とした場合の相対的な地殻 変動量を計算すると（図1，図 2），北行軌道における解析結果では，盛岡市付近で約 60cm，山形市 及び福島市付近で約120cm，仙台市付近で約 180cm，牡鹿半島の先端で約 4m の衛星から遠ざかる方 向の地殻変動が得られた．南行軌道の解析では，牡鹿半島付近で最大約3m の衛星に近づく方向の地 殻変動が得られた．また，盛岡市付近や水戸市付近で東西方向の変動縞が検出されたほか，千葉県で 約60cm の衛星から遠ざかる方向の地殻変動が得られた． 近地強震波形データを用いた震源過程解析結果から予想される干渉縞（図3）と SAR 干渉解析結果 （図1）は，概ね傾向は合っているが，特に南行軌道の宮城県付近で異なっている．その理由として， 震源過程解析では比較的長周期の波形を用いたために，短周期の波が励起されたといわれている down-dip 側（初期破壊開始点の西）でのすべりがほとんど推定されなかったことや，余効変動の影 響等が考えられる． ○2011 年 3 月 19 日茨城県北部の地震（Mw5.8） 北行軌道においては，推定断層面の南西領域で最大約50cm，北東領域で約 6cm のいずれも衛星か

ら遠ざかる方向の位相変化が検出された（図4 左上）．南行軌道においては，南西領域で最大 40cm 程 度の衛星から遠ざかる方向の位相変化が，また北東領域では最大約12 cm の衛星に近づく方向の位相 変化が検出された（図 4 右上）．発震機構解は東北東－西南西方向に張力軸を持つ正断層型であり， SAR 干渉解析結果から西傾斜の断層が動いたと考えられる． 発震機構解などを参考にフォワード法による矩形断層の一様すべりモデルを推定した．推定した断 層モデルによる干渉縞（図4 下）をみると，干渉パターンは大局的には再現されている． 北行軌道と南行軌道の2 方向からの干渉画像を組み合わせることにより，この 2 つの衛星視線方向 が作る平面（LOS-plane）上の 2 次元的な地殻変動を求めた（2.5 次元解析，図 5）．LOS-plane 上で は東西方向（図5 左）よりも準上下方向（図 5 右）において大きな地殻変動が生じており，その変動 量は最大で約30 cm の沈降であることが分かった．この結果は正断層型の発震機構解と調和的である． ○2011 年 3 月 23 日福島県浜通りの地震（Mw5.7） 南行軌道において，震央付近の南で最大約15 cm 程度の衛星から遠ざかる方向の位相変化が，また 震央のやや東側においては約5cm 程度の衛星に近づく方向の位相変化が検出された（図 6 左）．発震 機構解は西北西－東南東方向に張力軸を持つ正断層型であり，図7 左の湯ノ岳断層の東の領域にみら れる北行軌道における干渉縞と併せて考えると，西傾斜の断層が動いたと推定される． 発震機構解などを参考にフォワード法による矩形断層の一様すべりモデルを推定した．推定した断 層モデルによる干渉縞（図6 右）をみると，干渉パターンは大局的には再現されている． ○2011 年 4 月 11 日福島県浜通りの地震（Mw6.7）及び 4 月 12 日福島県中通りの地震（Mw5.9） 北行軌道において，最も西の領域では最大2m 超，中央付近では約 80cm の衛星から遠ざかる方向 の位相変化が検出された（図7 左）．干渉縞には，位相変化が不連続な場所が線状に分布している（図 7 左の白点線）．西側の 2 本の位相不連続線は井戸沢断層及び塩ノ平断層，東側の位相不連続線は湯ノ 岳断層にそれぞれ対応している．4 月 11 日の地震の CMT 解は正断層型であり非ダブルカップル成 分が非常に大きく，複数の断層面が活動したことを示唆する．干渉縞の間隔や位相不連続線を考慮す ると，西傾斜の断層（西領域で沈降，東領域で東進に富む）が動いたと考えられる．なお，湯ノ岳断 層の東にみられる変動縞は3 月 23 日の地震（図 6）によるもの，また，図 7 左の南西部に見られる 変動縞は3 月 19 日の地震（図 4）によるものである． 断層運動による地表変位が現地調査（例えば，阿南・他，2011）により確認された塩ノ平断層と湯 ノ岳断層に対応する位相不連続線を参考に，4 月 11 日の地震について，2 枚の断層面を設定して， 近地強震波形データを用いた震源過程解析による震源断層モデルを求めた（図 7 中，右）．塩ノ平断 層の浅い場所の大きなすべり（図7 中）は，干渉縞で塩ノ平断層の中央付近の地表変位が大きいこと （図7 左）と整合する．湯ノ岳断層のすべりは主に深い場所にあり（図 7 中），これは干渉縞で湯ノ 岳断層の地表変位が比較的小さいこと（図 7 左）と整合する．両断層上のすべりの規模はそれぞれ Mw6.57 と 6.58 であり，同程度であった．すべりは塩ノ平断層で始まり，その 5.9 秒後に湯ノ岳断層 でも始まり，両断層とも破壊継続時間は10 秒程度であった（図 7 右）． ○2011 年 3 月 12 日長野県北部の地震（Mw6.3） 北行軌道において，震央の南西で局所的に約8cm の衛星に近づく方向，震央周辺で約 8cm 程度の 衛星から遠ざかる方向の位相差が検出された（図8）．発震機構解は北西－南東方向に圧力軸を持つ逆

断層型であり，これに概ね整合的な結果であった． ○2011 年 3 月 15 日静岡県東部の地震（Mw6.0） 北行軌道及び南行軌道ともに，大気に起因すると考えられるノイズ以外は特段の地殻変動は検出さ れなかった（図 9 上）．近地強震波形データを用いて解析した非一様断層すべりモデルから計算した 干渉縞（図9 下）によれば，この地震に伴う衛星視線方向の地表変位は小さかったと考えられる． ○2011 年 2 月 22 日ニュージーランド，南島の地震（M6.3） 発震機構解に調和的な，西南西－東北東走向の右横ずれ成分が卓越した干渉縞が得られた（図10）． 局所的な地殻変動量は最大約50cm であった．大局的には右横ずれであるが，震央のすぐ北では位相 の逆転がみられ，複雑な地殻変動が生じたと考えられる．震央の北では，液状化が原因と考えられる 干渉性が悪い領域がある．2010 年 9 月に発生した Mw7.0 の地震の SAR 干渉解析結果と比較すると， 大きな地殻変動が生じた領域は重なっていないため，今回の地震は，2010 年 9 月の地震の余震では なく，東に隣接した地域で発生した別の地震であると考えられる． ○2011 年 3 月 24 日ミャンマーの地震（Mw6.8） 発震機構解の横ずれ断層型の2 枚の断層面のうち，地震時に破壊が生じたのは，東北東－西南西走 向の断層面であることが分かった（図11）． 2.2. 東海地域の定常的な地殻変動 静岡県掛川市から御前崎市周辺の ALOS/PALSAR データを解析し，フィリピン海プレートの沈み 込みに伴う定常的な地殻変動の検出を試みた．変動の定常成分（時系列）を得るため，ここでは，撮 像日間隔の異なる多数の画像ペアに対して干渉処理を行い，各干渉画像における衛星視線方向の変動 量から，46 日毎（衛星回帰日数）の平均変動量を計算した（スタッキング）．スタッキングにより， 電離層等に起因したノイズの影響が低減され，変動検出精度の向上が期待できる． 解析したデータは，2007 年 1 月～2010 年 10 月の北行軌道（パス 409，フレーム 680）の 23 シー ン，2006 年 10 月～2010 年 9 月の南行軌道（パス 60，フレーム 2920）の 19 シーンである．Bperp が約1km 以下の北行軌道 101 ペア（図 12(a)の直線で結ばれたペア）及び南行軌道 79 ペア（図 13(a) の直線で結ばれたペア）について干渉処理を行った．図12 に北行軌道，図 13 に南行軌道の干渉解析 結果を示す．得られた干渉画像（図12(b)，図 13(b)）に対して電子基準点「掛川」を無変動地点とし てアンラップ処理を行い（図 12(c)，図 13(c)），これに気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）による 大気遅延補正を施して（図12(d)，図 13(d)），全てのペアの衛星視線方向の変動量を求めた． 大気遅延補正済みの干渉画像（図12(d)，図 13(d)）を用いて，図 14 に示すように，干渉処理した ペアの期間内で変動は一定と仮定した上で，46 日毎（衛星回帰日数）に衛星視線方向の平均変動量を 計算した（スタッキング）．ペアによって撮像日の間隔が異なるため，平均処理に用いるサンプル数が 異なるが，重み付けは行わなかった．大気遅延補正済みの干渉画像（図12(d)，図 13(d)）には，電離 層等の影響と考えられる東西方向に勾配のある顕著な変動（ノイズ）がみられるものがあり，このよ うな干渉画像を，北行軌道については13 枚，南行軌道については 37 枚除いてスタッキングを行った． スタッキングにより得られた46 日毎の衛星視線方向の変動量について，北行軌道は 2007 年 1 月を 起点とした積算の時系列を図16 に，南行軌道は 2006 年 10 月を起点とした積算の時系列を図 17 に

示す．なお，積算変動量のカラースケールは，図16 と図 17 で異なる．北行軌道の積算変動量の時系 列（図16）で定常的な変動がほとんどみられないのは，北行軌道では，衛星視線方向に対して解析領 域の変動方向（GNSS による，図 15）がほぼ垂直であり，変動検出の感度が低いためと考えられる． 一方，南行軌道では，衛星視線方向と解析領域の変動方向がほぼ平行であるため，変動検出の感度が 比較的高いと考えられる．南行軌道における積算変動量の時系列（図17）では，御前崎付近を中心に 衛星から遠ざかる定常的な変動がみられ，GNSS による変動ベクトル（図 15）と調和的である．なお， 2009 年 8 月 11 日の駿河湾を震央とするフィリピン海プレート内の地震（Mw6.3）による影響はみら れなかった． 謝辞 本解析で用いた PALSAR データの一部は，国土地理院が中心となって進めている防災利用実証実 験（地震 WG）に基づいて，宇宙航空研究開発機構（JAXA）により観測・提供されたものである． また，一部は PIXEL で共有しているものであり，JAXA と東京大学地震研究所との共同研究契約に より JAXA から提供されたものである．PALSAR に関する原初データの所有権は経済産業省および

図 1. 2011 年東北地方太平洋沖地震（Mw9.0）の SAR 干渉解析結果．（左）北行軌道，（右）南行軌道． 図 2. 2011 年東北地方太平洋沖地震（Mw9.0）における アンラップ処理による地殻変動分布．（左）北行軌道， （右）南行軌道． 図 3. 2011 年東北地方太平洋沖地震（Mw9.0）， M7 クラスの 3 つの余震（3/11 15:08 岩手県 沖 Mw7.4，3/11 15:15 茨城県沖 Mw7.7， 4/7 宮城県沖 Mw7.1）について，近地強震 波形を用いて解析した非一様断層すべりモ デルから計算した干渉縞．（左）北行軌道， （右）南行軌道． 北行軌道 南行軌道

図 4. 2011 年 3 月 19 日茨城県北部の地震（Mw5.8）の（上）SAR 干渉解析結果，（下） 一様断層すべりモデルから計算した干渉縞．（左）北行軌道，（右）南行軌道． 図 6. 2011 年 3 月 23 日福島県浜通りの地震（Mw5.7，図の中央付近の干渉縞） の南行軌道における（左）SAR 干渉解析結果及び（右）一様断層すべりモデ ルから計算した干渉縞． 図 5. 2011 年 3 月 19 日茨城県北部の地震（Mw5.8）における 2.5 次元解析に よる（左）東西方向及び（右）準上下方向の地殻変動分布．

図 7. 2011 年 4 月 11 日福島県浜通りの地震（Mw6.7），4 月 12 日福島県中通りの地震（Mw5.9）の北行軌道における （左）SAR 干渉解析結果，（中）近地強震波形を用いた震源過程解析で得られた 4 月 11 日の地震の断層すべり分布 及び（右）震源時間関数．中図の赤星は初期破壊開始点，青星は湯ノ岳断層（２枚目の断層）に設定した破壊開始 点，灰丸は 4 月 11 日の地震から 24 時間以内に発生した M2.0 以上の余震の震央を示す．右図はモーメント解放履 歴を示しており，赤線は塩ノ平断層（1 枚目の断層），青線は湯ノ岳断層（2 枚目の断層），灰色部分は 2 枚の断層全 体に対応する． 図 8. 2011 年 3 月 12 日長野県北部の地 震（Mw6.3）の北行軌道における SAR 干渉解析結果． 図 9. 2011 年 3 月 15 日静岡県東部の地震（Mw6.0）の（上）SAR 干渉解析結果，（下）近地強震波形を用いて解析した非一様断 層すべりモデルから計算した上図点線枠内の領域の干渉縞． （左）北行軌道，（右）南行軌道． Mo=1.83E+19Nm (Mw=6.77)

GCMT 図 10. 2011 年 2 月 22 日ニュージーランド，南島の地震（M6.3）の北行軌道における（左）SAR 干渉解析結果 及び（右）アンラップ画像．星は米国地質調査所（USGS）による震央． 図 11. 2011 年 3 月 24 日ミャンマーの 地震（Mw6.8）における 2.5 次元解析 による東西方向の地殻変動分布． CMT 解 位相が逆転 している所

図 12. 掛川市～御前崎市周辺における北行軌道の SAR 干渉解析結果．(a)撮像日と Bperp の関係，(b)Bperp 約 1km 以内 のペア（(a)の直線で結ばれたペア）の干渉画像，(c)アンラップ画像，(d)大気遅延補正したアンラップ画像．画像の並 び順は，右または下の画像に行くほど，干渉処理に用いたマスター画像の撮像日が新しく，マスター画像の撮像日が 同じ場合は撮像日間隔が長い． (a) (b) (c) (d) 図 13. 掛川市～御前崎市周辺における南行軌道の SAR 干渉解析結果．(a)～(d)の説明は図 12 と同じ． (a) (b) (c) (d) 北行軌道 南行軌道

図 14. 46 日毎の変動量の計算の説明．撮像日間の変 動は一定と仮定して，46 日毎（衛星の回帰日数） の変動量の平均を計算する． 図 15. 2006/1/1-2006/2/1～2009/1/1-2009/2/1（3 年間） の東海地域における GNSS の変動ベクトル．掛川（＋ 印）固定．（上）上下成分，（下）水平成分． 図 16. 掛川市～御前崎市周辺における 2007 年 1 月 15 日を起点とした 46 日毎の衛星視線方向（北行軌道）の積算変 動量の時系列．画像の並び順は，右または下の画像に行くほど積算期間が長く，最後の画像（右最下部）は 2007 年 1 月 15 日～2010 年 10 月 26 日（1380 日間）の積算変動量を示す． ←衛星から遠ざかる 衛星に近づく→ 水平 上下

図 17. 掛川市～御前崎市周辺における 2006 年 10 月 16 日を起点とした 46 日毎の衛星視線方向（南行軌道）の積算変 動量の時系列．画像の並び順は，右または下の画像に行くほど積算期間が長く，最後の画像（右最下部）は 2006 年 10 月 16 日～2010 年 9 月 11 日（1426 日間）の積算変動量を示す．

スキャン SAR 干渉による広域地殻変動検出

PI：日本電気(株)・誘導光電事業部 木村 恒一 CI：日本電気航空宇宙システム(株) 宮脇 正典 日本電気航空宇宙システム(株) 山口 志野 1. はじめに 近年，地震等による地殻変動検出の手段として差分干渉SAR の手法が広く用いられており，多く の成果をあげている．これまでの差分干渉SAR による成果はストリップマップモードによる観測デ ータを用いている．ストリップマップモードは観測幅が70km 程度（ALOS/PALSAR の場合）であり， 地殻変動領域が100km 以上の広範囲に及ぶような巨大地震による地殻変動検出を行うためには，1 パスではカバーできず，複数パスの結果を合成する方法が用いられている．しかし，データ取得に時 間がかかる点や，観測時期のずれによる干渉縞の不連続等の問題が生じる．一方，スキャンSAR モ ードは350km 程度（ALOS/PALSAR の場合）の広い観測幅を有しており，この観測データを用いた 差分干渉SAR が実現できれば，巨大地震による広域地殻変動の検出において非常に有効な手段とな りうる． そこで，我々は，平成21 年度～平成 22 年度で ALOS/PALSAR のスキャン SAR モードの観測デー タを用いたスキャン SAR 差分干渉解析による巨大地震等の広域地殻変動の検出を実施し，スキャン SAR 干渉のための条件の整理および問題点の抽出を行った．平成 23 年度～平成 25 年度は，2011 年 東北地方太平洋沖地震の観測データを用いたスキャン SAR 差分干渉解析を実施し，さらに，干渉縞 の質の改良について試行した．本報告書では，その結果を報告する． 2. これまでの成果の概要 NEC 独自研究および平成 21 年度～平成 22 年度における本 WG において，ALOS/PALSAR スキャ ンSAR モード観測データによる差分干渉 SAR 解析を実施した．その中で，2008 年中国四川大地震 (2008/5/12, Mw7.9)，2010 年チリ地震(2010/2/27, Mw8.8)等のスキャン SAR 差分干渉解析を実施し， これらの地震による地殻変動パターンの検出に成功した．2008 年中国四川大地震のスキャン SAR 差 分干渉解析結果を図1 に，2010 年チリ地震のスキャン SAR 差分干渉解析結果を図 2 に示す．[1] また，ALOS/PALSAR のさまざまな干渉条件の干渉ペアについてスキャン SAR 差分干渉処理を実 施した．その結果，良好な干渉結果が得られる干渉条件として干渉ベースライン（Bperp）700m 以 内，バースト間オーバーラップ率30%以上という目安を得た．ALOS/PALSAR のスキャン SAR 干渉 条件と干渉結果の質の関係を図3 に示す． スキャンSAR 差分干渉解析における課題として以下を抽出した． ・山地での干渉性が悪い ・大気遅延，電離層遅延の影響の補正

図 1. 2008 年中国四川大地震のスキャン SAR 差分干渉解析結果

図 3. ALOS/PALSAR におけるスキャン SAR 干渉条件と干渉結果の質の関係

3. 平成 23 年度～平成 25 年度の研究成果

3.1. 2011 年東北地方太平洋沖地震のスキャン SAR 差分干渉解析

2011 年 3 月 11 日に東北地方太平洋沖地震（Mw9.0）が発生し，東北・関東地方に甚大な被害をも

たらした．地震WG より ALOS/PALSAR スキャン SAR モードでの緊急観測を要求し，スキャン SAR

モード観測データを取得していただいた．この直後にALOS は運用停止となってしまったが，この貴 重なデータを活かすべく，スキャンSAR 差分干渉解析を実施した．残念なことに解析データペアは 干渉ベースラインBperp が 2km 以上と非常に大きくスキャン SAR 差分干渉解析を行うには非常に厳 しい条件であった．解析データの諸元を表1 に示す．また，スキャン SAR 差分干渉解析結果を図 4 に示す．本処理は，再生処理はフルアパーチャ方式による．また，地震後データの軌道データは予報 値を使用している． 表 1. 2011 年東北地方太平洋沖地震のスキャン SAR 差分干渉解析データの諸元

図 4. 2011 年東北地方太平洋沖地震のスキャン SAR 差分干渉解析結果 3.2. スキャン SAR 差分干渉解析品質向上の試み 2011 年東北地方太平洋沖地震の差分干渉解析結果は，干渉条件が悪いため品質の良い干渉縞を得る ことはできなかった．特に，山間部ではほとんど干渉していない．ここで，干渉条件の悪いデータの 干渉品質を向上することはできないかと考え，以下の試みを行った． ・時間領域再生処理により，再生処理において地形起伏補正の実施（従来はフルアパーチャ方式に より画像再生を実施）

・レンジフィルタの適用（ground reflectivity shift を考慮し，オーバーラップ帯域のみを使用） ・アジマスフィルタの適用（バーストがオーバーラップしたデータのみ使用） 図5 に適用したレンジフィルタおよびアジマスフィルタの概念図を示す． 解析領域の地形情報および強度画像を図6 に示す．再生処理における軌道データは高精度軌道デー タを用いた．また，地形情報（DEM）は国土地理院基盤地図情報 10m メッシュ標高を使用した． スキャンSAR 差分干渉解析結果を図 7 および図 8 に示す．図 7 はレンジフィルタおよびアジマス フィルタを適用しない場合の差分干渉縞およびコヒーレンスを，図8 はレンジフィルタおよびアジマ スフィルタを適用した場合の差分干渉縞およびコヒーレンスを示す．（本解析においては軌道誤差の補 正は実施していない．） 結果としては，時間領域再生処理（再生時に地形起伏の補正を実施）によるスキャンSAR 差分干 渉縞の品質向上はほとんど見られなかったが，レンジフィルタおよびアジマスフィルタの適用により， 干渉エリアの拡大（例として北上盆地，仙台平野，房総半島）およびコヒーレンスの向上（干渉して いるエリアについてコヒーレンス値2 倍以上に向上）の効果が認められた．ただし，山間部における 干渉性の向上に関しては効果が認められなかった．

図 5. レンジフィルタおよびアジマスフィルタの概念図

図 7. 差分干渉縞およびコヒーレンス（レンジフィルタおよびアジマスフィルタ適用無）

3.3. まとめ

ALOS/PALSAR スキャン SAR モード観測データを用いた差分干渉 SAR 解析により，2011 年東北 地方太平洋沖地震による広域地殻変動検出を試みた．干渉条件が悪く，品質の良い差分干渉縞が得ら れなかった．特に，山間部ではほとんど干渉しなかった．

差分干渉縞の品質向上のため，以下を試みた．

・時間領域処理により，再生処理において地形起伏の補正を実施 ・レンジフィルタ（ground reflectivity spectrum shift を考慮）を適用 ・アジマスフィルタ（バースト間オーバーラップデータのみ使用）を適用 結果としては，山間部の干渉性の向上は見られなかったが，平野部の干渉品質向上（コヒーレンス 向上）の効果は見られた． スキャンSAR 差分干渉解析において，干渉品質向上のため，レンジフィルタ，アジマスフィルタ の適用は平地において有効であることが確認できた．ただし，山間部においてはこれらフィルタの効 果は認められなかった．山間部を含めた干渉縞を得るためには，干渉ベースライン条件，バースト間 オーバーラップ率条件を考慮した観測を行うことが重要であると思われる． 4. 発表実績 本研究成果は，下記において発表を行った．

[1] Masanori Miyawaki, Shino Yamaguchi and Tsunekazu Kimura,

“Extraction of wide-ranging crustal movement using ALOS/PALSAR ScanSAR interferometry”, IGARSS 2011, pp. 1187-1190, July 2011, Vancouver, Canada.

[2] Masanori Miyawaki and Tsunekazu Kimura,

“Improvement of ScanSAR interferometric processing”, IGARSS 2013, pp. 334-337, July 2013, Melbourne, Australia.

5. 謝辞

本研究において，防災利用実証実験に基づいて提供されたデータを解析に使用させていただいた．

ALOS PALSAR と GPS データに基づく

東北地方歪み集中帯の変動場に関する研究

PI：東北大学大学院・理学研究科地震・噴火予知研究観測センター 太田雄策 CI：東北大学大学院・理学研究科地震・噴火予知研究観測センター 三 浦 哲 1. はじめに 東北地方は，太平洋プレートが年間80-100mm/年の速度で沈み込み，多くのプレート境界型地震が 発生するプレート収束境界に位置している．さらに上盤側プレートに位置する東北地方では主に上部

地殻で発生する内陸地震も数多く発生している．Miura et al. (2004) は国土地理院 GEONET データ

および東北大学の連続 GPS 観測データから，プレート収束方向に直交する東北地方奥羽脊梁山脈に そったひずみ集中帯を見出した．さらに，見出されたひずみ集中帯の分布と，内陸地震の震央分布が よい一致を示すことを指摘している．このように内陸地震発生過程を理解する上で，測地データから 得られるひずみ分布は極めて重要である．一方で，GEONET による GPS 観測においては，その観測 点間隔が約20km 程度であり，それよりも細かい空間スケールの現象を見出すことが難しい．そのた め東北大学ではGEONET を補完するように，主に東北地方中央部において連続 GPS 観測を実施し， 奥羽脊梁山脈周辺におけるより詳細な地殻変動場の理解を進めてきた．このような背景の中で，発生 した内陸地震が2008 年岩手・宮城内陸地震である． 2008 年岩手・宮城内陸地震は 2008 年 6 月 14 日午前 8 時 43 分に岩手県と宮城県の県境付近で発 生した地震である．震源の深さ8 km，マグニチュードは気象庁マグニチュード Mj 7.2 で，発震機構 は西南西－東南東方向に圧縮軸を持つ逆断層型であった．震源の位置等から，東北地方奥羽脊梁山地 のひずみ集中帯で発生した内陸地震と考えられている．地震時変動と地震後変動の先行研究はこれま でに数多く存在する．地震時変動に関して，例えばOhta et al. (2008) では地震時の kinematic GPS

データと余震分布から2 枚の西に傾き下がる (西傾斜) 矩形震源断層を推定した．また，Takada et al. (2009) では InSAR の結果と余震分布から，西傾斜断層だけではなく東に傾き下がる (東傾斜) の断 層も本震時に同時に活動した可能性を示した．Abe et al. (2013) では，より詳細に東傾斜断層の存在 について検討を行った．彼らは断層形状の推定およびその断層面での詳細なすべり分布の推定を InSAR データ，SAR ピクセルオフセットデータ (ピクセルオフセットは異なる時期に取得された２枚 の SAR 強度画像のピクセル間のずれをサブピクセルの精度で計測する技術（例えば，飛田 他, 2001）) ，ならびに GPS データを用いて行っている．その結果，東傾斜断層と西傾斜断層それぞれ で解放されたエネルギー (モーメント・マグニチュード) がほぼ同一で，東傾斜断層の寄与率が地震 時すべりにおいて大きいことを示唆している．地震後の余効変動は，地震後に観測される地殻変動の 総称である．その原因は大別して3 つに分けることができ，余効すべり (例えば，Bürgmann et al.,

2002，Iinuma et al., 2009) ，間隙弾性反発 (例えば，Jónsson et al., 2003)，粘弾性緩和 (例えば， Pollitz, 1997) が挙げられる．そもそも地震という現象は巨大な岩石実験であると考えられ，地震に 伴う応力変化に伴って発生する余効変動はリソスフェアの強度 (レオロジー) に関する情報を含んで いると考えられる．すなわち内陸巨大地震後の余効変動を時空間的に詳細に調べることによって，当 該地域 (本課題の場合は奥羽脊梁山脈ひずみ集中帯) の地下構造等の情報を引き出すことが可能であ る．たとえばIinuma et al. (2009) は，地震後 1 か月の定常観測網と臨時観測網の GPS データの解 析にもとづき，地震時すべりの大きかった部分の浅部延長および，本震では動かなかった震源断層北

側の出店断層において余効すべりが発生していることを見出した．彼らは地震後1 ヶ月のデータセッ トから得られる余効変動の空間パターンはほぼ余効すべりで説明が可能であり，間隙弾性反発および 粘弾性緩和では説明ができないことを示している．高田 他, (2011) は 2008 年から 2009 年末の ALOS/PALSAR データの InSAR 解析を用い，パス 402 (北行軌道) の画像では栗駒山東麓において， パス53 (南行軌道) の画像では国見山東麓および雨田森において，それぞれ短波長の余効変動と考え られる変位を検出した． 彼らは栗駒山東麓および国見山東麓における余効変動に関しては断層すべり で説明が可能であることを示したが，雨田森における余効変動に関する詳細な議論は行なっていない． また，彼らは通常の1 ペアの画像による InSAR 解析による結果によって議論を行なっており，その 時間発展は明らかになっていない． より長期の余効変動については，Ohzono et al. (2012) による GPS データにもとづく先行研究があ る．彼らは東北日本のGPS データを 2.2 年間の期間にわたって解析をし，それらから広域に渡る特徴 的な地殻変動を見出し，それら余効変動が粘弾性緩和に起因していることを示唆した．具体的には球 殻２層構造モデルによる粘弾性緩和モデル (Pollitz, 1997) にもとづいて，粘性緩和を駆動する地震時 断層モデルには Ohta et al., (2008) を用いて予想される粘性緩和による余効変動量を計算し，GPS 観測値と比較を行った．その結果，震源域から数十km 以上離れた領域では地殻変動場を説明できる ものの，震源域近傍では観測値とモデル計算値が大きく乖離する結果となった．彼らはその原因とし て次の可能性を指摘している．1 つは，震源域近傍の粘弾性構造が，東北日本の広域的な粘弾性構造 と異なる可能性である．すなわち，震源域近傍は奥羽脊梁山脈の下部に当たるため，その周囲と比較 して弾性層が薄いもしくは，粘性層の粘性係数が小さく，その結果粘性緩和による影響が大きく，変 位量が大きい可能性である．もう一つは GPS 観測点の付近で局所的な余効すべりが発生している可 能性である．しかしどちらの原因であっても，震源域付近は山間部となっており，GPS 観測点を設置 可能な場所が極めて少なく，GPS データからのみで震源域近傍の変動要因を推定することは極めて困 難である．また，地上設備が不要な InSAR を用いた解析でも解析領域が山間部に当たり，冬季の積 雪等の影響を受けて干渉度が低下し，解析が難しいという問題があった． このような背景のもと，本実証実験課題は，ALOS PALSAR データと GPS データを統合解析する ことによって，東北地方奥羽脊梁山脈におけるひずみの時空間変化を詳細に捉えることを目的とし， 研究期間を通してこれまで解析を進めてきた．本報告ではその概要について述べる． 2. PS-InSAR 時系列解析による余効変動解析結果 InSAR データにはALOS/PALSAR データを用い，本震発生後の 2008 年 6 月から 2010 年 10 月 までの南行軌道13 シーン，および北行軌道 9 シーンを用いた．本報告書では紙面の関係で南行軌道 のデータの結果のみを示す．地震後の地殻変動場を時空間的に推定するために，PS法によるInSAR 時

系列解析パッケージであるStaMPS (Hooper et al., 2007) を用いた．数値標高データにはSRTM4 を

用いた．南行軌道のマスター画像は2009 年 6 月のデータを，北行軌道のマスター画像は 2009 年 9 月 のデータをそれぞれ使用した．また，初期PS 候補点抽出の閾値である振幅安定度 (DA) の値は StaMPSパッケージによる解析で標準的な値である 0.4 を採用した．南行軌道データの解析の結果， 震源断層上盤側でLOS短縮（隆起もしくは東向き変位），下盤側でLOS伸長（沈降もしくは西向き変 位）のパターンが見られ，上盤側では本震発生後，2010 年 10 月までの期間に最大 0.22 m程度の累積 変位による短縮域が確認された (図 1，図 2)．

図 1. 南行軌道画像の解析結果．2008 年 7 月 16 日を基準とする各グリッドの累積変位．長矢印：衛星進行方向，短矢 印：視線方向，青：LOS 伸長 (沈降もしくは西向き変位)，赤：LOS 短縮 (隆起もしくは東向き変位)．Ohta et al. (2008) で推定した 2 枚の矩形断層 (本震震源断層) を併記．カラースケールは変動が最も小さいと考えられる 2008 年 8 月撮 像時データにおける断層下盤側領域から計算したノイズレベル (3σ) 以上の値を持つ部分のみに色を付けている．

図2 に 2010 年 10 月までの累積変位量と，得られた変位時系列を示す．これを見ると，大局的には下 盤側で沈降もしくは西向きの水平変位，上盤側で隆起もしくは東向きの水平変位という傾向が確認で きる．特に下盤側の変動の時間発展を見るとほぼ等速に変動が進行しており，これはOhzono et al. (2012)で指摘された粘弾性緩和による余効変動の結果と矛盾しない．さらにこうした長波長の変動の 他に，特に上盤側において短波長の特徴的な変動が存在していることが分かる．それらは主に高松岳 および雨田森に位置し，さらにその時間発展を見ると，下盤側と同様に地震発生後からほぼ等速で変 動が進行しているように見える．しかし，断層上盤側の時系列は下盤側と比較してノイズレベルが高 く，変位時系列が減衰しつつ進行している可能性も否定できない結果となった． また精度評価のために直近のGPS 時系列との比較を行った．図 2 (右図)に断層上盤側 2 箇所の GPS

観測点(GEONET および東北大学観測点)の日毎の 3 成分座標時系列を ALOS PALSAR 南行軌道の衛

星視線方向 (LOS)に変換したものと，PS-InSAR 時系列の結果の比較を示す．両者を見ると数十 mm 程度の範囲内で一致しており，今回得られている最大で200mm を超えるような変動を考える上では， 十分な精度が得られていることが分かった． 図 2. 2010 年 10 月における PS-InSAR 時系列解析結果(上図)および，局所的 LOS 短縮域および下盤側における時系列 (下図)とその領域．標準偏差をエラーバーで示す．太破線：LOS 変位のピボットラインを示す．上左図の高松岳，雨田 森，本寺における周辺 3×3 グリッドの平均から各シーンの変位値を計算し，それを時系列にしたものを下左図に示す． (右図): GEONET 0913 観測点および東北大学 ICNS 観測点における 3 成分座標時系列を ALOS PALSAR 南行軌道の衛 星視線方向 (LOS)に変換した時系列(黒色)および，PS-InSAR 時系列解析によって得られた GPS 観測点に隣接する 9 ピクセルの変位量を平均した結果 (緑色)．

3. 得られた余効変動場の解釈 図1，2 のように，南行軌道では長波長成分で見ると震源断層を境界に LOS 伸張，短縮が分かれる 変動パターンを示した．１章で既に述べたように，地震後の長期 (地震後 2.2 年) 余効変動に関して はOhzono et al. (2012) による先行研究が存在する．彼らは地震後の GPS データの解析から東北日 本弧中央部全体に変位がおよぶ水平変動および震源域周辺の特徴的な沈降を見出し，そうした長期・ 広域にわたる変動が地震に伴う応力擾乱の下部地殻もしくは上部マントルにおける粘性緩和によって 説明可能であることを示した．本研究領域以外でも，地震後に長期にわたって広域で地殻変動が検出 される例は多いが，数年におよぶ変動はやはり粘性緩和によって説明可能である場合が多い．以上の 先行研究等を考慮すると，本研究で得られた震源断層を挟んでの特徴的なLOS 変位のパターンには 粘性緩和の影響が少なからず含まれていると考えられる．そこで，その影響を以下で評価した．まず， 南行軌道画像の結果に合わせて，2008 年 7 月 16 日から 2010 年 10 月 22 日の間の累積変位について， 同期間のOhzono et al. (2012)の粘弾性緩和モデルから期待される累積変位を図 3 (左)に示す．ここで 示す値はLOS 変位に変換済みである．次に，それを本研究で得られた南行軌道の解析結果から差し 引いた結果を図3 (右)に示す．GPS データによって推定された粘弾性緩和モデルは大局的には震源断

層下盤側でLOS 伸長，上盤側で LOS 短縮の傾向を持ち，本研究において PS-InSAR 解析によって得

られたLOS 変化のパターンと調和的であり，特に下盤側の長波長変動のほとんどは説明が可能であ

る．そのため断層下盤側の変動は粘弾性緩和によるものと結論付けることができる．

次に上盤側の短波長変動，特に雨田森付近のLOS 短縮について検討を行った．2008 年 岩手・宮

城内陸地震では地震時に西傾斜の逆断層だけでなく，東傾斜の逆断層が同時に動いた可能性が指摘さ れている (Takada et al., 2009；Abe et al., (2013))．Abe et al. (2013) では東傾斜，西傾斜の両断層

についてSAR ピクセルオフセットデータ，InSAR，GPS データから非平面形状の断層モデルを推定 し，地震時のすべり分布インバージョンを行った． その結果，地震時の SAR データを説明するため には東傾斜断層の存在が必要で，本震時のモーメント解放は西傾斜・東傾斜の両断層がともに同程度 であることを示した．このような背景のもと，仮に東傾斜の断層面で非地震性すべりが継続的に発生 していると考えたフォワード計算を行った．その結果，Mw5.9 程度の規模の非地震性すべりがあれば， おおむね雨田森付近の変動を説明できることが分かった．一方で単純な矩形断層では短波長変動の全 ては説明できず，より複雑なモデル構築が今後必要になるものと考えられる． 図 3. (左図): 震源域近傍の粘弾性緩和モデル (Ohzono et al., 2012)．2008 年 7 月 16 日を起点とする 2010 年 10 月 22 日までの累積変位を南行軌道の LOS に変換したもの．(右図)：南行軌道の LOS 変位 (2008 年 7 月 16 日から 2010 年 10 月 22 日までの累積変位) から図 1 で示した同期間の粘弾性緩和を差し引いたもの．下盤側の変動を概ね説明できて いることが分かる．

4. まとめ 本実証実験課題では ALOS/PALSAR データに PS-InSAR 時系列解析を適用し，2008 年岩手・宮 城内陸地震 (以下，本震) 発生後の余効変動を詳細に調べ，内陸地震の地震後のひずみ解消過程を明 らかにすることを目的として研究を行った．南行軌道解析の結果から，震源域近傍は震源断層を挟ん だ長波長の変位と，震源域近傍に特徴的な短波長の変位が複合して発生していることが明らかとなっ た．特に，特徴的な短波長の変位として局所的LOS 短縮域が震源断層上盤側の栗駒山北側の雨田森 付近および栗駒山西側の高松岳付近の２箇所で明瞭に検出された．雨田森付近の局所的LOS 短縮域 の最大LOS 変位は 0.22m 程度であった．雨田森付近の変動は先行研究によって 2009 年までの変動 が指摘されていたが，本研究では本震から2.2 年経った 2010 年後半においても，ほぼ減衰せずに一 定速度でLOS の短縮が継続していることを明らかにした．また，高松岳付近の変動は本研究で初め て見出された変動である．さらに，本震震源断層を境界とする長波長のLOS 変位のパターンが粘弾 性緩和によって説明可能なことを示した．長波長のLOS 変化を適切に除去することで，震源断層上 盤側の短波長成分をより明瞭に抽出することに成功した．さらに断層上盤側における短波長変動のう ち，雨田森付近の局所的LOS 短縮域について検討を行い，非地震性すべりが生じていた可能性を示 した． 謝辞： 本研究で用いたSAR データは，「衛星データを用いた地震・地盤変動データ流通及び解析ワーキン ググループ」 (地震 WG) および PIXEL 共有データを通じて提供を受けました. PALSAR データ の所有権は経済産業省および宇宙航空研究開発機構 (JAXA) にあります．また，国土地理院

GEONET 観測点の GPS データを使用しました．また Andrew Hooper 博士には StaMPS 解析ソ

フトウェアを提供して頂きました．記して感謝いたします.

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飛田 幹男,村上 亮,中川 弘之,矢来 博司,藤原 智,2001,SAR 画像マッチングによる有珠山周辺の

ALOS 立体視画像による活断層の詳細位置特定の精度と効率の向上の可能性調査

PI：（公財）地震予知総合研究振興会・地震調査研究センター 松浦 律子 CI：（公財）地震予知総合研究振興会・地震調査研究センター 田力 正好 （公財）地震予知総合研究振興会・地震調査研究センター 松田 時彦 東北大学・理学部 今泉 俊文 岩手大学 工学部名誉教授 横山 隆三 1. はじめに 本研究は，政府の地震調査研究推進本部の総合基本施策に基づき，日本全国の活断層詳細位置を特 定する作業に，ALOS 立体視画像を活用することによって，判読精度や判読作業効率が向上する手法 を開発する目的で，ALOS の過去に蓄積された可視光画像の中から可能な限り画面中全域が晴天時を 選び出し，立体視画像を作成して既知の明瞭な活断層位置や伏在とされる活断層位置に関しての比較 検討など，活断層判読作業へのALOS データの活用手法を検討するものである．本研究の着想時点に は，ALOS データを用いることによって，一辺 35km と，これまで高々数キロ毎の範囲を航空写真判 読で狭い範囲毎に探索されていた地下の活断層を，地震の原因となるテクトニクスを考慮しながら探 索できる範囲で一度に見られる利点が予想されていたが，実際に本研究によって，これまで見落とさ れていた活断層や，活断層と誤認されていた大規模地すべりなどの発見という成果があがり，ALOS 立体視画像は活断層の探索に大変有用であることが判った． 2. 目的 日本国内の活断層の詳細位置特定を行いながら，ALOS 立体視画像の活用によって，地表に現れた 地下の断層運動の痕跡を見落とさないように抽出する，変動地形判読の精度や作業効率が向上する手 法を開発する．必要に応じて海外の活断層周辺の画像を検討して，衛星データによる立体視画像によ って活断層の見え方の事例を蓄積する． 3. 方法 ALOS が過去に蓄積してきた対象地域の可視光画像データの中から，プレビュー画像を用いて出来 るだけ晴天部分が広い画像を見つけ出す．全領域雲が無い画像が取得できていない部分に関しては， 活断層が存在する可能性が高い領域と既知の活断層が分布する領域に雲が少ない最良の画像を選択す る．選択した画像の二方向の可視光データを用いてオルソ変換したパンシャープンカラー立体視画像 を作成する．これに既知の活断層トレースを重ね合わせ，活断層と判定されている変動地形が，地下 にある震源断層の形状を考慮しながら地表に変動地形として見落としている部分がないか，或いは既 存の活断層トレースが無理につなげられている，或いは逆に途中で断ち切られている部分がないか， 注意して判読作業を実施する． 4. 結果 地域によってALOS による立体視画像が非常に有効であることが判った．例えば東北地方は南北方 向に延びた逆断層が数多く分布していので，南北に近い方向で飛ぶ衛星からの視差によって段差や撓 曲が認識し易いことが判った．そのため，これまで東北地方の脊梁山脈を挟んで東西両山麓部に寒暖

層が分布しているが，北端に近い山地西側の花輪東断層に対応する山地東側の断層は確認されていな かったが，立体視画像によって極めて活動度は低いものの，活断層が存在することが発見された（図 1）． 図 1. 新活断層の発見例 花輪東断層に対応する東北地方脊梁山地東側の診断層トレース さらに，火山堆積物によって通常は活断層が見つかりにくい岩手山の山麓部にも，地下の活断層の 存在を推定させる部分が存在していることが判った．この結果雫石盆地西縁断層帯は従来より長さが 延びて，岩手山を越えて北側の八幡平まで延びていることが確認された（図 2）． 一度に広い範囲を立体視できるため，例えば図2 に示した福島県飯坂温泉付近で，これまで一つな がりの断層トレースとされていたものが，二状の雁行する活断層と，中間の大規模地すべり地形の末 端部とに分かれることが明瞭に確認できた（図 3）．

図 2. 火山山麓に見つかった活断層の例 岩手山山麓を挟んで連続する断層トレース

図 3. 大規模地すべりが活断層トレースと誤認されていた例 飯坂温泉付近の雁行する活断層トレースと地すべり末端部の撓曲 しかしながら，中国地方のように主として東西方向に延びる横ずれ断層が卓越している地方に置い ては，ALOS 衛星の軌道方向の制約から，長い断層を異なる日付の画像をつないで見ることになり， 色調の違いなどが，画像を背景として判読結果を表示した際に，一般に対しては印象が変わる可能性 もある．ALOS 画像の得意部分を生かした活用が必要である． 海外に関しては，現地調査を行えたニュージーランドに関して，現地調査による変動地形と，ALOS 画像での見え方との比較を行えた．例えばニュージーランド北島の Mahia 半島附近の地震による隆起 海岸地形は，地質構造を断ち切る方向に隆起海岸が形成されている様子が，ALOS の画像から良好に 認識できることが判った．ニュージーランドのように人工改変による地形擾乱の影響がない領域が広 大な地域に関しては，ALOS 画像は活断層判読の重要なツールとなる．今後判読作業が行われる北海 道地域に関しては，人口密度が低く，また変動地形の波長が本州などより長いことが予測されるので， ALOS 画像の活用が，活断層の判読効率化に寄与することが期待される．

図 4. 海外の変動地形の現地状況と ALOS 画像比較例 ニュージーランド北島の Mahia 半島における完新世地震性隆起海岸の隆起ベンチと地質構造 5. おわりに 以上のように，本研究によってALOS 可視光データは，地下の活断層の抽出の重要な手段となるこ とが確認された．また，北方四島のように，航空写真が利用不可能な国土に対しても，あるいは外国 で地震断層を比較のために判読するなどの研究には，ALOS 画像は重要な手段であることは論を待た ない．しかし現在は稼働中の衛星の不在によって立体視画像の作成に必要な新たな画像が得られない 状態が3 年に及ぼうとしている．代わりに東日本大震災などを契機に航空機レーザー測量による５ｍ DEM データや２ｍDEM データの取得が国土交通省の色々な部局で進みつつある．今後は，活断層判 読に関しては，DEM データがまず活用され，詳細 DEM 取得できない地域をカバーする手段として の地表から見つけ出す作業にALOS データを活用するという方向が主流となると予測される．しかし 詳細DEM データが国土の全域をカバーするにはまだ相応の期間を要するであろう．また，大地震の 超低頻度発生率を考える時，研究事例を増やす重要な手段として海外での大地震前後のデータを取得 する手段として，ALOS の可視光データは重要である．PALSAR 以外にも地震研究の衛星データニー ズがあることは，忘れないで頂きたい． 本ワーキングで衛星データを利用する機会を得られたことを，国土地理院，JAXA，地震調査研究 推進本部はじめご関係の皆様に感謝申し上げる． 6. 印刷成果 水本匡起・田力正好・松田時彦・松浦律子, 2013, 福島盆地中部，飯坂付近における福島盆地西縁断 層帯の不連続部について, 活断層研究, 38, 29-40.