(57)【要約】      （修正有）【課題】従来方法による自動読み取りは、フィルター処理した波形データに赤池による情報量基準を適用し行っている。この手法は完全に数学的方法であり、地震学的知見は、組み込まれていない。このため、ノイズを地震波と読み誤る場合や、逆に、地震波をノイズと間違える場合がある。地震の専門家等がＰ波やＳ波の到着時刻を読み取る場合、総合的に判断している。例えば、地震の揺れはノイズに比べ、長く継続する傾向があり、ノイズの周波数と地震の周波数には違いがある。このような地震学的知見を考慮し、ノイズ振幅が大きくなる場合でも、両者の違いを見分け、到着時刻を正確に読み取っている。従来技術には、地震学的知見を組み込む手法が開発されていない。【解決手段】地震学的知見や、人間と同様の、総合的チェックを行う機能を、自動読み取りのソフトウエアに組み込む方法を開発し、その機能を組み込むことにより、自動読み取りの高精度化を図る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に発生した多数の波形データと、地震の専門家やオペレータによるそれらの波形データのＰ波、Ｓ波到着時刻の読み取りデータ、及び、それぞれの波形データについての、振幅や周波数が変化する複数の時間区間における、Ｓ／Ｎ比、卓越周波数、水平動と上下動の振幅比、区間の時間長、区間内での振幅変化、等のデータを用いることを特徴とする、Ｐ波、Ｓ波到着時刻とノイズの到着時刻とを見分けるための評価関数の決定法。
【請求項２】
〔請求項１〕の評価関数を用いることを特徴とするＰ波、Ｓ波到着時刻の自動決定法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  日本では、１０００点以上の高感度地震計が設置され、一日に約４００個の地震が発生している。防災科学技術研究所、気象庁、大学等は、地震活動や地下構造の調査研究を行っているが、これらの調査研究には、Ｐ波とＳ波の到着時刻を読み取る必要がある。観測点数が多く、地震数も多いことから、読み取りを行う必要がある地震記録数は膨大で、読み取り作業に多くの経費が必要になっている。また、地震活動や地下構造の調査研究の高精度化には、より多くの観測点を設置する必要がある。観測点数が増えると、読み取りの量も増えるため、読み取り作業が調査研究高度化の隘路になっている。本発明は、Ｐ波、Ｓ波到着時刻を正確に読み取るための手法に関するものであり、利用分野は、気象庁、防災科学技術研究所、大学、電力会社等による、地震観測データの自動解析装置等の機器である。
【背景技術】
【０００２】  地震のＰ波、Ｓ波到着時刻の自動読み取りに関する研究は、１９７０年代の後半に開始され、１９８０年代以降、多くの研究者により自動読み取りのためのシステム開発が行われてきた（例えば、非特許文献１参照。）。従来技術は、赤池の情報量基準（例えば、非特許文献２参照。）を用いて、ノイズの時間区間とＰ波やＳ波の時間区間との境界を決定し、その時刻位置をＰ波やＳ波の到着時刻とするものである。しかし、ノイズの振幅は、時間的に大きく変化し、Ｐ波到着の直前に、自動車等によるノイズが混入する場合がある。従来方法では、ノイズを地震波と間違えて読み取る場合が多い。このため、防災科学技術研究所、大学、気象庁等の地震研究や業務に従事する機関では、従来技術による自動読み取り結果を最終結果として採用することはできないと判断し、現在も、多くの読み取り作業を行う人員を採用し、人間による読み取りを行っている。【０００３】  また、地震波形データと、読み取りデータに、人工知能のアルゴリズムを適用し、到着時刻を読み取る手法も提案されている（非特許文献３参照）。しかし、この方法による精度は低く、実用化には至っていない。【０００４】  実験室で発生するＡＥのＰ波、Ｓ波自動読み取り（例えば、特許文献１参照。）に関する研究も行われているが、実験データには、自動車等のノイズが入らないことから、ノイズ除去に関するアルゴリズムは組み込まれていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許公開２００４−２８６５２７、独立行政法人産業技術総合研究所平成１５年３月２０日（２００３．３．２０）多成分ＡＥ波形の初動検出方法。
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】横田  崇・周  勝奎・溝上  恵・中村  功（１９８１）：地震波データの自動検測方式とオンライン処理システムにおける稼動実験，Ｂｕｌｌ．Ｅａｒｔｈｑ．Ｒｅｓ．Ｉｎｓｔ．，５５，４４９−４８４．
【非特許文献２】樺島祥介、北川源四郎、甘利俊一、赤池弘次（２００７）：赤池情報量規準ＡＩＣ−モデリング・予測・知識発見、共立出版。
【非特許文献３】Ｚｈａｏ  Ｙ．ａｎｄ  Ｋ．Ｔａｋａｎｏ，Ａｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｂｒｏａｄｂａｎｄ  Ｓｅｉｓｍｉｃ  Ｐｈａｓｅ  Ｐｉｃｋｉｎｇ，Ｂｕｌｌ．Ｓｅｉｓｍ．Ｓｏｃ．Ａｍ．，８９，３，６７０−−６８０，１９９９．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  従来方法に読み取りでは、主に情報量基準（ＡＩＣ）〔非特許文献１〕が最大となる時刻位置を到着時刻とするものである。これは、ノイズが定常的であるとして、確率論的に到着時刻を求める方法であり、地震学的知見は組み込まれていない。このため、Ｐ波、Ｓ波到着後の位相を読み取る、あるいは、逆に、到着前のノイズ、を到着時刻として読み取る場合が多い。読み取りでは、ノイズであれば、振幅が大きくても読み取らないようにする必要があり、逆に、地震波であれば、振幅が小さくても読み取る必要がある。地震であるかノイズであるかを自動的に判定できれば、読み取り精度の向上が期待できる。地震学者と同様の判断で、両者を見分ける方法を開発することにより、正確な到着時刻を自動的に読み取れるようにする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  地震の専門家や読み取りに従事しているオペレータは、到着時刻を読み取る場合、地震波の到来で振幅が大きくなったのか、ノイズで偶然大きくなったのかを、地震学的知見と、波形の特徴を見て、総合的に判断し、両者を区別している。自動読み取りのシステムに、地震の専門家等が行うのと同様の、総合判断を行う機能を組み込むことができれば、高精度化できると考えられる。【０００９】  一方、地震の専門家等は、到着時刻を読み取る場合、振幅が大きくなるか、周波数が時間的に変化している時刻を読み取る。適切なフィルターを通すと、周波数が変化する時刻で、振幅が変化する。従って、地震の専門家等は、適切なフィルターを通した波形データの振幅が大きくなる時刻を、到着時刻として読み取ると考えることができる。【００１０】  自動車等の振動によるノイズが混入する場合にも、振幅は大きくなるため、振幅が大きくなる時刻は、複数個存在する場合がある。従って、到着時刻を読み取るということは、振幅が大きくなる複数の到着時刻の候補の中から、地震波到来により振幅が大きくなる候補を選ぶことであると考えることができる。【００１１】  地震の専門家等が到着時刻を読み取る場合は、複数の候補の周波数や、振幅、時間差、到着前のノイズの特徴等を目で見て、総合的に判断していると思われる。本発明による方法は、図１に示すように、
１）多数の地震波形データと、地震の専門家により読み取られた、Ｐ波、Ｓ波到着時刻データを用い、２）地震波形データから、振幅が大きくなる時刻を計算し、到着時刻の候補とし、
３）候補と候補との間の区間、最初の候補より前の区間、最後の候補より後の区間での、卓越周波数や、時間差、振幅比等のパラメータの値を計算し、その値を保存する。
４）３）による卓越周波数等のパラメータを用いて、到着時刻の中から、Ｐ波やＳ波の到着時刻を選ぶための評価関数の初期モデルを作成し、
５）地震の専門家による到着時刻の読み取り値と、評価関数により選択された候補の到着時刻との時間差が最も小さくなるよう、４）の初期モデルを改良するものである。
【発明の効果】
【００１２】  従来方式によるＰ波、Ｓ波自動読み取りの精度が低いため、地震研究に従事している、気象庁、大学、防災科学技術研究所等では、合計約１００名程度のオペレータを採用し、読み取り作業を行っている。本発明で自動読み取りが高精度化されると、この作業を軽減でき、大幅なコスト削減及び迅速な地震データ解析が行えるものと期待される。現在は、読み取り作業に時間と労力がかかることから、より高密度の地震観測網整備が困難になっている。本発明により、観測網の高密度化、地震研究の促進が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】Ｐ波、Ｓ波自動読み取りシステム作成法の概念図
【発明を実施するための形態】
【００１４】  ｉ番目の地震、ｊ番目の観測点の、適切なフィルターを通した地震波形データを、Ｆｉｊ（ｔ）とし、区間ｔ＝０からｔ０では振幅の時間変化が閾値以下であるが、ｔ０以降、地震波の到来や、ノイズの混入で、振幅が閾値以上になったとする。振幅が大きく、地震波が明らかに到来したと考えられる時間区間に時刻ｔ４を設定し、到着時刻は、区間ｔ０−ｔ４の中に含まれるものとする。区間０−ｔ０でのＦｉｊ（ｔ）の絶対値の平均値をＡ０とする。
【００１５】  次に、Ｐ波到着時刻の候補の推定方法の一例を示す。関数Ｚ（ｔ）を以下のように定義する。
【数１】
2012127929.tif 000003
Ｒｍは、１より大きい定数で、例えば、
【数２】
2012127929.tif 000004
と置く。
【００１６】  区間０−Ｔ４での（１）式が最小となる時刻をＣｉｊｍとする。ｍ＝１の場合の（１）式、（２）式により求められたＣｉｊｍは、ノイズに比べ、平均振幅が１０％大きくなる時刻位置に一致する。なぜなら、Ｃｉｊｍは式（１）が最小値となる時刻であることから、時刻Ｃｉｊｍ以降の振幅は、ノイズの平均振幅の１．１倍以上となるからである。振幅が急激に大きくなる場合は、ｍを変化させても、時刻Ｃｉｊｍは一定か、僅かに変化するだけである。そこで、到着時刻の候補としては、ｍを変化させても、Ｃｉｊｍが一定か、僅かな変化の場合は、一つにまとめて、同一の候補とするようにする。
【００１７】  時刻ｔ０以前のノイズの区間でも、短い区間、振幅が大きくなる場合がある。（１）式、（２）式を用いて、到着時刻の候補を求める場合には、振幅が短い時間区間で大きくなっても、その時刻以降の振幅が小さければ、その区間内で、（１）式が最小になることはない。一方、地震波形は、ノイズに比べ、長い時間区間、連続して振幅が大きくなる性質がある。このため、地震による揺れの場合には、その到着時刻で（１）式が最小となる。（１）式を用いる利点は、計算が極めて簡単であること、（２）式のｍの値により、１０％程度の振幅変化の時刻も検出できること、（３）短期的振幅変化を有するノイズを除去できること、である。
【００１８】  次に、請求項１の、到着時刻の候補、Ｃｉｊｍの中から、Ｐ波、あるいは、Ｓ波の到着時刻を選ぶ方法について述べる。ｍ番目の候補と、ｍ＋１番目の候補との時間区間、即ち、Ｃｉｊｍ−Ｃｉｊｍ＋１、での、卓越周波数、ノイズ部分との振幅比、上下動と水平動との振幅比、振幅のパラメータの時間変化等を計算する。Ａｉｊｍｎを、ｉ番目の地震、ｊ番目の観測点、ｍ番目の候補のｎ番目の測定値であるとする。Ｈを評価関数、即ち、Ａｉｊｍｎを用いて、複数の到着時刻の候補から、Ｐ波やＳ波の到着時刻を選ぶ関数であるとする。ｉ番目の地震の、ｊ観測点の、地震の専門家等による到着時刻の読み取り値をＰｉｊとすると、
【数３】
2012127929.tif 000005
と置ける。ここに、Ｂｋは、到着時刻を選ぶための未知パラメータ、εｉｊは、地震の専門家等による読み取り値との差である。評価関数の形や、未知パラメータＢｋを、
【数４】
2012127929.tif 000006
が最小となるよう決定する。
【００１９】    一般に、（４）式は、特殊な関数であり、最小二乗法でＢｋを求めることは困難である。しかし、（４）式には、地震の波形データが含まれていないことから、計算量は多くない。発明者は、数千個の読み取りデータに対応する（４）式を作成し、パソコンを用いて計算した結果、数千個の計算時間が０．１秒間程度であった。計算時間が短いことから、Ｂｋを数値的に求めることは可能である。また、（４）式のＰと、Ｈとの差が大きい記録を出力することができることから、差が大きくなる原因を追及し、評価関数を高度化することができる。未知パラメータＢｋを変更した場合、その全ての記録に対する影響を瞬時に計算できることから、未知パラメータの設定は比較的容易に行える。
【００２０】  評価関数のイメージを分かりやすくするため、評価関数の最も単純な形を示す。それは、
【数５】
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とする、即ち、Ｍ番目の候補の到着時刻を採用するというものである。この場合は、ノイズとのＳ／Ｎ比が１．１ｍ以上となる時刻を到着時刻であるとする、ということと等価である。評価関数の初期モデルの作成方法の例は、卓越周波数等の測定値と、未知パラメータＢｋを用いて、スコアを定義し、スコアがある値以上となるＣｉｊｍを到着時刻とするようにすることである。
【図１】
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