(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
火山灰や火砕流等、火山砕屑物であるテフラを識別するための方法であって、
堆積地及び堆積地層によっては給源火山及び噴出期を特定することができない第１のテフラについて、給源火山及び噴出期が特定されている第２のテフラと対比可能であるか否かを識別することを目的として、
テフラから特定種類の鉱物を抽出する特定鉱物抽出ステップと、
該特定鉱物抽出ステップにより抽出された鉱物が内包するガラスインクルージョンを分析して揮発成分ではない特定成分の含有比率を求めるガラスインクルージョン分析ステップと、
上記特定成分の含有比率に関する統計処理を実施して平均値及び標準偏差を算出する統計処理ステップと、
該統計処理ステップによる前記平均値及び前記標準偏差に基づいて、前記第１及び第２のテフラにおける前記特定成分の含有比率の分散範囲をそれぞれ特定し、これらの分散範囲の重複度合いに応じて両者が対比できるか否かを判断するテフラ対比ステップと、を実施することを特徴とするテフラ識別方法。
【請求項２】
請求項１において、上記特定鉱物抽出ステップは、粒径１／１６〜１／８ｍｍの範囲の鉱物を抽出するステップであることを特徴とするテフラ識別方法。
【請求項３】
請求項１又は２において、上記特定鉱物抽出ステップで抽出する上記鉱物は、石英及び斜長石のうちの少なくともいずれか一方であることを特徴とするテフラ識別方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、上記ガラスインクルージョン分析ステップは、上記鉱物を包埋した状態で硬化させた樹脂を研磨してなる試料を利用して上記ガラスインクルージョンを分析するステップであることを特徴とするテフラ識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、火山活動によって放出された火山灰や火砕流等、火山砕屑物であるテフラを識別するためのテフラ識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、建物や施設等を建設するに当たって、事前に、建設する土地の地盤、すなわち地質や地層等を調査することがある（例えば、特許文献１参照。）。特に、原子力発電所等、重要な施設については、安全を信頼性高く確保するうえで強固な地盤に建設する必要がある。強固な地盤に建設すれば、地震等の自然災害時における建物の損壊を未然に回避できるからである。特に、原子力発電所の場合では、施設の損壊を回避することで放射能漏れ等の事故を未然に回避できる。
【０００３】
さらに、原子力発電所等、高度な安全性が要求される施設を設計するに当たっては、過去に発生した地震の規模や発生時期に関する情報が必要となる。過去の地震の規模や発生時期がわかれば、原子力発電所等に要求される設計強度を精度高く把握できるからである。過去の地震の規模や発生時期を調べる方法としては、地層中に積層されたテフラ、すなわち火山活動によって放出された火山灰や火砕流等の火山砕屑物を調べる方法がある。この手法では、地層中のテフラを識別することで、過去に発生した地震の規模や発生時期を精度高く特定可能としている。
【０００４】
従来より、テフラを識別するための手法として、テフラ中のガラス（マグマ本質物質火山ガラス）の成分分析による方法が提案されている。一方、風化の著しいテフラでは、マグマ本質物質火山ガラスが残存していないため、ガラスの岩石記載的特徴を明らかにできないことが多い。特に、我が国の広域テフラの場合、風化が著しくガラスが残存していない例が多数である。
【０００５】
従来、ガラスが残存していないテフラを識別するための手法として、斑晶鉱物の組成や屈折率などの特徴を利用する方法が提案されている。例えば、大山火山起源の大山倉吉軽石層（以下、ＤＫＰという。）では、テフラに含まれる斜方輝石の晶癖および屈折率による識別方法が試されている。そして、このテフラ識別方法により、西日本から東北地方南部までの広い地域でＤＫＰが識別されている（非特許文献１参照。）。
【０００６】
例えば、ＤＫＰを含む新期大山火山起源のテフラについては、下位から大山最下部、下部、中部および上部火山灰に区分されている（非特許文献２参照。）。これらのテフラのうち、下部火山灰の最上部および中部火山灰の最下部に挟まれる大山生竹軽石層（以下、ＤＮＰという。）、大山関金軽石層(以下、ＤＳＰという。）、及びＤＫＰよりなる３層準のテフラは、露頭では類似した岩相を示し、鉱物組み合せも類似している。
【０００７】
このように層序的に近接し、さらに岩相・鉱物組成がきわめてよく似た上記３層準の軽石層について、町田と新井は、斜方輝石および角閃石の形態及び屈折率に基づいて各軽石層の識別を行っている（非特許文献３参照。）。また、古澤・梅田は、保存の良い地点でテフラ単層内の鉛直方向の屈折率変化を詳細に把握し、角閃石及び斜方輝石のみから各軽石層の識別が可能であるかの検討を行っている。ここで、古澤らは、同一テフラ内であっても鉱物の屈折率に一定の変化があり、ＤＫＰとＤＮＰとで屈折率が一部重複していることを明らかにしている（非特許文献４参照。）。
【０００８】
長野県北部長野市信更町高野に分布する上部更新統高野層は、この地域に降下した広域テフラを良好に保存している。上部更新統高野層は、阿蘇３（Ａｓｏ−３）、鬼界葛原（Ｋ−Ｔｚ）、阿蘇４（Ａｓｏ−４）、大山倉吉（ＤＫＰ）、姶良Ｔｎ（ＡＴ）といった広域テフラや、木曽御岳火山あるいは立山火山起源のテフラが挟在しており、テフラ層序学上、重要な地層であることが知られている。
【０００９】
しかしながら、上記従来の斑晶鉱物の組成や屈折率などに基づくテフラの識別方法では、次のような問題がある。すなわち、斑晶鉱物の組成や屈折率などに基づくテフラの識別は、ガラスの成分分析等によるテフラの識別に比べ、識別精度が著しく低下するという問題がある。識別精度の低さ故、例えば、上記した上部更新統高野層のＤＫＰに関し、ＤＳＰとの対比可能性（ＤＳＰと同じテフラである可能性）を示唆する研究例も報告されている（非特許文献５参照。）。
【００１０】
【特許文献１】特開２００４−２１１５２３号公報
【非特許文献１】「日本の第四紀研究」、東京大学出版会、１９７７、ｐ．５９−６８
【非特許文献２】「山陰海岸地域の第四系．日本の第四系」、地団研専報、１５、１９６９、ｐ．３５４−３７６
【非特許文献３】「大山倉吉軽石−分布の広域性と第四紀編年上の意義」、地学雑誌、１９７９、８８、ｐ．３３−５０
【非特許文献４】「新期大山テフラＤＮＰ，ＤＳＰ，ＤＫＰの岩石記載的特徴の再検討」、第四紀研究、日本第四紀学会、２００２、第４１巻、ｐ．１２３−１２９
【非特許文献５】「長野県北部・高野層ボーリングコアのテフラ層序」、日本第四紀学会講演要旨集、２００５、３５、ｐ．８６−８７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであり、火山ガラスが十分に残存していない風化テフラを精度高く識別するためのテフラ識別手法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、火山灰や火砕流等、火山砕屑物であるテフラを識別するための方法であって、
堆積地及び堆積地層によっては給源火山及び噴出期を特定することができない第１のテフラについて、給源火山及び噴出期が特定されている第２のテフラと対比可能であるか否かを識別することを目的として、
テフラから特定種類の鉱物を抽出する特定鉱物抽出ステップと、
該特定鉱物抽出ステップにより抽出された鉱物が内包するガラスインクルージョンを分析して揮発成分ではない特定成分の含有比率を求めるガラスインクルージョン分析ステップと、
上記特定成分の含有比率に関する統計処理を実施して平均値及び標準偏差を算出する統計処理ステップと、
該統計処理ステップによる前記平均値及び前記標準偏差に基づいて、前記第１及び第２のテフラにおける前記特定成分の含有比率の分散範囲をそれぞれ特定し、これらの分散範囲の重複度合いに応じて両者が対比できるか否かを判断するテフラ対比ステップと、を実施することを特徴とするテフラ識別方法にある（請求項１）。
【００１３】
上記テフラを構成する鉱物に内包される上記ガラスインクルージョン（メルトインクルージョンの一部でガラス包有物とも呼ばれる。）は、火山ガラスに比べて風化の影響が少なく、鉱物に内包されて良好な状態で残存している可能性が高い。しかし、テフラ噴出時のマグマの組成変化を把握することを目的として斑晶鉱物中のガラスインクルージョンが分析対象となっていることからも明らかなように、ガラスインクルージョンの成分は、マグマ溜まりでの晶出深度やマグマの混交などの火山噴火のプロセスにおいて経時的に変化し得る。
【００１４】
発明者は、長年に渡り、火山噴火のプロセスにおけるガラスインクルージョンの成分の経時的な変化幅と、テフラの違いによるガラスインクルージョンの成分の変化幅（差異）との関係を研究してきた。発明者は、その研究成果として、ガラスインクルージョンの経時的な変化幅に対して、テフラの違いによるガラスインクルージョンの変化の方が大きいという従来の火山学の常識を覆す新たな知見を得た。
【００１５】
本発明のテフラ識別方法は、上記のごとく発明者が発見した新たな知見を利用して鋭意、創作された発明である。本発明のテフラ識別方法は、テフラ中の鉱物が内包する上記ガラスインクルージョンを分析してテフラを識別するという画期的な手法である。鉱物中に内包され、噴火時の特性を良好に保存する上記ガラスインクルージョンによれば、信頼性高くテフラを識別可能である。また、火山ガラスが風化しており、当該火山ガラスによっては識別が不可能なテフラであっても、上記ガラスインクルージョンを利用すれば高精度な識別が可能となる。本発明のテフラ識別方法は、火山ガラスが風化してしまっているテフラにも適用でき、適用範囲が広範な優れた手法である。
【００１６】
以上のように本発明のテフラ識別方法は、ガラスインクルージョンの成分に基づいてテフラを識別するという全く新しい方法であり、風化の影響が少ないガラスインクルージョンを利用することで精度高くテフラを識別し得る優れた識別方法である。
【００１７】
本発明のテフラ識別方法において、上記ガラスインクルージョンを分析する方法としては、例えば、電子線の照射に応じて物質が放出する特性Ｘ線のスペクトルに基づいて物質の各構成元素の濃度（比率）を分析する装置であるＥＰＭＡ（Electron Probe Micro Analyzer）を利用した方法等がある。なお、ＥＰＭＡとしては、エネルギー分散型（ＥＤＸ）のＥＰＭＡや、波長分散型（ＷＤＸ）のＥＰＭＡ等、様々な形式のＥＰＭＡを利用可能である。
【００１８】
また、識別対象である第１のテフラと第２のテフラとの間で、上記統計処理ステップによる統計処理結果である統計値を対比することにより、上記第１のテフラと上記第２のテフラとを対比可能であるか否かを判断するテフラ対比ステップを含み、上記統計値が、上記特定成分の含有比率に関する平均値及び標準偏差である。
【００１９】
この場合には、上記平均値と上記標準偏差との組み合わせにより上記特定成分の含有比率のばらつきの範囲が特定され得る。そして、上記特定成分の含有比率のばらつきの範囲を特定できれば、上記第１のテフラと上記第２のテフラとが対比可能であるか否か、すなわち同じテフラであるか否かの判断を一層、精度高く行えるようになる。なお、上記ばらつきの範囲としては、例えば、平均値を中心とした１σ幅の範囲や、±１σの範囲等を設定することができる。なお、上記統計処理ステップや、上記テフラ対比ステップは、計算機等の計算処理によって実現可能である。
【００２０】
ここで、上記第１のテフラと上記第２のテフラとが対比可能であるとは、２つのテフラが同じテフラであると判断可能である旨を意味している。上記第１のテフラと上記第２のテフラとを対比可能でないとは、２つのテフラが違うものであると判断される旨を意味している。
【００２１】
また、テフラから特定種類の鉱物を抽出する特定鉱物抽出ステップを含み、
上記ガラスインクルージョン分析ステップは、上記特定鉱物抽出ステップにより抽出された鉱物が内包する上記ガラスインクルージョンを分析するステップである。
上記特定種類の鉱物を対象とする場合には、鉱物の種類の違いによる上記ガラスインクルージョンの成分の差異（変動）を抑制できる。それ故、上記のごとく特定種類の鉱物を対象とすれば、テフラの識別精度を一層、高めることが可能になる。
【００２２】
また、上記特定鉱物抽出ステップは、粒径１／１６〜１／８ｍｍの範囲の鉱物を抽出するステップであることが好ましい（請求項２）。
この場合には、上記のような粒径範囲の鉱物を対象とすることで、本発明のテフラ識別方法が実施し易くなると共に、その適用範囲を拡大することが可能である。１／１６ｍｍに満たない粒径の鉱物は、例えば、光学顕微鏡等による鉱物の特定が難しくなり、取り扱いが困難となるおそれがある。一方、１／８ｍｍを超えるような粒径の鉱物は、火山噴火時の飛散範囲が狭くなり、例えば、広域テフラの識別に利用し難くなる。
【００２３】
また、上記特定鉱物抽出ステップで抽出する上記鉱物は、石英及び斜長石のうちの少なくともいずれか一方であることが好ましい（請求項３）。
石英は、結晶構造が安定しているため、包含するガラスインクルージョンの成分が安定している。それ故、石英を対象として本発明のテフラ識別方法を適用すれば、一層、高精度なテフラの識別が可能となる。また、斜長石は、例えば、斜方輝石等と比べて比重が軽いため、火山噴火に際してより遠くまで飛散している可能性がある。それ故、斜長石を対象とすれば、本発明のテフラ識別方法の適用範囲を一層、拡大でき、広域テフラの識別において一層、有利となる。
【００２４】
また、上記ガラスインクルージョン分析ステップは、上記鉱物を包埋した状態で硬化させた樹脂を研磨してなる試料を利用して上記ガラスインクルージョンを分析するステップであることが好ましい（請求項４）。
この場合には、上記樹脂中に包埋することで上記鉱物の取り扱いが一層、容易となり、上記ガラスインクルージョンの断面を得るための研磨を実施し易くなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の実施の形態につき、以下の実施例を用いて具体的に説明する。
（実施例１）
本例は、火山活動によって放出された火山灰や火砕流等、火山砕屑物であるテフラを識別するためのテフラ識別方法に関する例である。この内容について、図１〜図１１を用いて説明する。
本例のテフラ識別方法では、図１に示すごとく、テフラから特定種類の鉱物を抽出する特定鉱物抽出ステップＳ１０１と、この特定鉱物抽出ステップにより抽出された鉱物が内包するガラスインクルージョンを分析し、特定成分の含有比率を求めるガラスインクルージョン分析ステップＳ１０２と、特定成分の含有比率に関する統計処理を実施する統計処理ステップＳ１０３と、を実施する。
以下、この内容について、詳しく説明する。
【００２６】
上記特定鉱物抽出ステップＳ１０１は、特定種類の鉱物として設定した斜長石をテフラ試料から抽出するステップである。本例では、粒径が１／１６〜１／８ｍｍまでの鉱物をテフラから取り出す前処理を実施した後、磁選により斜長石を抽出した。なお、特定種類の鉱物としては、石英であっても良く、石英と斜長石との組合せであっても良い。
【００２７】
上記ガラスインクルージョン分析ステップＳ１０２は、テフラ試料から抽出された斜長石が内包するガラスインクルージョンを分析するステップである。本例のガラスインクルージョン分析ステップでは、ＳｉＯ2、ＴｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＦｅＯ、ＣａＯ、Ｎａ2Ｏ、Ｋ2Ｏなどの主成分を上記特定成分として設定し、各特定成分の含有比率を求めている。
【００２８】
本例では、ガラスインクルージョン分析ステップＳ１０２の実施に先立って、ガラスインクルージョンを分析するための薄片試料を準備した。この薄片試料は、スライドグラスの表面に塗布されたエポキシ樹脂中に斜長石を包埋した後、粗さ３０００番のカーボランダムによる研磨、及び１μｍのダイヤモンドペーストによる鏡面研磨を施したものである。本例では、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて、この薄片試料を観察し、直径６〜１０数μｍのガラスインクルージョンを対象として成分を分析した。
【００２９】
本例では、エネルギー分散型Ｘ線マイクロアナライザ（日立Ｓ２１５０及び堀場製作所ＥＭＡＸ５７７０）を利用してガラスインクルージョンを分析した。測定条件としては、加速電圧１５ｋＶ、試料電流０．３ｎＡ、ビーム径１５０ｎｍを設定した。薄片試料における４μｍ×４μｍの範囲を２００秒かけてビーム走査し、成分分析を実施した。なお、本例では、ＺＡＦ法により主成分組成の補正計算を行っている。
【００３０】
なお、測定のスタンダードとしては、高純度人工酸化物結晶(純度９９．９９％以上のＳｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＴｉＯ2、ＭｎＯ、ＭｇＯ)、高純度天然酸化物結晶(純度９９．９９％以上の石英、Ｆｅ2Ｏ3)、純度９９．９９％以上の人工単結晶ＮａＣｌ、ＫＣｌ、ＣａＦ2を用いた。これらのスタンダードを基準としてアメリカ標準局ＮＩＳＴ６２０ガラス、及びｇｌａｓｓ−Ｄ（沢田ほか、「島根県大田市の掘削コアから発見された鬱陵島の完新世初期火山活動由来の漂着軽石」、第四紀研究、日本第四紀学会、１９９７、第３６巻、ｐ．１―１６）を測定し、公称値との差が０．２％以内であることを確認した上で各テフラ試料の測定を実施した。加えて、ＡＳＴＩＭＥＸ、Ｔａｙｌｏｒ等、いわゆるＥＰＭＡ用標準物質等によって精度の確認を実施することで精度的な万全を期した。さらに、測定毎の精度確認のためのスタンダードとしては、ワーキングスタンダードとしてＮＩＳＴ６２０ガラスを用いた。
【００３１】
上記統計処理ステップＳ１０３は、特定成分の含有比率に関する統計処理を実施するステップである。本例では、実施例２で参照する図１２〜図１４に示すごとく、各特定成分の含有比率の平均値及び標準偏差（σ）を統計値として求めている。なお、本例で参照する図３〜図１１については、各特定成分に関するデータをプロットした図であり、統計値として求めてある平均値及び標準偏差の具体的な値の図示を省略してある。
【００３２】
次に、本例のテフラ識別方法による分析結果について説明する。本例では、大山山麓（図２中、Daisen Volcanoと示す。）に厚く堆積するテフラであるＤＮＰ、ＤＳＰ及びＤＫＰを対象とし、本例のテフラ識別方法を適用した。なお、検証に用いるテフラ試料としては、古澤・梅田（「新期大山テフラＤＮＰ，ＤＳＰ，ＤＫＰの岩石記載的特徴の再検討」、第四紀研究、日本第四紀学会、２００２、第４１巻、ｐ．１２３−１２９）が大山池にて採取した試料を用いた。各テフラ試料としては、鉛直方向に積層されたテフラのうち、最下部、最上部、及び中部の層準に属する高さ１０ｃｍのブロック状の試料を利用した。
【００３３】
テフラ試料の一覧リストを示す。これらのテフラ試料は、全て、火山給源付近に降り積もったテフラである。
試料＃１  最上部のＤＮＰテフラ
試料＃２  中部のＤＮＰテフラ
試料＃３  最下部のＤＮＰテフラ
試料＃４  最上部のＤＳＰテフラ
試料＃５  中部のＤＳＰテフラ
試料＃６  最下部のＤＳＰテフラ
試料＃７  最上部のＤＫＰテフラ
試料＃８  中部のＤＫＰテフラ
試料＃９  最下部のＤＫＰテフラ
【００３４】
本例のテフラ識別方法によるＤＫＰ、ＤＳＰ及びＤＮＰの各テフラの斜長石に含まれるガラスインクルージョンの成分分析結果を図３〜図１１に示す。各図は、ＳｉＯ2の含有比率を横軸に規定し、他の特定成分の含有比率を縦軸に規定したグラフである。
図３〜図５に示すごとく、試料＃１〜３の比較によれば、ＤＮＰのＳｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＦｅＯ、ＣａＯおよびＫ2Ｏの含有比率は、上下方向に主成分の変化が見られる。ＳｉＯ2は、最下部（試料＃３）で７２〜７３％程度、中部（試料＃２）で７２〜７５％、最上部（試料＃１）で７４〜７５％と、上部に向けて増加する傾向が見られる。Ａｌ2Ｏ3は、最下部（試料＃３）及び中部（試料＃２）で１５〜１６％、最上部（試料＃１）で１４．５〜１５．５％程度と、上部ほど減少する傾向が見られる。ＦｅＯは、最下部（試料＃３）で２．２〜２．６％、中部（試料＃２）で２．０〜２．６％、最上部（試料＃１）で１．６〜２．２％程度と、上部ほど減少する傾向が見られる。ＣａＯは、最下部（試料＃３）で２．４〜２．７％、中部（試料＃２）で２．２〜２．５％、最上部（試料＃１）で１．９〜２．３％程度と、上部ほど減少する傾向が見られる。Ｋ2Ｏは、最下部（試料＃３）及び中部（試料＃２）で２．４〜２．７％、最上部（試料＃１）で２．６〜２．７％程度と、上部で増加する傾向が見られる。
【００３５】
図６〜図８に示すごとく、試料＃４〜６のＤＳＰについても、試料＃１〜３のＤＮＰと同様、上下方向に成分変化が見られる。ＳｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＦｅＯ、ＣａＯ及びＫ2Ｏの含有比率が、下部から上部へと変化している。ＳｉＯ2、最下部（試料＃６）及び中部（試料＃５）で７０．５〜７３．５％程度、最上部（試料＃４）で７４〜７６％と、上部で増加する傾向が見られる。Ａｌ2Ｏ3は、最下部（試料＃６）及び中部（試料＃５）で１５〜１６％、最上部（試料＃４）で１４．５〜１５．０％程度と、上部で減少する傾向が見られる。ＦｅＯは、最下部（試料＃６）及び中部（試料＃５）で２．０〜３．５％、最上部（試料＃４）で１．４〜２．４％程度と、上部で減少する傾向が見られる。ＣａＯは、最下部（試料＃６）及び中部（試料＃５）で２．５〜３．３％、最上部（試料＃４）で１．６〜２．２％程度と、上部で減少する傾向が見られる。Ｋ2Ｏは、最下部（試料＃６）及び中部（試料＃５）で２．２〜２．７％、最上部（試料＃４）で２．７〜３．０％程度と、上部で増加する傾向が見られる。
【００３６】
図９〜図１１に示すごとく、試料＃７〜９のＤＫＰについては、試料＃１〜３のＤＮＰや、試料＃４〜６のＤＳＰとは異なり、上下方向の成分変化が少ない。ＳｉＯ2は、７４〜７６％程度、Ａｌ2Ｏ3は、１４．５〜１５．５％程度、ＦｅＯは、１．５〜２．０％程度、ＣａＯは、最下部（試料＃９）のみやや高く２．１〜２．３％となっており、中部（試料＃８）、最上部（試料＃７）では１．７〜２．１％程度となっている。Ｋ2Ｏは、２．６〜３．２％程度となっている。
【００３７】
図３〜図１１の分析結果に基づけば、以下のような議論を通じて本例のテフラ識別方法の有用性を実証可能である。
まず、マグマ溜まりでの晶出深度やマグマの混交などに起因し、噴火プロセス中、経時的に斜長石内のガラスインクルージョンの組成が変化することを容易に想像し得る。仮に、経時的なガラスインクルージョンの組成変化の幅が、テフラの違いによるガラスインクルージョンの組成変化の幅よりも大きいとすると、本例のテフラ識別方法によっては精度高くテフラを識別できないことになる。逆に、経時的なガラスインクルージョンの組成変化の変化幅が、テフラの違いによるガラスインクルージョンの組成の変動幅よりも十分に小さいことを実証できれば、本例のテフラ識別方法の有用性が実証される。
【００３８】
経時的なガラスインクルージョンの組成変化の変化幅は、火山給源付近で採取された試料＃１〜３（ＤＮＰ）、試料＃４〜６（ＤＳＰ）、あるいは試料＃７〜９（ＤＫＰ）、それぞれに関する分析結果の比較により検証可能である。
【００３９】
図９〜図１１を参照して上述したごとく、試料＃７〜９のＤＫＰについては、分析結果に記載したように経時的な変化（上下方向の変化）がほとんど見られなかった。一方、図３〜図８を参照して上述したごとく、試料＃１〜３のＤＮＰ、及び試料＃４〜６のＤＳＰについては、特に、最上部（試料＃１、＃４）とそれ以外（試料＃２、＃３、＃５、＃６）、つまり、時間的最後期に噴出したもの（試料＃１、＃４）と、時間的にこれよりも前のもの（試料＃２、＃３、＃５、＃６）とで変化が見られた。
【００４０】
ＤＮＰとＤＳＰについては、例えば、ＳｉＯ2と、ＦｅＯ、ＣａＯ及びＮａ2Ｏとの関係を比較すると、上下方向の変化（経時的な変化）により一部の値が近接しているが、両テフラの値が分散する範囲（ばらつき範囲）は、個々に明瞭な差異が存在している。この事実に基づけば、経時的な組成の変化（上下方向の変化）に関わらず、ＤＮＰとＤＳＰとを容易に区別できると判断できる。
【００４１】
上述の議論に基づけば、本例のテフラ識別方法が、斜長石に含まれるガラスインクルージョンの経時的な組成変化の影響を受けず、ＤＮＰ、ＤＳＰ及びＤＫＰの各テフラを精度高く識別可能であると判断される。つまり、本例のテフラ識別方法は、ガラスインクルージョンを分析することで、ＤＮＰ、ＤＳＰ及びＤＫＰを識別可能な極めて有用な手法である。
【００４２】
なお、新井（「斜方輝石・角閃石の屈折率によるテフラの同定−テフロクロノロジーの基礎研究−」、第四紀研究、１９７２、１１、ｐ．２５４−２６９）の手法により測定されたテフラの岩石記載および、これを基礎とした町田・新井の「火山灰アトラス」（東京大学出版会、１９９２、ｐ．２７６）により確立されたこれまでのテフロクロノロジーは、分析装置の進歩や、分析資料の蓄積などにより見直しが必要となってきている。しかし、風化したテフラでは、火山ガラスが残存せず、テフラ識別の基本である火山ガラスの主成分についての議論が全くなされていない。例えば、高野層のＤＫＰ等、実施例２で紹介する風化テフラの識別問題は、層内の岩石記載変化と、火山ガラスの分析データの欠損が大きな原因となっている。
【００４３】
（実施例２）
本例は、実施例１のテフラ識別方法を構成するステップＳ１０１〜ステップＳ１０３に加えて、テフラ対比ステップＳ１０４を追加した例である。本例では、テフラ対比ステップを追加したテフラ識別方法を利用して、遠隔地に飛来したＤＫＰと、ＤＳＰとが対比可能であるか否かの検討を実施した例である。この内容について、図１２〜図１５を用いて説明する。
【００４４】
本例のテフラ対比ステップＳ１０４は、図１２に示すごとく、統計処理ステップＳ１０３で求めた統計値を利用してテフラの識別を実施するステップである。具体的には、本例のテフラ対比ステップＳ１０４では、後述する図１３〜図１５に示すごとく、まず、各特定成分の含有比率について、平均値を中心とした１σ幅（σは、標準偏差。）のばらつき範囲を求めている。そして、識別の対象である第１のテフラと第２のテフラとの間で、このばらつき範囲を比較することにより両者を対比可能か否かを精度高く判断している。
【００４５】
なお、本例では、遠隔地に飛来したＤＫＰの試料として、福井県越前市（旧織田町）の小僧原火山灰（図２中、Ｏｄａと示す。中川ほか、「福井県丹生山地の段丘堆積物から見いだされた姶良Ｔｎ火山灰層および大山倉吉軽石層とその意義」、第四紀研究、１９９５、３４、１、ｐ．４９−５３）、及び長野県高野層のテフラ（図２中、Ｔａｋａｎｏと示す。）を採用した。そして、これら遠隔地に飛来したＤＫＰについて、ＤＳＰと対比可能か否かを判断している。
【００４６】
テフラ試料のリストは、以下の通りである。
試料＃１０  織田町のテフラ（小僧原火山灰）
試料＃１１  高野層のテフラ
【００４７】
特に、試料＃１１については、従来の研究例においてＤＫＰテフラと対比されているが、ＤＳＰとの対比可能性を示唆する研究報告があるテフラである（テフラの識別問題）。それ故、試料＃１１を識別できれば、学術的にも非常に有意義である。試料＃１０、＃１１の分析結果を図１３〜図１５に示す。各図は、ＳｉＯ2の含有比率を横軸に規定し、他の特定成分の含有比率を縦軸に規定したグラフである。なお、同図では、比較のため、実施例１の試料＃４（ＤＳＰ  最上部）及び試料＃７（ＤＫＰ  最上部）の分析結果を掲載してある。
【００４８】
試料＃１０では、ＳｉＯ2は、７４〜７６％程度、Ａｌ2Ｏ3は、１４．５〜１５．５％程度、ＦｅＯは、１．６〜１．９％程度、ＣａＯは、１．７〜２．１％程度、Ｋ2Ｏは、２．５〜２．９％程度となっている。
また、試料＃１１では、ＳｉＯ2は、７４〜７６％程度、Ａｌ2Ｏ3は、１４．５〜１５．０％程度、ＦｅＯは、１．５〜１．８％程度、ＣａＯは、１．８〜２．２％程度、Ｋ2Ｏは、２．６〜２．９％程度となっている。
【００４９】
試料＃１１と対比可能性があるテフラとしては、ＤＳＰ（実施例１の試料＃４〜６）、ＤＫＰ（実施例１の試料＃７〜９）とがある。
まず、ＤＳＰと対比可能であるか否かについて検討する。ＤＳＰの最下部のテフラ（＃６）及び中部のテフラ（試料＃５）に含まれる斜長石のガラスインクルージョンの成分分析結果は、ＤＫＰ（試料＃７〜９）、試料＃１０及び試料＃１１とは全く異なっている。一方、ＤＳＰの最上部（試料＃４）に含まれるガラスインクルージョンの成分分析結果は、ＤＫＰ（試料＃７〜１１）と若干、類似している。
【００５０】
図１３〜図１５から明らかなように、試料＃１０と試料＃１１とは、斜長石のガラスインクルージョンの成分分析結果がほぼ一致していると判断可能である。同図を詳細に観察すると、試料＃１０、１１等の遠隔地のＤＫＰと、大山山麓のＤＫＰ（試料＃７）とは、ガラスインクルージョンの成分分析結果に差異が少なく、対比の矛盾は見られない。ＤＳＰ最上部のテフラ（試料＃４）の成分分析結果は、ＤＫＰ（試料＃７）と一部類似している。
【００５１】
しかし、ＤＳＰ最上部のテフラ（試料＃４）の各成分について、その平均値を中心として１σを一辺とした範囲Ｄ（図１３〜図１５中、点線で示す範囲。）は、ＤＫＰ（試料＃７）の同様の範囲Ｃ（同図中、一点鎖線で示す範囲。）と重なっていない。一方、ＤＫＰ（試料＃７）についての範囲Ｃは、遠隔地のＤＫＰ（試料＃１０）についての同様の範囲Ａ（同図中、実線で示す範囲。）、及び遠隔地のＤＫＰ（試料＃１１）についての同様の範囲Ｂ（同図中、破線で示す範囲。）と重なっている。
【００５２】
ここで、本例で求めた統計値の一部を例示する。例えば、試料＃７についてのＳｉＯ2の平均値は７５．０７％、平均値を中心とした１σの範囲が７４．８４〜７５．２９％の範囲となっている。また、試料＃７についてのＡｌ2Ｏ3の平均値は１４．７４％、平均値を中心とした１σの範囲が１４．５７〜１４．９１％の範囲となっている。さらに、例えば、試料＃１０についてのＴｉＯ2の平均値が０．２０％、平均値を中心とした１σの範囲が０．１７〜０．２４％となっている。
【００５３】
ＤＳＰの広域テフラは、図１３〜図１５に示すごとく、山麓の最上部層準付近のみが飛来したものであると仮定した場合でも、斜長石のガラスインクルージョンの主成分にバラツキ（範囲Ｄ参照。）が多く、ＤＫＰの範囲Ｃ、及び遠隔地のＤＫＰの範囲Ａ、Ｂとは重なっていない。一方、図１３〜図１５から知られるように、ＤＫＰの範囲Ａ、Ｂ、Ｃは、相互に重なり合っている。このことに基づけば、遠隔地のＤＫＰ（範囲Ａ、Ｂ）は、ＤＳＰ（範囲Ｄ）とは対比不可能な異なるテフラであり、ＤＫＰ（範囲Ｃ）と対比可能であるという判断が可能である。
このように、ある一定の幅（例えば、１σ、２σ等。）を設定し、その範囲を比較して重なりがあるか否かを判定すれば、対象とするテフラが対比可能であるか否かを精度高く判断可能である。
【００５４】
なお、試料＃１０を含め、大山火山から北陸、中部山岳地帯、東北南部においてＤＫＰと識別されているテフラに関し、ＤＳＰへの対比へと見直されている事例は試料＃１１以外の研究報告は未発表である。試料＃１０と試料＃１１とは、既存の研究結果による屈折率の一致に加え、上述の通り斜長石に含まれるガラスインクルージョンの主成分も一致しており、対比の合理性が非常に高いと考えられる。その合理性からみれば、大山山麓のＤＫＰ（試料＃７〜＃９）の成分分析結果は、試料＃１１と対比可能である旨を鮮明に示唆している。
【００５５】
以上の通り、福井県越前市(旧織田町)でＤＫＰと識別されたテフラ（試料＃１０）と、長野県高野層でＤＫＰとされたテフラ（試料＃１１）とは、ガラスインクルージョンの成分分析結果が一致した。また、その特徴は、ＤＫＰの特徴と一致する一方、ＤＳＰの特徴とは一部しか一致しない。したがって、試料＃１１（高野層のＤＫＰ）は、大山山麓のＤＫＰ（実施例１における試料＃７〜９）と対比可能である。
【００５６】
このように、本例のテフラ識別方法によれば、従来、ＤＫＰであるかＤＳＰであるかの疑義を生じていた試料＃１１について、ＤＫＰと対比可能であるという結論が得られる。本例のテフラ識別方法は、従来のテフラ識別方法とは異なり、火山ガラスの風化の影響を受けない安定性に優れた手法である。
【００５７】
なお、本例では、各特定成分の成分分析結果（特定成分の含有比率）について、平均値を中心とした１σ幅（±０．５σ）のばらつき範囲を設定したが、これに代えて、２σ幅（±１σ）や４σ幅（±２σ）等のばらつき範囲を設定することも可能である。
さらになお、本例では、特定成分として設定したＳｉＯ2、ＴｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＦｅＯ、ＣａＯ、Ｎａ2Ｏ、Ｋ2Ｏの含有比率のばらつき範囲を比較することにより、テフラの対比を行っている。ばらつき範囲を比較する特定成分としては、ＳｉＯ2、ＴｉＯ2、Ａｌ2Ｏ3、ＦｅＯ、ＣａＯ、Ｎａ2Ｏ、Ｋ2Ｏのうちのいずれか一部の成分のみであっても良い。また、ＭｎＯやＭｇＯなど他の主成分を加えた対比であっても良い。
【００５８】
さらに、本例では、ＳｉＯ2の含有比率を横軸に規定し、他の特定成分の含有比率を縦軸に規定した２次元グラフ上において２次元的にばらつき範囲を比較している。これに代えて、ＳｉＯ2以外の他の特定成分の含有比率を横軸に規定することも可能である。さらには、各特定成分のばらつき範囲を個別に１次元的に比較することも可能である。
なお、その他の構成及び作用効果については、実施例１と同様である。
【００５９】
（実施例３）
本例は、実施例１のテフラ識別方法について、図１６及び図１７に示すごとく、鉱物の種類や、粒径の違いによるガラスインクルージョン中の特定成分の変化について検討した例である。
本例は、次のような２つの知見に基づく検討である。第１の知見は、結晶の成長過程を考慮した場合、粒径の変化により斜長石内のガラスインクルージョンの成分組成が変化する可能性があるという知見である。第２の知見は、斜方輝石や角閃石等は、結晶が成長する環境が斜長石とは異なるため、これに起因してガラスインクルージョンの主成分組成が斜長石とは異なる可能性があるという知見である。
【００６０】
本例の検討は、大山山麓のＤＫＰ中央層準から採取したテフラ試料を対象としている。テフラ試料として、一辺が１／８mm以上の粒径の斜長石と斜方輝石と角閃石、一辺が１／１６〜１／８ｍｍの粒径の斜長石を準備した。一辺が１／８mm以上の粒径は、一般的には、テフラの識別に利用されることが少ない試料である。一辺が１／１６〜１／８ｍｍの粒径は、テフラの識別において一般的な粒径の試料である。なお、一辺が１／１６〜１／８ｍｍの粒径は、実施例１でも採用している。
【００６１】
本例のテフラ試料の一覧は次の通りである。
試料＃１２  一辺が１／８mm以上の斜長石
試料＃１３  一辺が１／８mm以上の斜方輝石
試料＃１４  一辺が１／８mm以上の角閃石
試料＃１５  一辺が１／１６〜１／８ｍｍの粒径の斜長石
【００６２】
本例では、上記の試料＃１２〜＃１５についてのガラスインクルージョンの分析結果を図１６及び図１７に示す。各図は、ＳｉＯ2の含有比率を横軸に規定し、他の特定成分の含有比率を縦軸に規定したグラフである。なお、同図では、参照のため、火山ガラス（Ｖｏｌｃａｎｉｃ  Ｇｌａｓｓ、図中、△のプロット。）の分析結果をプロットしてある。
【００６３】
まず、粒径１／１６〜１／８ｍｍの斜長石である試料＃１５と、粒径１／８ｍｍ以上の斜長石である試料＃１２とを比較すると、試料＃１２の方がガラスインクルージョン中の各特定成分の含有比率のばらつきが大きくなっている。特定成分の含有比率のばらつきは、テフラの識別精度を低下させる要因となり得る。また、鉱物の差異による変化も大きく、粒径同様、鉱物の差異は、精度を低下させる要因となり得る。
【００６４】
給源火山から離れるほど粒径が小さくなるテフラの分布特性からすれば、より細かい粒子の方が広範囲に分布している可能性が高い。さらに、上記のごとく、より細かい粒子の方が、ガラスインクルージョンの成分分析結果がまとまっており、テフラを精度高く識別できる可能性がある。また、本例では、角閃石と斜方輝石との間で、ガラスインクルージョンの成分分析結果に大きな差が見られた（図１６及び図１７参照。）。また、角閃石と他の鉱物との間では、特にＫ2Ｏの含有率において斜長石と大きな違いがみられた。角閃石は、斜長石より比重が重く、遠方に飛来する可能性が斜長石より低いことは容易に想像できる。
【００６５】
以上より、テフラを効率良く、高精度に識別するためには、一般的にテフラの識別に用いられる１／１６〜１／８ｍｍ程度の粒径範囲の斜長石を用い、包含されるガラスインクルージョンを分析するのが良い。
なお、地層中での斜長石の拡散が著しく、斜方輝石あるいは角閃石しか検出できない場合には、これらの鉱物のガラスインクルージョンを分析することもあり得る。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】実施例１における、テフラ識別方法による識別処理の流れを示すフロー図。
【図２】実施例１における、テフラの採取地を示す日本地図。
【図３】実施例１における、ＤＮＰの分析結果を示すグラフ。
【図４】実施例１における、ＤＮＰの分析結果を示すグラフ。
【図５】実施例１における、ＤＮＰの分析結果を示すグラフ。
【図６】実施例１における、ＤＳＰの分析結果を示すグラフ。
【図７】実施例１における、ＤＳＰの分析結果を示すグラフ。
【図８】実施例１における、ＤＳＰの分析結果を示すグラフ。
【図９】実施例１における、ＤＫＰの分析結果を示すグラフ。
【図１０】実施例１における、ＤＫＰの分析結果を示すグラフ。
【図１１】実施例１における、ＤＫＰの分析結果を示すグラフ。
【図１２】実施例２における、テフラ識別方法による識別処理の流れを示すフロー図。
【図１３】実施例２における、テフラの分析結果を示すグラフ。
【図１４】実施例２における、テフラの分析結果を示すグラフ。
【図１５】実施例２における、テフラの分析結果を示すグラフ。
【図１６】実施例３における、テフラの分析結果を示すグラフ。
【図１７】実施例３における、テフラの分析結果を示すグラフ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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