(57)【要約】自然界データと地震との相関について解析する装置および方法を提供する。また従来は、地震が発生する場所を明示的に示す装置や方法が無かったが、本発明で地震が発生する場所をわかりやすく表示する装置・方法を提供する。自然界データと地震データとを格納し、両者の相関関係について任意のアルゴリズムに対して相関関係を解析する。また地震の予兆となる情報を収集・処理し、その結果を視覚的に分かりやすい２次元の地図上に表示する。観測地点を稠密に設定することにより、いわゆるアメダスの様な表示を実現する。なおこの装置は「地震が来る場所を示す」ことから「クルダス」と呼ぶ。
2002048742.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置であって、
自然界のデータを入力する自然界データ入力手段と、
自然界データ入力手段経由で入力されたデータを保存する自然界データ・データベースと、
地震のデータを入力する地震データ入力手段と、
地震データ入力手段経由で入力されたデータを保存する地震データ・データベースと、
自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための情報を入力する解析関連情報入力手段と、
前記２つのデータベースからのデータと解析関連情報入力手段から入力された解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段と、
前記解析結果を出力するデータ出力手段を具備する
ことを特徴とする自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置。
【請求項２】
リアルタイムの自然界のデータおよび／またはリアルタイムの地震のデータを入力するリアルタイムデータ入力手段を更に備えており、前記解析手段は、自然界データと地震データとの相関関係をリアルタイムに解析処理することを特徴とする請求の範囲第１項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置。
【請求項３】
自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置であって、
自然界データとしての気温データを入力する気温データ入力手段と、
気温データ入力手段経由で入力された気温データを保存する気温データ・データベースと、
地震データを入力する地震データ入力手段と、
地震データ入力手段経由で入力された地震データを保存する地震データ・データベースと、
気温データと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報を入力する解析関連情報入力手段と、
前記２つのデータベースからのデータと解析関連情報入力手段から入力された解析関連情報とをもとに、気温データと地震データとの相関関係を解析処理し、かつ前記気温データに、気温を検出した場所の位置情報を付加して前記気温データと前記位置情報とを関連付ける処理を行うデータ処理解析手段と、
前記データ処理解析手段による解析結果を出力するデータ出力手段を具備する
ことを特徴とする自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置。
【請求項４】
データ出力手段は、解析結果を地図上に表示する図形情報に表すイメージ処理を行えるデータ出力手段であることを特徴とする請求の範囲第１項乃至第３項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置。
【請求項５】
公衆回線、移動体通信回線、インターネット回線、衛星回線、専用回線のいずれかひとつ、またはこれらの中の任意の組合せからなる通信回線を介して外部のネットワークに接続されることを特徴とする請求の範囲第１項乃至第４項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置。
【請求項６】
自然界データを監視する装置であって、
複数地点の自然界のデータをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、
前記自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付けて処理を行うデータ処理手段と、
当該データ処理手段による処理の結果を出力装置へ出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項７】
データ処理手段は、自然監視データに、自然監視データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記地震監視データと、前記位置情報とを関連付けて処理することを特徴とした請求の範囲第６項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項８】
データ処理手段は、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする請求の範囲第６項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項９】
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、
前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部、
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、
当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１０】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えていることを特徴とする請求の範囲第９項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１１】
自然界データを監視する装置であって、
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、
前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部、
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、
当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１２】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えていることを特徴とする請求の範囲第１０項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１３】
出力手段は、前記データ処理手段による処理の結果を地図上に表示する図形情報に表すイメージ処理を行える出力手段であることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１２項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１４】
出力手段は、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するイメージ処理を行える出力手段であることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１２項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１５】
請求の範囲第６項乃至第１４項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置において、データを蓄積する記憶媒体を付加することを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１６】
過去の任意の時点の自然界データをグラフ表示する、過去の自然界データグラフ表示出力処理手段を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１５項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１７】
過去の任意の時点の地震監視データのグラフと、現時点の地震監視データのグラフの両方とが、出力装置の同一の画面で表示されるように、データ出力処理を行う、地震監視データ対比グラフ表示出力手段を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１６項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１８】
あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データを抽出する自然界データ判定抽出部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１７項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１９】
あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データが収集された地域と、前記判定条件を満たしていない自然界データが収集された地域とが区別されて出力表示されるように判定出力表示を行う判定出力表示処理部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１８項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２０】
監視している場所で、あらかじめ定められている地震が発生すると思われる兆候が監視されてから、当該場所において地震が発生するかどうかの確率を算出する地震発生確率算出部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第１９項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２１】
監視している場所で、あらかじめ定められている地震が発生すると思われる兆候が監視されてから、当該場所において地震が発生するかどうかの確率を日付毎、または日付に相当する時間スパン毎に算出する日々地震発生確率算出部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第２０項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２２】
地震が発生すると想定される場所と、地震が発生するまでの日数とが、出力装置において、３次元的に表示されるように、場所と日数との三次元出力処理を行う場所・日数三次元出力処理部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第２１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２３】
地震が発生するまでの日数が、出力装置において、地図上の深さによって表現されるように日数・深さ関係出力処理部を備えていることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第２１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２４】
公衆回線、移動体通信回線、インターネット回線、衛星回線、専用回線のいずれかひとつ、またはこれらの中の任意の組合せからなる通信回線を介して外部のネットワークに接続されることを特徴とする請求の範囲第６項乃至第２３項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２５】
自然界のデータと、地震のデータと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段によって、自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項２６】
自然界データには、少なくとも、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする請求の範囲の第２５項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項２７】
気象学的データには、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする請求の範囲の第２６項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項２８】
解析関連情報には、少なくとも、解析対象となる場所、解析開始日時及び解析終了日時、解析対象とするアルゴリズムの中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする請求の範囲の第２５項乃至第２７項のいずれか一項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項２９】
解析結果の出力は、少なくとも、
解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を地図上に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と地震が発生した時刻を対比して示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとをその合致の程度に応じて表現する方法
のいずれかによることとしたことを特徴とする請求の範囲の第２５項乃至第２８項のいずれか一項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項３０】
自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力することを特徴とする自然界データを監視する方法。
【請求項３１】
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データを自然界データ入力手段を介して取得し、気温データ・位置情報関連付け処理部によって、前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、気温比較処理部によって監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較し、出力手段によって、当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力することを特徴とする自然界データを監視する方法。
【請求項３２】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、告知手段によって、その旨を外部に告知すると共に、気象学的情報表示手段によって、気象学的情報を外部に告知することを特徴とする請求の範囲第３１項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３３】
データ処理手段は、自然界データに、自然界データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記自然界データと、前記位置情報とを関連付けて処理することを特徴とした請求の範囲第３０項乃至第３２項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３４】
前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、地図上に表示されることを特徴とする請求の範囲第３０項乃至第３３項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３５】
前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するものであることを特徴とする請求の範囲第３０項乃至第３４項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３６】
自然界データは、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上であることを特徴とする請求の範囲第３０項乃至第３５項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３７】
自然界データは、気温データ、湿度データ、電磁波データの中のいずれか一つ以上であることを特徴とする請求の範囲第３０項乃至第３５項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３８】
請求の範囲第３０項乃至第３７項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項３９】
請求の範囲第３０項乃至第３８項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを地図上に各々区別できるように表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４０】
請求の範囲第３０項乃至第３９項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、過去のある時点のデータをグラフ表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４１】
請求の範囲第３０項乃至第４０項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、過去のある時点の地震監視データのグラフと現時点の地震監視データのグラフの両方を、同一の画面で表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４２】
請求の範囲第３０項乃至第４１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしているデータを抽出することを特徴とする監視方法。
【請求項４３】
請求の範囲第３０項乃至第４１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしている箇所を抽出し、与えられた範囲全体をグラフ表示するとともに、判定条件を満たしている箇所と判定条件を満たしていない箇所とを区別して表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４４】
請求の範囲第３０項乃至第４３項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生するかどうかの確率を算出することを特徴とする監視方法。
【請求項４５】
請求の範囲第３０項乃至第４４項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎に確率を算出することを特徴とする監視方法。
【請求項４６】
地震を監視する方法において、地震が発生するかどうかの確率を算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とする監視方法。
【請求項４７】
地震を監視する方法において、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の確率として算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とする監視方法。
【請求項４８】
地震を監視する方法において、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の発生頻度によって表現することを特徴とする監視方法。
【請求項４９】
請求の範囲第４６項乃至第４８項のいずれか一項記載の地震を監視する方法において、地震が発生すると想定される場所と、地震が発生するまでの日数とを、３次元的に表示することを特徴とする監視方法。
【請求項５０】
請求の範囲第４６項乃至第４９項のいずれか一項記載の地震を監視する方法において、地震が発生するまでの日数を、地図上の深さによって表現することを特徴とする監視方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置および方法、自然界データを監視する装置及び方法、並びに地震を監視する方法を提供するものである。
背景技術
現在、地震予測の方法は多く存在する。その中でも、世界的に有名なのはギリシャで開発されたＶＡＮ法である。これは２地点間の電位差すなわち地電流を観測し、地震を予測するものである。しかしこの方法は、日本国内においては実証研究を複数の組織で実施してきているが、実用に供せられるかどうかは２００１年１１月現在においても明確になっていない状況である。むしろ現在のところ少なくとも日本においては電車による雑音などが多く、使用できないという意見が多いようである。
大局的に見れば、世界的にも「地震予測の決定打」と言えるものが残念ながらほとんどないと言っても過言ではない。
また、地震予測において、電磁波や大気イオン密度などが前兆現象として観測されている例も報告されている。ただし学術的には自然データと地震との相関関係を示す必要があるが、実際のところこの相関関係を立証することが難しい状況である。
一方、地震とは別の話しであるが日本においてポピュラーであるＡＭｅＤＡＳという地域気象観測システムが存在している。ＡＭｅＤＡＳは、Ａｕｔｏｍａｔｅｄ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｄａｔａ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍお省略したものであり、以下、本明細書、図面において、単に「アメダス」と表す。地域気象観測システムであるアメダスでは、現在、日本国内で約１，３００か所（約１７ｋｍ間隔）に設置している無人観測所において降水量などが自動的に観測されている。また、約１，３００か所のうち、約８４０か所（約２１ｋｍ間隔）では降水量、風向・風速、気温、日照時間なども観測していることに加え、豪雪地帯の約２００か所では積雪の深さも観測している。
これらの観測データは東京の地域気象観測センターに集められ、自動編集処理された後、各地の気象台などに配信される。またアメダスでは、編集処理したデータを最終的には２次元の地図上に表示しており、これは天気予報などでも有名である。
アメダスは地域気象観測システムであるので厳密には地図に表示する部分は含まれていないが、世間一般には、「降雨量を地図上に表示するもの」がアメダスであるとして理解されている様に思われる。
ところで、地震の予測に関しては「地震が起きるであろう場所」を２次元の地図上に表示するものが無いのが実状である。つまり気象データの表示はアメダスによって実現しているが、地震予測データについては、現在アメダスに相当する様なものが存在しなかった。
地震予測の前兆として電磁気学的な現象や気象学的現象や大気イオン密度の増加現象などがある。しかし、各現象を瞬時値的な値で表現したとしてもそれが「地震が起きるであろう場所」を示すことにはならない。
例えば、気象的要素として気温を例に説明する。巨大地震の前に地表面温度の上昇が、日本、ロシア、中国、米国などで観測されている。地表面温度の上昇は地上１．５ｍの温度である気温にも影響を与えるものと考えられる。しかし単純に気温をもとに地震が起きる場所を明示することはできない。気温値という「生データ」を何らかの情報処理をしない限り「地震が起きるであろう場所」を示すことはできなかった。
この様に、そもそも「地震が起きるであろう場所」を明示的に示す場所を表示しようとする技術的思想がなく、仮にあったとしてもどういう情報処理をすればこれが実現するか明らかになっていなかった。これによって「地震が起きるであろう場所」を示すものが望まれていても実現されるに至らなかった。
発明の開示
本発明が解決しようとする課題は大きく次の２点である。
（１）自然界データと地震データの相関関係を解析するものを実現する。
（２）「地震が起きるであろう場所」を表示するものを実現する。
以下各々について説明する。
（１）自然界データと地震データの相関関係を解析するものを実現する。
地震の前兆として電磁波や大気イオン密度などが挙げられている。しかし自然界データと地震データの相関関係については未だ賛否両論があり決着はついていない。
電磁気現象と地震との相関については、「地震電磁気学」として学問の対象となっている。例えば、東海大学教授の長尾年恭東海大学地震予知研究センター長は、『地震予知研究の新展開』という書籍を出版し、その中で「電磁気学的手法を用いた地震予知研究」について紹介している。（２００１年４月２５日出版、近未来社）
また、地震電磁気学については電気通信大学の早川正士教授や、大阪大学の池谷元伺教授なども研究を進めている。
大気イオン密度と地震との相関については、岡山理科大教授の弘原海清氏が、地球惑星科学関連学会や日本情報地質学会などで発表してきている（２００１年６月）。研究が進展している最中ではあるが、決定的な相関関係の明確化は今後の課題である。
気温・湿度と地震との相関については、イオン情報研究所の薩谷泰資氏が、日本気象学会で『平成１３年（２００１年）芸予地震の前兆現象』を発表してきている（２００１年１０月１２日）しかし、これについても本格的な相関関係の明確化は今後の課題である。
地震予測の研究が画期的に進んでいない理由は以下が考えられる。
１．電磁波、大気イオン密度、気温・湿度などの自然界データと、地震との相関関係を示すことが難しい。
２．データは大量にあるが、大量にありすぎて相関関係について処理しきれない。
３．有効な地震予測のアルゴリズムが見つからない。
４．仮に有効な地震予測のアルゴリズムが見つかったとしても、そのアルゴリズム自体の有効性を効率的にチェックするツールがない。
そこで本発明では、これらの点に注目し、以下の特徴をもつ装置および方法を提供する。
１、各種自然界データと地震との相関関係を効率的に解析可能
２、大量なデータであっても問題なく探索可能
３、「有効と思われる地震予測アルゴリズム」を効率的に探索可能あるいは改良可能
（２）地震が発生する場所を地図上に表示するものを実現する
地震の予測において以下の３要素が重要と言われている。
１、地震が起きる時期
２、地震が起きる場所
３、地震の規模
地震予測上はこの３つを提示しないと予測したことにならないと言われている。また私見であるが、地震防災上はこの３つの中でも恐らく「地震が起きる場所」が最も重要であると思われる。何故なら、場所がわかれば時期や規模があいまいであっても、少なくともその地域の防災関係者・事業者・住民らの「心の準備」ができるからである。
例えば、ガスを扱うある事業者は巨大地震直後から第１級非常体制に入るが、予め地震が起きる場所が想定できていれば、万一に備えた「心の準備」ができる。更に一歩進めて非常体制に入ることさえできる。この様に人の配置に関して寄与することは可能である。更に物的な準備についても同様に進めることも可能である。防災関係者や住民においても「心の準備」ができる点は利点であると言える。
逆に「地震が起きる場所」が不明確であったらどうだろうか。時期や規模が予測されたとしても場所が不明であると全国各地で対策するわけにもいかず、対策しようが無いと言える。
そこで本発明では「地震が起きる場所」について注目し、従来の地震予測において実施されていなかった地震発生の場所を視覚的に示す地震の予測装置および地震の予測方法について提供する。また地震の発生場所を視覚的に示すことで、当該地域での地震の発生確率を算定することなども可能とする。更に算定した結果を地震予測情報の提供方法も提示する。
本発明は、既に述べている様に主に次の２つの問題を解決するものである。
（１）自然界データと地震データの相関関係を解析するものを実現する。
（２）地震が発生する場所を表示するものを実現する。
これらの課題を解決すべく本発明は以下に示す構成とした。
まず、この発明が提案する自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置は、自然界のデータを入力する自然界データ入力手段と、自然界データ入力手段経由で入力されたデータを保存する自然界データ・データベースと、地震のデータを入力する地震データ入力手段と、地震データ入力手段経由で入力されたデータを保存する地震データ・データベースと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための情報を入力する解析関連情報入力手段と、前記２つのデータベースからのデータと解析関連情報入力手段から入力された解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段と、前記解析結果を出力するデータ出力手段を具備することを特徴とするものである。
前記において、リアルタイムの自然界のデータおよび／またはリアルタイムの地震のデータを入力するリアルタイムデータ入力手段を更に備えており、前記解析手段は、自然界データと地震データとの相関関係をリアルタイムに解析処理するようにすることができる。
この発明が提案する他の自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置は、自然界データとしての気温データを入力する気温データ入力手段と、気温データ入力手段経由で入力された気温データを保存する気温データ・データベースと、地震データを入力する地震データ入力手段と、地震データ入力手段経由で入力された地震データを保存する地震データ・データベースと、気温データと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報を入力する解析関連情報入力手段と、前記２つのデータベースからのデータと解析関連情報入力手段から入力された解析関連情報とをもとに、気温データと地震データとの相関関係を解析処理し、かつ前記気温データに、気温を検出した場所の位置情報を付加して前記気温データと前記位置情報とを関連付ける処理を行うデータ処理解析手段と、前記データ処理解析手段による解析結果を出力するデータ出力手段を具備することを特徴とするものである。
前記の解析装置において、データ出力手段は、解析結果を地図上に表示する図形情報に表すイメージ処理を行えるデータ出力手段とすることができる。
また、前記の解析装置は、公衆回線、移動体通信回線、インターネット回線、衛星回線、専用回線のいずれかひとつ、またはこれらの中の任意の組合せからなる通信回線を介して外部のネットワークに接続されるようにできる。
次に、この発明が提案する自然界データを監視する装置は、複数地点の自然界のデータをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、前記自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付けて処理を行うデータ処理手段と、当該データ処理手段による処理の結果を出力装置へ出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記において、データ処理手段は、自然監視データに、自然監視データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記地震監視データと、前記位置情報とを関連付けて処理するようにすることができる。
また、データ処理手段は、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用するようにすることもできる。
この発明が提案する他の自然界データを監視する装置は、複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部、監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記において、監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えている構成にすることもできる。
この発明が提案する更に他の自然界データを監視する装置は、複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部と、監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
前記において、監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えている構成にすることもできる。
前記の自然界データを監視する装置において、出力手段は、前記データ処理手段による処理の結果を地図上に表示する図形情報に表すイメージ処理を行える出力手段とすることができる。
また、出力手段は、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するイメージ処理を行える出力手段とすることもできる。
前記の自然界データを監視する装置において、データを蓄積する記憶媒体を付加する構成とすることもできる。
また、過去の任意の時点の自然界データをグラフ表示する、過去の自然界データグラフ表示出力処理手段を備えている構成にすることもできる。
更に、過去の任意の時点の地震監視データのグラフと、現時点の地震監視データのグラフの両方とが、出力装置の同一の画面で表示されるように、データ出力処理を行う、地震監視データ対比グラフ表示出力手段を備えている構成にすることもできる。
また、あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データを抽出する自然界データ判定抽出部を備えている構成にすることもできる。
更に、あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データが収集された地域と、前記判定条件を満たしていない自然界データが収集された地域とが区別されて出力表示されるように判定出力表示を行う判定出力表示処理部を備えている構成にすることもできる。
また、監視している場所で、あらかじめ定められている地震が発生すると思われる兆候が監視されてから、当該場所において地震が発生するかどうかの確率を算出する地震発生確率算出部を備えている構成にすることもできる。
また、監視している場所で、あらかじめ定められている地震が発生すると思われる兆候が監視されてから、当該場所において地震が発生するかどうかの確率を日付毎、または日付に相当する時間スパン毎に算出する日々地震発生確率算出部を備えている構成にすることもできる。
更に、地震が発生すると想定される場所と、地震が発生するまでの日数とが、出力装置において、３次元的に表示されるように、場所と日数との三次元出力処理を行う場所・日数三次元出力処理部を備えている構成にすることもできる。
また、地震が発生するまでの日数が、出力装置において、地図上の深さによって表現されるように日数・深さ関係出力処理部を備えている構成にすることもできる。
更に、前記の自然界データを監視する装置は、公衆回線、移動体通信回線、インターネット回線、衛星回線、専用回線のいずれかひとつ、またはこれらの中の任意の組合せからなる通信回線を介して外部のネットワークに接続されるようにできる。
次に、本発明が提案する自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法は、自然界のデータと、地震のデータと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段によって、自然界データと地震データとの相関関係を解析することを特徴とするものである。
前記において、自然界データには、少なくとも、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上が含まれているようにできる。
また、気象学的データには、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか一つ以上が含まれているようにできる。
更に、解析関連情報には、少なくとも、解析対象となる場所、解析開始日時及び解析終了日時、解析対象とするアルゴリズムの中のいずれか一つ以上が含まれているようにすることができる。
また、解析結果の出力は、少なくとも、解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法、解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を地図上に示す方法、解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と地震が発生した時刻を対比して示す方法、解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとをその合致の程度に応じて表現する方法のいずれかによるようにすることができる。
本発明が提案する自然界データを監視する方法は、自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力することを特徴とするものである。
本発明が提案する他の自然界データを監視する方法は、複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データを自然界データ入力手段を介して取得し、気温データ・位置情報関連付け処理部によって、前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、気温比較処理部によって監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較し、出力手段によって、当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力することを特徴とするものである。
前記において、監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、告知手段によって、その旨を外部に告知すると共に、気象学的情報表示手段によって、気象学的情報を外部に告知するようにできる。
また、データ処理手段は、自然界データに、自然界データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記自然界データと、前記位置情報とを関連付けて処理するようにすることができる。
更に、前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、地図上に表示されるようにすることができる。
また、前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するようにできる。
前記において、自然界データは、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上であるようにできる。
また、自然界データは、気温データ、湿度データ、電磁波データの中のいずれか一つ以上であるようにすることもできる。
また、前記の自然界データを監視する方法において、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用するようにできる。
更に、前記の自然界データを監視する方法において、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを地図上に各々区別できるように表示すること我で切る。
また、過去のある時点のデータをグラフ表示するようにもできる。
更に、過去のある時点の地震監視データのグラフと現時点の地震監視データのグラフの両方を、同一の画面で表示することができる。
また、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしているデータを抽出するようにもできる。
更に、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしている箇所を抽出し、与えられた範囲全体をグラフ表示するとともに、判定条件を満たしている箇所と判定条件を満たしていない箇所とを区別して表示するようにもできる。
また、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生するかどうかの確率を算出するようにもできる。
また、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎に確率を算出するようにできる。
この発明が提案する地震を監視する方法は、地震が発生するかどうかの確率を算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とするものである。
他の、地震を監視する方法は、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の確率として算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とするものである。
更に、他の、地震を監視する方法は、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の発生頻度によって表現することを特徴とするものである。
前記において、地震が発生すると想定される場所と、地震が発生するまでの日数とを、３次元的に表示するようにできる。
また、前記において、地震が発生するまでの日数を、地図上の深さによって表現することもできる。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の各実施形態について説明する。
なお、地震予測の手法には種々あるがここでは特に、気温湿度による方法と電磁波による方法を例として使用する。また一部大気中のイオン密度も例として使用する。なお、これらはあくまでも例であり、基本的にはどの自然界データであっても適用できることは言うまでも無い。
＜第１の実施形態＞
第１図は、本発明の自然界データと地震データとの相関関係を解析又は監視する装置の構成例を説明する図である。
本発明の解析装置は、コンピュータによって実現される。
また第１図においては装置が物理的に一箇所に存在している様に見えるが実際には、インターネットや携帯電話・ＰＨＳ・衛星回線などを使って、装置を物理的に分散して構成しても全く問題ない。またＡＳＰ（アプリケーションサービスプロバイダ）や、イントラネット・エクストラネット・公衆回線・専用回線などを用いることであっても全く問題ない。以下の各実施形態でも特に説明はしないが考え方は同様である。
まず、第１図図示の実施形態の構成について説明する。
解析装置１０００は、自然界のデータを入力する自然界データ入力手段１０１０と、自然界データ入力手段１０１０経由で入力されたデータを保存する自然界データ・データベース１０２０とを備えている。また、地震のデータを入力する地震データ入力手段１０３０と、地震データ入力手段１０３０経由で入力されたデータを保存する地震データ・データベース１０４０とを備えている。更に、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための情報（解析関連情報）を入力する解析関連情報入力手段１０５０を備えている。そして、解析関連情報入力手段１０５０経由で入力された前述の解析関連情報と、前記２つのデータベースからのデータとをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を処理する解析処理手段１０６０と、解析結果を出力するデータ出力手段１０７０とを備えている。
次に、第１図図示の実施形態における信号の流れについて説明する。
自然界データは自然界データ入力装置１００１を介して、自然界データ入力手段１０１０に入力され、次に自然界データ・データベース１０２０に入力される。一方、地震データは地震データ入力装置１００２を介して、地震データ入力手段１０３０に入力され、次に地震データ・データベース１０４０に入力される。更に解析処理手段１０６０において解析の処理が行われ、データ出力手段１０７０へと入力される。データ出力手段１０７０では出力装置、例えば、ＣＲＴモニタ、あるいはＷｅｂサーバへ出力され、画面・Ｗｅｂページ・Ｅメールなどとして出力される。
＜第２の実施形態＞
前述した第１の実施形態における装置での解析方法を説明する。
自然界のデータを入力する段階と、自然界データ入力手段経由で入力されたデータを保存する段階と、地震のデータを入力する段階と、地震データ入力手段経由で入力されたデータを保存する段階と、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための情報を入力する段階と、自然界データと地震データの解析関連情報を入力する段階と、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する段階と、前記解析結果を出力する段階とから構成されている。
ようするに、コンピュータの記憶部に保持されている自然界データ・データベース１０２０と、地震データ・データベース１０４０とに記憶されている自然界データと地震データとに基づき、コンピュータに入力された「解析関連情報、すなわち自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための情報」にしたがって、コンピュータの解析処理手段が自然界のデータと地震データとの相関関係を解析する処理を行い、解析処理の結果を出力する解析方法である。
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態は、第２の実施形態での解析方法において、自然界データを、少なくとも、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ（本明細書、図面中において、単に「ＡＥ波データ」と表すことがある。）、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか１つ以上としたものである。
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態は、第２の実施形態での解析方法において、自然界データを、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか１つ以上としたものである。
すなわち、第２の実施形態での解析方法において、自然界データを気象学的データとし、その気象学的データは、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか１つ以上であるようにしたものである。
＜第５の実施形態＞
第５の実施形態は、第２の実施形態の解析方法において、解析関連情報として、少なくとも、「解析対象となる場所」（以下、単に「解析の場所」と表すことがある）、「解析開始日時及び解析終了日時」（以下、単に「解析の時間帯」と表すことがある）、「解析対象とするアルゴリズム」（以下、単に「解析のアルゴリズム」と表すことがある）の中のいずれか１つ以上が用いられるようにしたものである。
＜第６の実施形態＞
第６の実施形態は、第２の実施形態の解析方法において、自然界データを気象学的データとし、その気象学的データは、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか１つ以上であるよようにし、更に、解析関連情報として、少なくとも、「解析の場所」、「解析の時間帯」、「解析対象とするアルゴリズム」の中のいずれか１つ以上が用いられるようにしたものである。
例えば、自然界データとして、気象データ中の気温と湿度を用いた。第２図図示のように、自然界データ・データベース１０２０の中の一部を構成する気象データ・データベース１０２１と、地震データ・データベース１０４０とからのデータをもとに、解析関連情報入力手段たるアルゴリズム入力部１０５１から入力された地震前兆検知アルゴリズムを適用して自然界データと地震データとの相関関係を解析する。「解析の場所」や、「解析の時間帯」も併せてアルゴリズム入力部１０５１から入力する。
解析処理手段１０６０での解析の結果の各種相関関係は、プリンタ１００８に出力され、クルダス（ＫＵＲＵＤＡＳ）の画面は装置に直結するＣＲＴ１００９で見ることができる。またＷｅｂサーバ１０２７から送信出力して、インターネット１０１２経由で、遠隔地のパーソナルコンピュータの端末１０１３にて地震発生を予測する画面クルダス（詳細は後述）を見ることができる。
＜第７の実施形態＞
前記第５、第６の実施形態に登場したアルゴリズムの例を以下に示す。
１日の中の気温と湿度のデータの動きを観測する。データとしては０１時と１４時の気温と湿度に注目する。一般的には、第３図に示すように、気温は０１から１４時となると、明らかに１４時の方が高くなる。これが逆転することは一般的にはあることである。即ち０１時に雨は降っていなかったが、１４時に大雨が降れば１４時の気温の方が低くなる。この場合、同時に湿度は雨の影響により高くなる。
これに対して地震が直前にある場合の反応は、気温の逆転現象が湿度が上昇なしに起きる。
第３図にこの逆転現象を示す。１９９５年１月１７日に阪神大震災（あるいは、兵庫県南部地震という）が起きたが、１月１０日に、気温が１４時の方が低くなりかつ湿度も低下している事象が起きている（すなわち、実際の事象である）。
なお、前述のアルゴリズムは、薩谷泰資氏によって考案されたものである。
第４図に解析結果の出力例を示す。１日の中の気温と湿度のデータの動きを観測し、０１時と１４時との間で、気温の逆転現象が湿度の上昇なしに起きるた後、地震が発生するというアルゴリズムが成立したのが１０ケースあり、そのうちＭ６以上の地震が起こったのは６ケースだったという例である（これは、仮想的な例である）。
以上説明した本発明が提案する自然界のデータと地震データとの相関関係を解析する装置及び方法によれば、あたかもゲノム解析をするかの如く端から端でのデータのリサーチを実施できる。
この手法をここでは、ゲノマチティックリサーチ（Ｇｅｎｏｍａｔｉｃ　Ｒｅｓｅｒｃｈ）と呼ぶこととする。つまりゲノマチティックリサーチとはゲノム解析的リサーチ手法である。
気温、湿度をもとにする自然界データと地震データとの相関関係解析においては、各地点における「気温」と「湿度」がゲノムに相当し、時系列的にも大量にある。これらのデータを徹底的に調べることによってアルゴリズム自体の有効性も検証することが可能になるという利点もある。
＜第８の実施形態＞
第８の実施形態は、第２の実施形態の解析方法において、解析結果の出力は、以下のいずれかの方法によって行われるようにしたものである。
「解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法」
「解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を、地図上に示す方法」
「解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と、地震が発生した時刻を対比して示す方法」
「解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとを、その合致の程度に応じて表現する方法」
第５図は、「解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法」によって解析結果が出力された例を表すものである。高さ方向の軸が解析した場所、横軸が時刻、奥行き方向の軸が解析したパラメータを現している。
ここでは、東京における「気温」からの地震の兆候、「電磁波ノイズ」からの地震の兆候、「大気イオン密度」からの地震の兆候を示している。
気温に関しては１２月３日と４日に兆候があり、電磁波ノイズに関しては１２月５日から兆候があり、大気イオン密度に関しては３、４、５日に兆候があることが示されている。
このように解析結果の出力を表現することにより、いつ・どこで・どのパラメータに異常が出たのかを一目瞭然に示すことができ、迅速に状況を把握することができる利点がある。
第６図は、「解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を、地図上に示す方法」によって解析結果が出力された例を表すものである。この図は、アメリカ合衆国の地図上にメッシュをきっているもので、例えば「気温」からの地震の兆候が発生した場合には発生した場所のメッシュを黄色表示し、「電磁波ノイズ」からの地震の兆候が発生した場合には同様に赤色表示するものである。こして、各解析のアルゴリズムごとに彩色を替えれば、地図上のどの地域で、どのパラメータに異常が出たのかを一目瞭然に示すことができ、迅速に状況を把握することができる利点がある。
第７図は、「解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と、地震が発生した時刻を対比して示す方法」によって解析結果が出力された例を表すものである。この図は、時間軸よりも上が「解析のアルゴリズム」であり、時間軸よりも下が「地震の発生」である。この様に、時間軸の下も上もそれぞれの事象が起きたことは事実であり、あとは目視によって地震とアルゴリズムの対比ができることとなり相関関係の解析に役立てることができる。
第８図は、「解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとを、その合致の程度に応じて表現する方法」によって解析結果が出力された例を表すものである。ここでは「非常に良好に合致」した場所には地図上で対応するメッシュを「赤色」とし、「良好に合致」した場所には地図上で対応するメッシュを「オレンジ色」とする。気温による兆候の場合には、気温差が一定値（例えば５．０度Ｃ）以上あった場合には「赤色」とし、一定値未満の場合には「オレンジ色」とする。
以上の様な実施形態によって、よりビジュアルに地震の兆候を把握することができ結果的に、有効な地震前兆把握のための研究を加速させる効果がある。
＜第９の実施形態＞
第９図の実施形態は、第１の実施形態における自然界データと地震データとの相関関係を解析する装置において、リアルタイムの自然界データ及び／または地震データを入力するリアルタイムデータ入力手段を付加し、自然界データと地震データとの相関関係をリアルタイムで監視できるようにしたものである。
第９図の実施形態は、第１の実施形態に類似しているが、相違する点は、リアルタイムデータ入力装置１００３経由で、リアルタイムデータ入力手段１０１１からオンラインでデータが入力される点である。
ここで、リアルタイムデータとは、自然界データとして、例えば、気温・湿度や、電磁波ノイズ数、大気イオン密度などである。また地震の発生に関するデータとして地震発生日時、震源地情報や規模（マグニチュード）、震度情報なども含む。
入力されたデータは、自然界データについては自然界データ・データベース１０２０、地震データについては地震データ・データベース１０４０に入力され各々のデータベースが更新される。
なお、第９図においてリアルタイムデータは各データベースに入力したが、これを解析処理手段１０６０に直接入力しても良い。この場合には別個に各データベースを最新版に更新する手段が必要となるが、本実施形態ではあくまでもリアルタイムでの監視の実現であるので構成は問わない。
また同様の発想から、構成上は各データベースを別構成とし、リアルタイムでの予測を専門に実施する構成であってもかまわない。
＜第１０の実施形態＞
第１０図は、本発明による自然界データを監視する装置の概略構成図である。
第１０図図示の実施形態における監視装置の構成について説明する。
監視装置１０は、複数地点の自然界データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段１３と、自然界データの処理を行うデータ処理手段１４と、出力装置へ処理結果を出力する出力手段１５とからなる。
次に第１０図図示の実施形態における信号の流れについて説明する。
自然界データ１１はデータ入力装置１２を介して、自然界データ入力手段１３に入力され、次にデータ処理手段１４に入力される。更にデータ処理手段１４において処理が行われ、データ出力手段１５へと入力される。データ出力手段１５では出力装置例えばＣＲＴモニタ、あるいはＷｅｂサーバへ出力され、画面・Ｗｅｂページ・Ｅメールなどとして出力される。
第１２図は、第１０図図示の実施形態をより具体的に記載したものである。
まず構成について説明する。
第１２図に示す監視装置１０ｘは、東京・名古屋・大阪などからの電磁波データを電磁波データ入力装置１２ａ、１２ｂ、１２ｃ経由で入力する電磁波データ入力手段１３ｘと、データ処理手段１４と、プリンタへの処理結果を出力するデータ出力手段１５とから成る。
次に信号の流れについて説明する。
電磁波データ１１ａ、１１ｂ、１１ｃは、電磁波データ入力装置を介して、電磁波データ入力手段１３ｘに入力され、次にデータ処理手段１４へ入力される。更にデータ処理手段１４において処理が行われ、データ出力手段１５へと入力される。最後にデータ出力結果はプリンタ１９ｘに出力される。
第１３図は、監視装置１０ｘでの処理内容について示したフローチャートである。始めに「各地点での電磁波データを入力」する。データ例は第１４図に図示しているように「東京における電磁波データ＝７０（カウント／単位時間当り）」である。
次に「各地点での位置情報と電磁波データをテーブルに格納」し、最後にプリンタに出力する。
第１４図は、第１３図図示のフローチャートで実行される第１０図図示の実施形態の出力例である。自然界データとしてここでは「単位当りの電磁波ノイズ数」を示している。また位置情報としては東京・名古屋・大阪・・・としている。このようにデータ処理手段１４において、自然界データと場所を関連付けてデータ出力手段１５で出力の処理をしている。
＜第１１の実施形態＞
第１１図に、本発明の実施形態で採用される自然界データの構成を示す。ここでは具体的な自然界データを示している。大気中のイオン密度を例にとって説明する。
大気中のイオン密度は、地震の前に上昇すると言われているので、第１３図図示のフローチャートで実行される第１０図図示の実施形態において、自然界データを「大気中のイオン密度」とすれば、出力装置で「大気中のイオン密度」の変化状況を見ることができる。
＜第１２の実施形態＞
第１５図に、第１３図図示のフローチャートで実行される第１０図図示の実施形態におけるデータ処理手段１４を示す。第１２図の実施形態の場合は「単位時間当りの電磁波ノイズ数」を示した。電磁波ノイズ数の場合はノイズ数が多くなれば地震の発生が高くなると思われており特別な判定条件がなくても、電磁波ノイズ数を直接表示する意味があった。しかし自然界データの中には何らかの判定処理を施さないとそのままでは地震の予測に使えないものがある。ここではその様な判定処理を必要とするデータを対象としている。例えば、巨大地震の前に地表温度の変化が観測されている。また地表の表層である気温と湿度にその影響がでるとの説もある。気温と湿度の場合はある変化パターンになった場合に「地震が発生する」と言われる条件が存在する。第２図、第３図の実施形態で説明したアルゴリズム（以下、これを単に「アルゴリズムＡ」と表す。）である。
第１５図の「地震が発生すると思われる判定条件」にこのような条件が設定される。これによって電磁波ノイズ数と同様に地震前兆現象を予測データとして使用することができる。
第１６図に、データ処理手段１４でのデータ処理のフローチャートを示す。
基本的な流れは第１３図図示のものに類似している。これに判定の考え方を付加したものとなる。
始めに「各地点での気温・湿度データを入力」する。データ例は図示しているように「東京における１２月１日の０１時および１４時の気温と湿度のデータ」である。
次に「各地点での位置情報と気温・湿度データをテーブルに格納」する。更に前述のアルゴリズムＡにて判定し、アルゴリズムＡに合致する場合は、「テーブルに地震が発生すると思われる度合いを格納」する。ここで度合いとは、いろいろ考えられる。例えば気温の落差が大きいものを度合いが大きいとしたり、湿度変化が大きいものを度合いが大きいとするなどである。最後に出力装置に「位置情報をもとに各地点の地図に『度合い』を表示する。アルゴリズムＡが不成立の場合には特に処理はしない。
＜第１３の実施形態＞
第１７図に、本発明の自然界データを監視する装置を示す。第１７図図示の本実施形態は、本特許の根幹を成すものである。
前述した本発明の自然界データを監視する装置の実施形態ではいずれも自然界データと位置情報を持っていた。第
第１３の実施形態ではその情報を視覚的に分かりやすい２次元の地図上に表示するものである。
この実施形態では、東京・名古屋・大阪の地域的に離れた表示をしたが、観測地点を稠密に設定すれば、いわゆるアメダスの様なマトリクス状（メッシュ状）の表示も可能となる。また地図上の表現として数字を使用したが、色の濃さや色合い（例えば白、黄色・オレンジから赤などへ）、あるいは○印などの図形の大きさなどで表現することもできる。
第１８図は、第１７図の実施形態を更に発展させたもので日本全国をカバーしている。
アメダスが雨が降っている場所を示すのに対して、これは地震が「来る」場所を示す意味で「クルダス（ＫＵＲＵＤＡＳ）」と呼ぶ。この例ではメッシュは粗いが観測点を稠密に配置することによってメッシュを細かく設定することは容易である。
この実施形態によれば、一般に難しいとされている地震の前兆現象の把握が極めて容易に実施できる。更に、捉えにくかった地震の前兆の研究が飛躍的に進むメリットも期待できる。
＜第１４の実施形態＞
第１９図に、本発明の他の実施形態の自然界データを監視する装置を示す。第１３の実施形態では１種類のデータを扱っていたが、この実施形態では複数種のデータを扱う。
この実施例によれば、１種類のデータを扱っている時に比べてより信頼性の高い予測ができるというメリットがある。
＜第１５の実施形態＞
第２０図に、本発明の更に自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では気温データと湿度データと電磁波データを扱う。
この実施例によれば、気象学的データと電磁気学データの２種類のデータを扱うことになり１種類のデータに比べて信頼性の高い予測ができるというメリットがある。
＜第１６の実施形態＞
第２１図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では地震の兆候が出てから地震発生までの時間スパンの短いデータと長いデータを扱う。
この実施例によれば、地震までの時間差があることにより早期に兆候を把握することができるメリットと、２種類のデータを扱うことになり１種類のデータに比べて信頼性の高い予測ができるというメリットがある。
＜第１７の実施形態＞
第２２図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この図はクルダスをマトリクス状に配置したものであるが、地震までの時間スパンが長いものを黄色で表示しておき、更に地震までの時間スパンが短いものを赤色で表示するものである。
この実施例によれば、早い時期から地震の予測を表示することができることや、１種類のデータで表示している時に比べてより信頼性の高い表示ができるというメリットがある。
＜第１８の実施形態＞
第２３図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では地震の履歴データや判定結果などを収納する記憶媒体を付加したものである。記憶媒体とは、記憶を司る物理的な存在のことである。具体的には磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、半導体記憶装置、インターネット上に存在するネットワーク記憶装置などのことである。また主記憶領域を拡大して記憶する場合の主記憶装置や遠隔地に存在する外部記憶装置なども、ここで言う記憶媒体に含まれる。
この実施例によれば、過去の大量のデータをもとに地震予測の確率算出などに使えるというメリットがある。
＜第１９の実施形態＞
第２４図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では過去のある時点のデータをグラフ表示するようにしたものである。
この実施例によれば、過去の大量のデータを地震予測の計算のために使えるというメリットがある。
＜第２０の実施形態＞
第２５図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では、過去のある時点の地震予測データのグラフと現時点の地震予測データのグラフの両者を、同一の画面で表示するようにしたものである。
この実施例によれば、過去のグラフを参考にしながら現時点の地震予測ができるというメリットがある。
なお、ここでは、過去のグラフをひとつしか表示する例を示していないが、複数表示することが可能であることは言うまでもない。
＜第２１の実施形態＞
第２６図に、第２５図図示の実施形態の監視装置が処理するフローチャートを示す。この実施形態では、記憶媒体が付加された監視装置において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データを順次読み込み判定条件を満たしている箇所を抽出するようにしたものである。ここではプログラムを用いてデータを順次読み込む形式としたが、例えば表計算ソフトなどを使って条件のあった部分を抽出するような方法でも良い。
これらの実施形態によれば、いちいちグラフを見なくても地震が発生する際のデータの変化を探すことができる。また大量にある情報の中から効率よく対象となる条件のデータの箇所を特定することができるメリットがある。
＜第２２の実施形態＞
第２７図に、本発明の他の自然界データを監視する装置を示す。この実施形態では、記憶媒体が付加された地震予測装置において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしている箇所を抽出し、与えられた範囲全体をグラフ表示するとともに、判定条件を満たしている箇所と判定条件を満たしていない箇所とを区別して表示するものである。
この実施形態では、過去１年分の電磁波のノイズデータを模式的に例に示している。縦軸が電磁波のノイズカウント数（単位時間当たり）で、閾値を超えた部分が判定条件を満たしたものとして太線で示している。
この他、気温・湿度のデータでの場合、通常時は「青」で表示しておき、異常な変化パターンになった場合グラフを「赤」に表示するなどといったことも可能である。
これらの実施形態によれば、稠密な（時系列に連続する）長期のグラフを見て、地震が発生する際のデータの変化を視覚的に捉えて探すことができる。また大量にある情報の中から効率よく対象となる条件の部位を特定することができるメリットもある。
＜第２３の実施形態＞
第２８図に、第１７図図示の実施形態における監視方法を示す。この実施形態は、自然界データを蓄積するデータベースＡを準備する段階と、前記データベースＡに対して地震が発生する際の兆候と思われる判定条件を演算・抽出し、抽出された結果をデータベースＢに格納する段階と、所与の期間と所与の場所において過去に発生した過去地震兆候データベースＣを準備する段階と、判定条件を満たしたデータまたはグラフと、過去地震兆候データベースのデータまたはグラフの両者を同一の画面で表示する段階を備えた地震予測方法である。
上記４つの段階について以下順に説明する。
自然界データを蓄積するデータベースＡは、第１８の実施形態で述べた記憶媒体１６の様な自然界データを蓄積したものを指す。
次に、このデータベースＡにおいて、地震が発生する際の兆候と思われる判定条件を演算して、兆候が発生していた箇所を抽出する。更にその抽出結果を地震発生兆候データベースＢに格納する。このデータベースＢには観測が開始された時点から直近の過去までのデータが格納されている。
一方、過去に発生した地震の時期と場所をもとに、過去地震の兆候を同様に抽出しておく。抽出したデータは過去地震兆候データベースＣに格納する。
最後に、データベースＢとデータベースＣの、データまたはグラフを同一の画面に表示する。
この実施形態によれば、実際に発生した地震で起きていたかもしれない兆候（データベースＣに相当）と、過去の兆候（データベースＢに含まれる）とを容易に対比することができ、新たな発見を導き出すことも可能となる。また過去の兆候ではなく直近の過去（データベースＢに含まれる）を対比すれば短期的な地震の予測に役立てることもできる。
＜第２４の実施形態＞
第２９図に、本発明の自然データを監視する装置で処理される手順を示す。この実施形態では、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生するかどうかの確率を算出することを特徴とする監視装置を提供する。
一般に地震が予測された際に気になるのは、果たしてその予測がどの程度の確率で予測されたものなのかという点である。今までのところ地震の短期的確率予測は標傍されながら実現できていなかったが、この実施形態ではこの点を解決する。
基本的には、第２８図図示の実施形態を利用することで解決する。２つのケースが考えられる。
第１のケースは、場所を固定する方法である。ある場所で地震の兆候が現れた際に、その場所での過去を徹底的にあたる方法である。ある温度と湿度が特定のパターンになったことで地震の予兆を捉える場合を例とし、場所は東京として説明する。東京で温度と湿度が特定のパターンになったことが何回起きたかを第１５の実施形態によって調べる。仮に１０回起きたとする。その１０回のうち、実際に巨大地震が起きた回数を５回とする。すると確率は以下の式で計算できる。
東京で温度と湿度が特定のパターンになった際に地震が起きた確率＝５／１０＝５０％
第２のケースは、場所を固定しない方法である。上記で温度と湿度の例で説明したが、温度と湿度の場合でも観測データは限られている。そこで場所は固定せずに例えば日本国内の全地域において、温度と湿度が特定のパターンになったケースを同様に第１５の実施形態によって調べる。これによって特定のパターンになった回数をＸ、特定のパターンになった後に巨大地震が発生した回数をＹとすると確率は以下の式で計算できる。
日本国内で温度と湿度が特定のパターンになった際に地震が起きた確率＝Ｙ／Ｘ
過去に起きた確率が必ずしも、今回起きる確率になるとは限らないが世間一般の予測と確率においては、このような方式で実施している。野球の打率がその最たるものである。またＸが大きければ大きい程、確率の信頼度はあがっていく。そこでＸが統計的に有意な水準まで増えた時点で、地震が起きた確率を地震が起きる確率と同値として扱うものとする。
この実施形態によれば、地震予測について確率を計算することができるので、より安心感のある地震予測情報を提供することができる。
＜第２５の実施形態＞
第３０図に、本発明の自然データを監視する装置で処理される手順を示す。この実施形態では、ある場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎に確率を算出することを特徴とする監視装置を提供する。ここで「日付毎または日付に相当する時間スパン毎に」と言っている意味は、基本的には１日であるが、例えば６時間毎とか１２時間毎という様にしても良いという意味である。
地震が発生するかどうかの確率がわかったら、次に知りたいのは「いつ頃に地震がくるのか」という点である。つまり「くる」とした場合にいつ頃身構えればいいのかを知りたいニーズがある。予測が出てもずっと身構えることは苦痛であるし、概略の日付の予測がつくならば極めて実用的な予測となる。この点も過去に必要性が求められていたが現実的には解決策が示されるとことまで至っていなかった。本実施形態ではこの点も解決する。
基本的には、第２８図図示の実施形態を利用することで解決する。
前述したように、場所を固定するかしないかの点については、この実施形態でも同様である。この実施形態では、場所を固定する場合について説明する。
第２９図図示の実施形態の例では、東京で温度と湿度が特定のパターンになったことが１０回起きた。またその１０回のうち実際に巨大地震が起きた回数を５回となっている。この５回についてデータを調べると以下の結果であったとする。
１回目　　９日後に地震
２回目　１４日後に地震
３回目　　９日後に地震
４回目　１３日後に地震
５回目　１０日後に地震
この場合、９日後が２回／５回＝４０％。その他が１回／５回＝２０％という確率になる。
この実施形態によれば、地震予測について地震が発生する場合の発生日を概ね知ることができるので、より安心感のある地震予測情報を提供することができる。
＜第２６の実施形態＞
この実施形態では、地震を監視する方法において、地震が発生するかどうかの確率を算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とする監視方法を提供する。
計算方法については、第２９図図示の実施形態で示したので、本実施形態においては出力の例について示す。第３１図は、この実施形態での出力例である。この例はＷｅｂページあるいは電子メールでの表現を意図しているが、人々が携行できる装置に何らかの手段で表示することも可能である。また、従来のテレビや、デジタル放送などのメディアに対して出力することも可能である。
この実施形態によれば、地震の予測において地震が発生する場合の発生日を概ね知ることができるので、より安心感のある予測の情報を提供することができる。
＜第２７の実施形態＞
計算方法については、第３０図図示の実施形態で示したので、本実施形態においては出力の例について示す。第３２図は、この実施形態での出力例である。この例はＷｅｂページあるいは電子メールでの表現を意図しているが、人々が携行できる装置に何らかの手段で表示することも可能である。
この実施形態によれば、地震予測について地震が発生する場合の発生日を概ね知ることができるので、より安心感のある予測の情報を提供することができる。
＜第２８の実施形態＞
第３３図に、本発明の実施形態の出力例を示す。この実施形態では、地震を監視する方法において、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の発生頻度によって表現する監視方法を提供する。
第３２図図示の実施形態では確率を数字化して表示していたが、むしろ視覚的に訴えるならばヒストグラムの方がわかりやすい。第３３図の様に出力することで、この例では、９日から１４日までの間が危険であることを認識しやすいし、８日以前に発生しているケースが無いことも理解できる。
この実施形態によれば、地震予測について地震が発生する場合の発生日を視覚的に捉えることができるので、よりわかりやすい形で予測の情報を提供することができる。
＜第２９の実施形態＞
この実施形態では、地震が発生すると想定される場所と、地震が発生するまでの日数とを、３次元的に表示する監視装置を提供する。第３４図に、この実施形態での出力例を示す。
台風の進路については、予報円によって示している。これは２次元平面で予想進路を幅を持たせて表示している。地震についても同様に確率的なことを考慮し、かつ地震は「地中からくる」ことから地中内で模擬的に進路的なイメージで表現している。地震が起きるまで比較的時間的余裕のある手法から、地震が起きるまで時間的に余裕のない手法まである。比較的時間余裕のある手法で表示しておいて、複数の手法を組合せることによって、徐々に地震が起きる場所や、日数、規模などの精度を挙げてゆくことができる。台風の予想も進路が進むにつれて修正して発表しているが、地震についても同様な発想から得られた情報を集約することが重要である。
クルダスが２次元平面で表示しているが、さしずめこの表現は「３次元クルダス」ということができる。
この実施形態によれば、地震予測について地震が発生する場所を視覚的に捉えることができるので、よりわかりやすい形で予測の情報を提供することができる。
＜第３０の実施形態＞
この実施形態では、地震が発生するまでの日数を、地図上の深さによって表現するものである。
第３５図に、この実施形態の出力例を示す。深さによって地震発生までの予想日数を表示している。
この実施形態によれば、地震予測について地震が発生するまでの日数と場所を視覚的に捉えることができるので、よりわかりやすい形で予測の情報を提供することができる。
＜第３１の実施形態＞
この実施形態では、遠隔地間の通信を、公衆回線、移動体通信回線、インターネット回線、衛星回線、専用回線のいずれかひとつ、または任意の組合せで使用することを示している。
第３６図に、この実施形態の監視装置を示す。ここでは、公衆回線２３０を経由して自然界データを取り込み、インターネット網経由でパソコンやインターネット対応型携帯電話へ出力している。この例では、出力装置１９がＷｅｂサーバの役割を果たしている。
この実施形態によれば、遠隔地の通信を容易に実施することができる。また、回線をつなぐことで各種の処理を遠隔で自動的に実施することも可能である。
＜第３２の実施形態＞
この実施形態では、地震予測の結果データを、電子メールにて出力する。第３７図に、この実施形態の電子メールの例を示す。
地震予測の３要素である、場所・時期・規模に加えて当該地域で兆候が現れた際に地震が発生した確率と、発生した場合での発生日の分布について示している。
この実施形態によれば、地震の予測を容易に知ることができる。
＜第３３の実施形態＞
この実施形態では、地震予測の結果データは、Ｗｅｂページにて出力する。第３８図に、この実施形態のＷｅｂページの例を示す。基本的な情報は第３７図図示の実施形態と同様の内容である。
この実施形態によれば、地震の予測を知りたい時に最新の予測を容易に知ることができる。
＜第３４の実施形態＞
この実施形態では、本人かどうかを確認する認証を入力しないと当該のＷｅｂページを見ることができないものである。第３９図に、この実施形態のＷｅｂページの例を示す。地震予測はその性格上、Ｗｅｂページ上オープンになっていては好ましくない面もある。そこでＩＤ名とパスワードを入力しないと、予測情報を提示している画面が見れないものとする。
この実施形態によれば、予め登録された使用者だけが最新の地震の予測情報を見ることができる。
＜第３５の実施形態＞
この実施形態は、第１０図図示の実施形態と、第１図図示の実施形態を融合したものである。自然データとして「気温」を用いたものである。
この実施形態によれば、予め登録された使用者だけが最新の地震の予測情報を見ることができる。
＜第３６の実施形態＞
この実施形態では、地震予測の結果データを、受信者が携行できる受信装置で受信するものである。第４０図に、本発明の実施形態において携行できる受信装置の例を示す。ここでは、携帯電話・ＰＨＳ、ポケベル、時計、ペンダント、電子手帳・ＰＤＡ、小型パソコンなどを示した。
この実施形態によれば、どこにいても地震予測の情報を得ることができるというメリットがある。
＜第３７の実施形態＞
実施形態の説明に入る前に、第４１図を見て頂きたい。この図は１９９４年１月の神戸における気温の推移を示したものである。日付の区切りが２４時であり概ね前後６時間が夜間ということができる。２４時は深夜であり当然気温の推移としても明け方の冷え込みに向けて、右下がりとなるのが通例である。１度Ｃ前後の右上がりの部位も多少見受けられるが特記すべき点は無い。
次に、第４２図、第４３図を見て頂きたい。これは１９９５年１月の神戸の気温推移である。ここで特異なのは、１月３日から４日にかけてである。一般には下降傾向であるのに対して単調に増加している。
この気温上昇が巨大地震前の前兆である可能性がある。というのも、日本、米国、ロシア、中国などで巨大地震前に地表面温度の上昇が報告されているからである。地表面温度は多くの場合リモートセンシングといって衛星からの観測による計測が一般的である。しかし、気温とは元来地上１．５ｍの温度である。このため地表面温度と気温とは同様の変化傾向を示すであろうことは考えられることである。
ところで、次に第４４図を見て頂きたい。これは１９９５年１月の広島の気温推移である。まず、第４２図、第４３図と比べると一見して良く似た変化傾向を示していることが理解できる。しかし、神戸で特異であった１月３日から４日にかけては２０時から２４時にかけては下降傾向であるが、２４時を超すと多少上昇傾向ともとれる。
以上のことからわかることを以下に整理する。
１．１９９４年１月の神戸の気温データは特に異常は認められない。
２．１９９５年１月の神戸の気温データは、１月３日から４日にかけて異常がみられる。
すなわち、一般に日没後は単調に気温が下降するのに対して、この日神戸は上昇傾向にあった点が特異である。
３．１９９５年１月の広島の気温データは、１月３日から４日まで異常は多少あった。
つまり２４時を過ぎて１度Ｃ未満の気温差の範囲で上昇した点である。しかし、特段の異常は無いものと認められる。
次に、第４５図図示の実施形態である自然界データを監視する装置について説明する。
まず構成を第４５図で説明する。監視装置は以下のものから構成されている。複数地点の気温データを気温データ人力装置経由で入力する気温データ人力手段と、前記気温データに、気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと前記位置情報とを関連付け、かつ各地点の日没後の任意時刻の気温を記憶し、夜間の気温推移を記憶された気温をもとに気温推移量を演算処理するデータ処理手段と、出力装置へ処理結果を出力する出力手段である。
第４５図は、第１２図で電磁波で説明したものが気温となっただけである。
第４６図は、人力／処理／出力の流れを示したものである。
まず、各地点での気温データを入力し、各地点の位置情報と気温データをコンピュータ内のテーブルに格納する。次に日没後の気温ということで、ここでは２０時の気温を用いた。
２０時における気温を記憶しておき、２０時の気温を基準とした２０時の気温との比較演算によって最終的には、気温推移量なるものを算出する。気温推移量は以下の式で表現される。
気温推移量＝（経過時間×基準値からの変化温度）の合計
第４２図、第４３図の１月３日の２０時から４日０４時までを例に気温推移量を演算すると以下の様になる。
気温推移量＝０．３＋１．３＋１．７＋１．８＋１．９＋２．０＋２．０＋２．１＝１３．１（度Ｃ・ｈ）
演算した気温推移量については、逆にテーブルに格納しかつ２次元平面の地図上に表示する。
以上説明した構成と方法により気温をもとにしたクルダスの画面として表示することができる。
この実施形態によれば、夜間の気温変化から地震が発生すると予測される場所を地図上に示すことができる。
＜第３８の実施形態＞
第４７図を用いて、本発明の自然データを監視する装置に更に他の機能が付加されている実施形態を説明する。
気温変化検出条件を予め気温条件設定手段によって設定しておいて、気温が前記で設定された条件を超えた場合には、その旨を外部に出力する告知手段を持つ。外部への告知は、ＣＲＴやプリンタへの出力はもとより電子メールやＷｅｂページへの出力などであってもかまわない。
またこの場合に気象学的情報として例えば風向風力の情報や温暖低気圧の情報などを併せて告知し気象学的情報表示手段を備えるものとする。これは、気温が夜間に上昇するのは地震以外の要因によっても起きるからである。例えば、夜間になる前までは北風であったが、夜間になって南風に変わったことや、温暖前線の通過した場合などによるからである。従って、実際には、天気図などの情報も識別上必須である。なお、インターネットの仕組みを用いれば、メールにＷｅｂページのＵＲＬを書いて参照を促すことも出来る。
なお、前述したようにこの第４５図は、必ずしも集中的に存在していなくても良い。
この実施形態によれば、夜間の気温変化が発生したことを電子メールなどにより知ることができる。更に、当該の気温上昇が、地震により起因するものか、否かを容易に把握することもできる。
産業上の利用の可能性
以上述べたように、本発明によれば以下の課題２つの課題を解決することに大きく貢献する。
（１）自然界データと地震データの相関関係を解析するものを実現する。
（２）地震が発生する場所を表示するものを実現する。
（１）については、「ゲノマティックリサーチ」という解析手法を提案し、自然界データと地震データとを有機的に結びつけ相関関係の解析を加速化することが可能となる。
特に、各種自然界データと地震との相関関係を効率的が解析可能となることや、大量なデータであっても問題なく探索可能であること、「有効と思われる地震予測アルゴリズム」を効率的に探索可能あるいは改良可能となるというメリットがある。
（２）については、地震の発生場所を示す「クルダス」を提案し、地震予測の３要素である「いつ」「どこで」「どれくらいの地震があるか」のうち特に「どこで」の推定に関して大きく貢献する。また確率という指標を導入して当該の場所で地震そのものが発生する確率や、もし発生するとしたら当該の場所で地震が発生する日毎の確率を予測することができる。更にこれらの情報を提供することもできる。今までは地震の予測において実用に供せられるものはあまりなかったと思われるが、今回提示した装置・方法によって、ある程度の確度を持ち、実用に供せられる地震予測におけるソリューションが得られるメリットがある。
【図面の簡単な説明】
第１図、本発明による解析装置の構成例を示す図。
第２図は、自然界データとして気象学的データを用いる場合の本発明による解析装置の構成例を示す図。
第３図は、阪神大震災（発生日時：１９９５／０１／１７　０５：４６　地震名：兵庫県南部地震、マグニチュード：７．２　深さ：１６ｋｍ）における気温と湿度の変化を示す図（観測場所：神戸海洋気象台　測定年月：１９９５年１月　測定時刻：０１時→１４時）であって、気温・相対湿度による地震予測グラフに相当する。１／１０における相対湿度欄の丸で囲んである部分と、気温欄のＡで示す丸で囲んである部分（異常）とは、１／１７の地震の７日前、１／１０に、気温が低下し、湿度も低下する事象が起きていたものである。相対湿度欄の丸で囲んである部分より、湿度は下がっているので雨による気温降下ではない。
第４図は、本発明の解析方法による解析結果の出力例を示す図。
第５図は、本発明の解析方法による解析結果の出力例であって、解析した場所と、解析したパラメータとが時系列に表されている出力例を示す図。
第６図は、本発明の解析方法による解析結果の出力例であって、解析のアルゴリズムの条件に合致した場所が地図上に表されている出力例を示す図。
第７図は、本発明の解析方法による解析結果の出力例であって、解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と、地震が発生した時刻が対比して表されている出力例を示す図。
第８図は、本発明の解析方法による解析結果の出力例であって、解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとを、その合致の程度に応じて表現する出力例を示す図。
第９図は、本発明による他の解析装置の構成例を示す図。
第１０図は、本発明による第１０の実施形態に対応する図。
第１１図は、本発明による第１１の実施形態に対応する図。
第１２図は、本発明による第１１の実施形態に対応する第二の図。
第１３図は、本発明による第１１の実施形態に対応する第三の図。
第１４図は、本発明による第１１の実施形態に対応する第四の図。
第１５図は、本発明による第１２の実施形態に対応する図。
第１６図は、本発明による第１２の実施形態に対応する第二の図。
第１７図は、本発明による第１３の実施形態に対応する図。
第１８図は、本発明による第１３の実施形態に対応する第二の図。
第１９図は、本発明による第１４の実施形態に対応する図。
第２０図は、本発明による第１５の実施形態に対応する図。
第２１図は、本発明による第１６の実施形態に対応する図。
第２２図は、本発明による第１７の実施形態に対応する図。
第２３図は、本発明による第１８の実施形態に対応する図。
第２４図は、本発明による第１９の実施形態に対応する図。
第２５図は、本発明による第２０の実施形態に対応する図。
第２６図は、本発明による第２１の実施形態に対応する図。
第２７図は、本発明による第２２の実施形態に対応する図。
第２８図は、本発明による第２３の実施形態に対応する図。
第２９図は、本発明による第２４の実施形態に対応する図。
第３０図は、本発明による第２５の実施形態に対応する図。
第３１図は、本発明による第２６の実施形態に対応する図。
第３２図は、本発明による第２７の実施形態に対応する図。
第３３図は、本発明による第２８の実施形態に対応する図。
第３４図は、本発明による第２９の実施形態に対応する図。
第３５図は、本発明による第３０の実施形態に対応する図。
第３６図は、本発明による第３１の実施形態に対応する図。
第３７図は、本発明による第３２の実施形態に対応する図。
第３８図は、本発明による第３３の実施形態に対応する図。
第３９図は、本発明による第３４の実施形態に対応する図。
第４０図は、本発明による第３６の実施形態に対応する図。
第４１図は、本発明による第３７の実施形態に対応する図。
第４２図は、本発明による第３７の実施形態に対応する第二の図。
第４３図は、本発明による第３７の実施形態に対応する第三の図。
第４４図は、本発明による第３７の実施形態に対応する第四の図。
第４５図は、本発明による第３７の実施形態に対応する第五の図。
第４６図は、本発明による第３７の実施形態に対応する第六の図。
第４７図は、本発明による第３８の実施形態に対応する図。
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年1月6日(2003.1.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
削除
【請求項２】
削除
【請求項３】
削除
【請求項４】
削除
【請求項５】
削除
【請求項６】
削除
【請求項７】
削除
【請求項８】
削除
【請求項９】
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、
前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部、
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、
当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１０】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えていることを特徴とする請求の範囲第９項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１１】
自然界データを監視する装置であって、
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データをデータ入力装置経由で入力する自然界データ入力手段と、
前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行う気温データ・位置情報関連付け処理部、
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較する気温比較処理部と、
当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１２】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、その旨を外部に告知する告知手段と、気象学的情報を外部に告知する気象学的情報表示手段とを備えていることを特徴とする請求の範囲第１０項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１３】
出力手段は、前記データ処理手段による処理の結果を地図上に表示する図形情報に表すイメージ処理を行える出力手段であることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１２項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１４】
出力手段は、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するイメージ処理を行える出力手段であることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１２項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１５】
請求の範囲第９項乃至第１４項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置において、データを蓄積する記憶媒体を付加することを特徴とする自然界データを監視する装置。
【請求項１６】
過去の任意の時点の自然界データをグラフ表示する、過去の自然界データグラフ表示出力処理手段を備えていることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１５項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１７】
過去の任意の時点の地震監視データのグラフと、現時点の地震監視データのグラフの両方とが、出力装置の同一の画面で表示されるように、データ出力処理を行う、地震監視データ対比グラフ表示出力手段を備えていることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１６項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１８】
あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データを抽出する自然界データ判定抽出部を備えていることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１７項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項１９】
あらかじめ定めている地震が発生すると思われる判定条件と、自然界データ・データベース中の、自然界データとを比較し、前記判定条件を満たしている自然界データが収集された地域と、前記判定条件を満たしていない自然界データが収集された地域とが区別されて出力表示されるように判定出力表示を行う判定出力表示処理部を備えていることを特徴とする請求の範囲第９項乃至第１８項のいずれか一項記載の自然界データを監視する装置。
【請求項２０】
削除
【請求項２１】
削除
【請求項２２】
削除
【請求項２３】
削除
【請求項２４】
削除
【請求項２５】
削除
【請求項２６】
削除
【請求項２７】
削除
【請求項２８】
自然界のデータと、地震のデータと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段によって、自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法であって、
解析関連情報には、少なくとも、解析対象となる場所、解析開始日時及び解析終了日時、解析対象とするアルゴリズムの中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項２９】
解析結果の出力は、少なくとも、
解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を地図上に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と地震が発生した時刻を対比して示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとをその合致の程度に応じて表現する方法
のいずれかによることとしたことを特徴とする請求の範囲第２８項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項３０】
削除
【請求項３１】
複数地点の自然界のデータとしての複数地点の気温データを自然界データ入力手段を介して取得し、気温データ・位置情報関連付け処理部によって、前記気温データに、当該気温データを検出した場所の位置情報を付加し、前記気温データと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、気温比較処理部によって監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温とを比較し、出力手段によって、当該気温比較処理部の処理結果に、前記気温データ・位置情報関連付け処理部での処理結果を付帯させて出力装置へ出力することを特徴とする自然界データを監視する方法。
【請求項３２】
監視地点の日没後の任意時刻の気温と、夜間における気温との比較処理の結果が、あらかじめ定められている条件を越えた時に、告知手段によって、その旨を外部に告知すると共に、気象学的情報表示手段によって、気象学的情報を外部に告知することを特徴とする請求の範囲第３１項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３３】
データ処理手段は、自然界データに、自然界データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記自然界データと、前記位置情報とを関連付けて処理することを特徴とした請求の範囲第３１項又は第３２項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３４】
前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、地図上に表示されることを特徴とする請求の範囲第３１項乃至第３３項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３５】
（補正後）前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するものであることを特徴とする請求の範囲第３１項乃至第３４項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項３６】
削除
【請求項３７】
削除
【請求項３８】
請求の範囲第３１項乃至第３５項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項３９】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを地図上に各々区別できるように表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４０】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項、第３９項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、過去のある時点のデータをグラフ表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４１】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項乃至第４０項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、過去のある時点の地震監視データのグラフと現時点の地震監視データのグラフの両方を、同一の画面で表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４２】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項乃至第４１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしているデータを抽出することを特徴とする監視方法。
【請求項４３】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項乃至第４１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしている箇所を抽出し、与えられた範囲全体をグラフ表示するとともに、判定条件を満たしている箇所と判定条件を満たしていない箇所とを区別して表示することを特徴とする監視方法。
【請求項４４】
請求の範囲第３１項乃至第３５項、第３８項乃至第４３項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生するかどうかの確率を算出することを特徴とする監視方法。
【請求項４５】
削除
【請求項４６】
地震を監視する方法において、地震が発生するかどうかの確率を算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とする監視方法。
【請求項４７】
地震を監視する方法において、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の確率として算出する段階と、算出した結果を出力する段階とを持つことを特徴とする監視方法。
【請求項４８】
地震を監視する方法において、地震が発生する確率を日付毎または日付に相当する時間スパン毎の発生頻度によって表現することを特徴とする監視方法。
【請求項４９】
削除
【請求項５０】
削除
【請求項５１】
自然界のデータと、地震のデータと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段によって、自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法であって、
自然界データには、少なくとも、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上が含まれ、
かつ、解析関連情報には、少なくとも、解析対象となる場所、解析開始日時及び解析終了日時、解析対象とするアルゴリズムの中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項５２】
自然界のデータと、地震のデータと、自然界のデータと地震データとの相関関係を解析するための解析関連情報とをもとに、自然界データと地震データとの相関関係を解析処理する解析手段によって、自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法であって、
自然界データには、少なくとも、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上が含まれ、
気象学的データには、少なくとも、気温、湿度、降水量、積雪量、風向、風速、日照時間の中のいずれか一つ以上が含まれ、
かつ、解析関連情報には、少なくとも、解析対象となる場所、解析開始日時及び解析終了日時、解析対象とするアルゴリズムの中のいずれか一つ以上が含まれていることを特徴とする自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項５３】
解析結果の出力は、少なくとも、
解析した場所と、解析したパラメータとを、時系列に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した場所を地図上に示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に合致した時刻と地震が発生した時刻を対比して示す方法、
解析のアルゴリズムの条件に非常に良好に合致したものと、良好に合致したものとをその合致の程度に応じて表現する方法
のいずれかによることとしたことを特徴とする請求の範囲第５１項又は第５２項記載の自然界データと地震データとの相関関係を解析する方法。
【請求項５４】
自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力する自然界データを監視する方法であって、
データ処理手段は、自然界データに、自然界データの入力場所の位置情報を付加し、地震が発生すると思われる判定条件によって処理した前記自然界データと、前記位置情報とを関連付けて処理することを特徴とした自然界データを監視する方法。
【請求項５５】
前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、地図上に表示されることを特徴とする請求の範囲第５４項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項５６】
前記データ処理手段による処理の結果は、出力手段によって、２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを、地図上に各々区別できるように表示するものであることを特徴とする請求の範囲第５４項又は第５５項記載の自然界データを監視する方法。
【請求項５７】
自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力する自然界データを監視する方法であって、
前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項５８】
自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力する自然界データを監視する方法であって、
自然界データは、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上であり、
かつ、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項５９】
自然界データ入力手段を介して取得した複数地点の自然界のデータに、当該自然界のデータを検出した場所の位置情報を付加し、データ処理手段によって、前記自然界のデータと当該位置情報とを関連付ける処理を行い、当該処理の結果得られた結果を出力する自然界データを監視する方法であって、
自然界データは、気温データ、湿度データ、電磁波データの中のいずれか一つ以上であり、
かつ、前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項６０】
自然界データは、測地学的データ、気象学的データ、電磁気学的データ、大気中の電離度データ、大気中のイオン密度データ、アコースティックエミッション波データ、ガンマ線量データ、地下水中のラドン濃度データ、地鳴り音データ、地表温度データ、地下水位データの中のいずれか一つ以上である請求の範囲第３１項乃至第３５項、第５４項乃至第５６項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項６１】
自然界データは、気温データ、湿度データ、電磁波データの中のいずれか一つ以上である請求の範囲第３１項乃至第３５項、第５４項乃至第５６項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
前兆事象が発生してから地震が発生するまでの時間スパンが異なる２種類以上の自然界データを使用することを特徴とする監視方法。
【請求項６２】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
２種類以上の自然界データで各々の地震の前兆事象が発生したことを地図上に各々区別できるように表示することを特徴とする監視方法。
【請求項６３】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
過去のある時点のデータをグラフ表示することを特徴とする監視方法。
【請求項６４】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
過去のある時点の地震監視データのグラフと現時点の地震監視データのグラフの両方を、同一の画面で表示することを特徴とする監視方法。
【請求項６５】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしているデータを抽出することを特徴とする監視方法。
【請求項６６】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
地震が発生すると思われる判定条件を与えて、与えられた範囲のデータベースの自然界データについて判定条件を満たしている箇所を抽出し、与えられた範囲全体をグラフ表示するとともに、判定条件を満たしている箇所と判定条件を満たしていない箇所とを区別して表示することを特徴とする監視方法。
【請求項６７】
請求の範囲第５７項乃至第６１項のいずれか一項記載の自然界データを監視する方法において、
指定された場所で地震が発生すると思われる兆候が現れてから、前記場所において地震が発生するかどうかの確率を算出することを特徴とする監視方法。
【国際調査報告】
2002048742.tif 000050
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