STA/LTA 比を用いた傾斜観測データの異常判定に関する検討
原田昌武＊、棚田俊收＊、伊東 博＊、代田 寧＊Experiment in discerning anomalous change on tiltmeter data employing STA/LTA ratioby＊Masatake HARADA , Toshikazu TANADA ＊ , Hiroshi ITO ＊ and Yasushi DAITA ＊１．はじめににおける傾斜観測データに適用し、地震・火山活動に関

温泉地学研究所では、神奈川県西部の地震活動や箱根火山の活動をモニタリングするために、県西部地域に地連した異常変動の検出の可能性について検討した結果を報告する。

震・地殻変動観測網を展開している（伊東ほか、
１９９０；八巻ほか、
１９９０；温泉地学研究所、
１９９９）。地殻変動観測につ２．傾斜観測および解析データ

いては傾斜観測・地下水位観測・重力観測・光波測量・

温泉地学研究所では、
１９８９（平成元）年から箱根火山のGPS 測量と多項目にわたり、連続した記録が得られていモニタリングのために箱根カルデラ内の駒ケ岳・湖尻・る。一般的に地震や火山活動に関連した地殻変動は、特小塚山の３ヶ所において傾斜計による観測を開始した。

定の範囲内に短時間で明瞭な変化として観測されると考その後、外輪山の外側にも４観測点を増設し、現在ではえられる。このような地震・火山活動に伴う通常とは異７観測点での観測により箱根火山を中心とした神奈川県なる変動、すなわち、プレスリップのような地殻の異常西部地域の広域地殻変動をモニタリングしている。傾斜な変動は防災という観点からも見逃してはならない現象

計はそれぞれ深度約１００ｍの観測井内に設置され、南北方である。

向および東西方向の２成分観測を行っている（温泉地学

地震・火山活動のモニタリングと同時に地殻変動デー研究所、１９９９）。傾斜観測網の観測点配置を図１に示す。

タに現れる異常な変動を検出するためには、データを評

これまでの観測結果では２００１（平成１３）年６月から発生し価する客観的な基準を設けることによって自動的に判定た箱根群発地震活動に伴う傾斜変動を捉えており、特にする方法が簡便である。棚田ほか（２００２ａ、２００２ｂ）は、群発地震活動に先立ち傾斜変化が始まっていることが報

当所の光波測量・GPS 測量データに対して次のような判告されるなど（代田ほか、２００２）、地殻内の状態を反映し定基準を設けた。まず、観測データの各基線長に対してた変動が高精度で検出されており、異常変動の検出の可短時間での平均値と標準偏差からノイズレベルを算出す能性を調査するためには最適なデータである。

る。そして平均値±標準偏差（またはその２倍）を異常変化発生時に対応する閾値として設定した。このようにして設定された閾値を観測データに適用した結果、全データの１〜３％程度が異常と判定されたことを報告している。当所ではこれまでこの方法を用い、異常変化と判定された場合には自動的にフラッグが出力されるようにシステム設計がなされている。フラッグが出力されると他の地殻変動観測データや地震活動に変化が無いかを検討し、最終的には地震や火山活動に伴う異常な変化であるかどうかを所員が判断することとなる。
これらの地殻変動データの異常変動自動検出処理を含む現行の観測データモニタリングシステムを平成１５年度に更新するのに伴い、地殻変動データの異常判定方法を新たに見直すことにした。本報告では、一般に地震波の自動検出に用いられている STA/LTA の計算手法（たとえば、松村ほか、１９８８；堀、松村、１９８８）を、地殻変動観測網

図１ 傾斜観測点分布＊

神奈川県温泉地学研究所〒 250-0031 神奈川県小田原市入生田 586
報告，神奈川県温泉地学研究所報告，第 35 巻，41 − 46，2003.

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現行の観測データ収録システムでは、毎分０秒のデー
αタを１分値データとして収録・保存している。本解析ではこの１分値データから正時の値のみを抽出し、１時間間β隔に再構築したデータを用いた。解析対象とした期間は
１９９９年７月から２００３年６月までの４年間のデータであ

ここで、α およびβ は Time Window（α ＜β ）であり、る。解析に使用したデータを図２に示す。観測データ中ある時点 k におけるそれぞれの平均値を計算している。には地震等に起因するオフセットや一時的なとび値が存次に、その比（STA/LTA）を計算する。地殻内の状態に変在する。一般的に精密なデータ解析を行う際には、前処化がないか、または変化が一定である定常状態であれば、理としてこれらの変動を除去しなければならない。しかSTA/LTA 比は１になるはずである。しかし、地震・火山し、本報告の目的は地殻変動データのリアルタイムモニ活動などに関連した非定常な傾斜変動が観測された場合、タリングを継続しながら、なおかつリアルタイムに自動LTA はその変化に追随できずにほとんど一定の値をとで異常変動の検出をすることである。そのため、実時間るのに対し、STA はその変動の影響を受け急激に変化すでのシステム運用において計算機に負担のかかるオフる。その結果、STA/LTA 比の値も上昇する。この比に対セット補正やとび値の除去などの前処理は行わないことして適切な閾値を設け、その値を超えた場合を異常変動とした。の検出と判定する。ただし、異常変動を検出した後もLTA の 計 算 を 継 続 す る と LTA の 値 も 徐 々 に 上 昇 し、３．異常変動判定の考え方

STA/LTA 比は１に漸減してしまう。そのため異常変動が観測データに現れる異常な変動を検出することは、地長時間に及ぶ際には閾値を下回ってしまう。この影響を殻内部の非定常な状態変化を捉えることである。ここで避けるため、異常変動が検出された時点で LTA の計算をは特に地震活動や火山活動などに関連した短時間の前駆中断し一定値に固定することとした。また、正確な計算的変動のみを捉えられることが異常変動の判定基準としを行うために、STA、LTA ともに設定した Time Windowては最適であると考えられる。 しかし傾斜計データをの１割以上のデータが欠測の場合は計算を行わないこと用いて異常変動の判定を行う場合、判定基準の設計に際にした。さらに、前章で述べたとおり傾斜データには機しデータの特性上、以下のことに注意しなければならな

械的な要因によるオフセットや一時的なとびが存在するい。

ため、それらの影響をなくすために階差がある一定の値・機械的な要因によるオフセットや一時的なとび値を超えた場合には計算に含めないようにした。実際には、・降雨の影響による傾斜変動１時間での変動が地球潮汐による傾斜変動（１０−８ オー・地球潮汐による傾斜変動

ダー）よりも充分に大きい０．
２μ rad を超えた時には計算

傾斜観測データ中に含まれるこれらの変動は、地震 ・から除外した。

火山活動などに関連した変動ではないにもかかわらず、異常変動と判定される可能性がある。つまり、可能な限５．結果

りこれらの変動には反応しない異常変動の判定基準を設

STA/LTA 比を用いた異常変動の検出では、STA と LTA定しなければならない。ただし、降雨の影響による傾斜の Time Window（α 、β ）と閾値の設定が重要となる。

変動と、異常変動として検出したい地震・火山活動の前

LTA の Time Window は短期間であると STA と同じよう駆的変動の時定数がほとんど同じような値を持つ場合な値になることとなり、STA/LTA 比の変化が検出できな（数時間から数日程度の変動）は、両者の分離は困難でくなる。逆に、LTA の Time Window が長期間であると平ある。

均化されすぎ、微小な STA の変化にも STA/LTA 比は敏感に反応してしまうこととなる。そこで、適度な Time

４．解析方法

Window として LTA に対しては１０日を、また、STA に対傾斜計の時系列データに対し、まず、階差の絶対値をしては６時間を設定した。これに対して STA と LTA の計 算 す る。そ し て そ の 値 を 元 に、STA 短 時 間 平 均：Time Window の違いによる STA/LTA 比の変化を調べる

Short Term Average）と LTA（長 時 間 平 均：Long Term

ために、異なる Time Window を用いた例を図３に示す。両Average）を算出する。ここで時系列データを者の Time Window を上記で設定した値以上に近づけると･･･とすると、実際には以下のような式を用いることとなる。

（STA ＝２４時 間、LTA ＝５日）、STA/LTA 比 は ほ ぼ１の値で一定になってしまい変化を検出できなくなることが−４２−

図２ 傾斜観測結果（生データ）。システムや地震に起因するオフセットや一時的なとびは補正していない。

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めないようにしているため、これらの機械的な要因による影響はほとんど見られない。しかし、０.２μ rad 未満の傾斜変動時には異常変動と判定されている。
次に、２観測点以上で同時に異常変動が検出された場合を表１に示す。本解析の結果では、異常変動と判定されたのは３７回（通算３９０時間、解析期間中の１．
１％に相当）であった。これらの判定の中には偶発的に発生したとびによるものや、降雨や台風などによる短時間の急激な傾斜変動に起因するものもある。さらに、いくつかの判定の前後には地震が発生している場合もある。しかし、それらは全てマグニチュード４．
４以下の地震であり、また、傾斜観測網の外側であるため地震活動に関連した傾斜データの異常変動として判定されたと結論付けることはできない。
２００１（平成１３）年６月から１０月にかけて５回ほど複数の観測点で同時に異常変動と判定されている。これは２００１（平成１３）年６月に始まった箱根群発地震活動に関連した傾斜変動（代田ほか、２００２）を反映したものであると考えられる。この群発地震に限らず、箱根火山近傍で発生した群発地震は複数の観測点において時間を前後して異常変動と判定される場合があることが確認された。
６．まとめ
地震・火山活動に伴う異常な変動を検出するために、
STA/LTA の計算手法を傾斜観測データに適用した。その結果、STA、LTA の Time Window や STA/LTA 比の閾値
図３

湖尻観測点における南北成分の傾斜計に対し STA とLTA の Time Window（α ，β ）を変化させた時のSTA ／ LTA の変化。閾値を４とし、２時間以上連続して異常変動と判定された時点を×印で示す。

を適切に設定することによって観測点近傍における群発地震活動はある程度検出できることが確認された。しかし、傾斜観測網の付近でマグニチュード６を超えるような地震の例がなく、大地震に関連したプレスリップに対明らかとなった。また、LTA の Time Window のみを長くしてこの計算手法が有効であるかどうかは分からない。

した場合には解析結果はほとんど変わらない。一方、STA

STA/LTA の計算は一般に、地震波データ収録のためののみを短くすると、地球潮汐の影響による傾斜変動がトリガーとして利用されている。地震波のように観測STA/LTA 比に大きく現れることにより S/N が悪くなり、データが急激に変化する場合には有効な手法である。しさらに降雨の影響などに敏感に反応して異常変動と判定かし、地震・火山活動の前駆的変動が数日間以上に及ぶされることが多くなる。

ようなゆっくりとした変化として地殻変動に現れた場合、上記のように Time Window を設定し、傾斜観測データつまり長周期トレンドの変化として異常な傾斜変動が観に適用した結果を図４に示す。ここでは STA/LTA 比によ測された場合には、STA/LTA によって異常変動を判定する異常判定基準（閾値）を経験的に４と設定し、２時間以ることは困難であると考えられる。このような異常変動上連続して異常変動と判定された時点を×印で示す。全の検出を精度よく、また、客観的に行うためには、観測７観測点・１４成分のいずれか１成分でも２時間以上連続データにカルマンフィルターなどの時系列データを予測して異常変動と判定されたのは、解析期間中（４年間）のできるフィルターを利用し、実際の観測データがその予１.６％（通算５４５時間）であった。傾斜観測データ中のオフ測値の９０％信頼区間を越えるような変動を観測した際にセットや一時的なとびの影響を少なくするために、１時異常変動と判定するような方法が有効であろう。

間での傾斜変動が０．
２μ rad を超えた場合には計算に含

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図４

各観測成分での STA/LTA の変化。STA、LTA の Time Window はそれぞれ６時間、１０日である。また、STA/LTA 比に対して閾値を４とし、２時間以上連続して異常変動と判定された時点を×印で示す。

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参考文献
代田

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表１ 複数の観測点で異常変動と判定された事例
ᣣᤨ䋨⛮⛯ᤨ㑆䋩㪈㪐㪐㪐㪆㪇㪏㪆㪈㪎㩷㪈㪈㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪈㪐㪐㪐㪆㪇㪐㪆㪉㪈㩷㪇㪐㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪈㪐㪐㪐㪆㪈㪈㪆㪈㪊㩷㪇㪋㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪈㪐㪐㪐㪆㪈㪈㪆㪉㪎㩷㪇㪇㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪈㪐㪐㪐㪆㪈㪉㪆㪊㪇㩷㪇㪈㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪉㪆㪇㪍㩷㪉㪊㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪌㪆㪇㪋㩷㪈㪌㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪍㪆㪇㪊㩷㪈㪏㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪍㪆㪈㪐㩷㪇㪈㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪍㪆㪉㪐㩷㪈㪉㪿㩷㩿㪍㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪎㪆㪇㪋㩷㪈㪐㪿㩷㩿㪉㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪎㪆㪇㪐㩷㪇㪌㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪏㪆㪈㪍㩷㪇㪊㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪏㪆㪈㪏㩷㪈㪉㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪇㪏㪆㪉㪋㩷㪇㪈㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪈㪇㪆㪇㪍㩷㪈㪌㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪈㪈㪆㪈㪍㩷㪈㪍㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪇㪆㪈㪉㪆㪇㪎㩷㪇㪋㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪈㪆㪇㪈㩷㪈㪏㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪈㪆㪉㪍㩷㪈㪋㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪌㪆㪉㪌㩷㪈㪈㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪍㪆㪉㪋㩷㪇㪎㪿㩷㩿㪎㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪎㪆㪇㪎㩷㪉㪈㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪏㪆㪇㪊㩷㪈㪇㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪇㪐㪆㪈㪈㩷㪈㪈㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪈㪆㪈㪇㪆㪇㪌㩷㪇㪊㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪇㪈㪆㪇㪊㩷㪇㪊㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪇㪊㪆㪇㪍㩷㪇㪐㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪇㪌㪆㪈㪌㩷㪈㪋㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪈㪇㪆㪇㪈㩷㪉㪉㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪈㪇㪆㪈㪇㩷㪉㪉㪿㩷㩿㪊㪿㪀㪉㪇㪇㪉㪆㪈㪉㪆㪉㪐㩷㪈㪎㪿㩷㩿㪉㪏㪇㪿㪀㪉㪇㪇㪊㪆㪇㪈㪆㪉㪇㩷㪈㪐㪿㩷㩿㪌㪿㪀㪉㪇㪇㪊㪆㪇㪈㪆㪉㪉㩷㪈㪊㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪊㪆㪇㪊㪆㪈㪏㩷㪇㪊㪿㩷㩿㪋㪿㪀㪉㪇㪇㪊㪆㪇㪌㪆㪉㪍㩷㪉㪇㪿㩷㩿㪉㪿㪀㪉㪇㪇㪊㪆㪇㪌㪆㪉㪎㩷㪇㪍㪿㩷㩿㪋㪿㪀ጤୖ㚤䉬ጪḓዥዊႦጊ⵿㊁Ⴁ䈱ፄነධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ ධർᚑಽ ᧲⷏ᚑಽ䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂦䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂦䂦䂦䂦䂦䂦䂦䂾䂦䂾䂾䂦䂦䂦䂾䂦䂦䂦䂦䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂦䂾䂾䂦䂾䂾䂦䂦䂾䂦䂾䂦䂾䂦䂾䂦䂦䂦䂾䂾䂦䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂦䂾䂦䂾䂦䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂾䂦䂾䂾䂾䂾䋺⛮⛯ᦼ㑆ਛో䈩䈏⇣Ᏹ䈫್ᢿ䈘䉏䈢䉅䈱䂦䋺⛮⛯ᦼ㑆ਛ䈱৻ㇱ䈏⇣Ᏹ䈫್ቯ䈘䉏䈢䉅䈱−４６−䂦䂾᷹ⷰὐᢙ㪊㪊㪋㪊㪉㪉㪋㪍㪌㪍㪉㪉㪉㪊㪋㪉㪊㪋㪉㪉㪌㪊㪊㪍㪉㪉㪌㪉㪌㪉㪊㪊㪊㪉㪊㪉㪊