地磁気観測所テクニカルレポート

第 10 巻第 2 号

51 － 58 頁

平成 25 年 3 月

Technical Report of the Kakioka Magnetic Observatory Vol.10, No.2, pp.51-58, March 2013

鹿屋観測施設における絶対観測時の人工擾乱について－絶対観測時の人工擾乱の発生状況と擾乱補正方法－
森永健司 1，長町信吾 2，生駒良友 3，大和田毅 1
1

地磁気観測所観測課，2 地磁気観測所調査課，3 気象庁地震火山部

2012 年 12 月 13 日受領，2013 年 2 月 5 日改訂，2013 年 3 月 4 日受理

要旨

地磁気観測所鹿屋観測施設は，精密な地磁気観測の妨げとなる人工擾乱の問題が深刻化している．人工擾乱は，地磁気絶対観測にも影響を及ぼす．これまで，絶対観測中に人工擾乱が発生した場合は，人工擾乱がなくなったのを確認して，再観測を実施していた．しかし，鹿屋観測施設の遠隔化により，人工擾乱を避けての絶対観測が難しい状況となっている．人工擾乱発生中に絶対観測を実施した場合でも，観測点の人工擾乱の影響量を把握し適切な処理を行うことで，観測精度を維持することができる．人工擾乱の影響を除去し，適切な基線値を計算する方法を紹介する．

１．はじめに観測点周辺の車両等の人工物が地磁気観測値に及ぼす擾乱（以下，人工擾乱とする）は，精密な地磁気観測の妨げとなる．観測点周辺の都市化に伴い，人工擾乱の発生頻度は年々増加傾向にある．
敷地面積が狭く，周辺を車道で囲まれた鹿屋観測施設は，人工擾乱問題が深刻である．
地磁気観測は，フラックスゲート磁力計による連続観測と，週 1 回程度の磁気儀による絶対観測で成り立っている．絶対観測は連続観測の基線値を決定するために行っており，絶対観測毎に得られた基線値を時間内挿し，連続観測値に加えることで最終的な地磁気絶対値としている．人工擾乱の発生は，当然のことながら，連続観測，絶対観測の両方に影響を及ぼす．連続観測への影響は，基本的に短時間の部分的なものであるが，絶対観測への影響は，連続観測に対し誤った基線値を与えることになり，長期的なデータの信頼性が著しく損なわれる．
これまでは，人工擾乱の発生が確認された場合，人工擾乱の影響がなくなるのを待って絶対観測を実施していた．また，絶対観測後に人工擾乱の発生に気がついた場合は，再観測を実施していた．しかしながら，鹿屋観測施設の遠隔化により，絶対観©2013 Kakioka Magnetic Observatory, Japan Meteorological Agency

測は 2 週に 1 回の出張時に実施することとなった．
出張の日程はあらかじめ決定されており，人工擾乱の発生状況に合わせて絶対観測の実施タイミングを変更することや，限られた作業時間の中で再観測を行うのは困難である．
基本的に，人工擾乱を避けて絶対観測を実施するのが原則である．しかし，上述の理由から，人工擾乱が発生した状況でも絶対観測を実施せざるを得ない．絶対観測時の人工擾乱を避けられない以上，人工擾乱による影響量（以下，擾乱量とする）を加味して基線値の計算を行う必要がある．
徳本らは，人工擾乱源を 1 つの磁気モーメントと仮定して，複数の磁力計データから，磁気モーメントの位置と大きさ（ベクトル量）を推定し，任意の地点の擾乱量を推定するソフトウェア myDist を開発している（徳本・他，2002）．また，鹿屋観測施
設から北西方向に約 3.4km 離れた位置に，比較観測点として祓川観測点があり，鹿屋観測施設の人工擾乱の把握に使用されている（小池・他，1992）．
すべての人工擾乱に対して可能な方法ではないが，myDist による解析結果及び，祓川観測点との連続観測データの差から推定できる擾乱量を用いることで，絶対観測中に人工擾乱が発生した場合で52

森永健司 , 長町信吾 , 生駒良友 , 大和田毅

も，擾乱量を除去して適切な基線値を計算する方法を紹介する．また，具体的な例を交えながら，鹿屋観測施設で 2011 年度に発生した絶対観測中の人工擾乱の発生頻度と，人工擾乱源位置の傾向を紹介する．
２．鹿屋観測施設の観測体制と周辺環境
図 1 に鹿屋観測施設の模式図を示す．約 200m 四方の敷地のほぼ中央に絶対観測点が存在する．フラックスゲート磁力計による 3 成分（HZD 成分）
連続観測点は 5 点ある．そのうち絶対観測点の北西約 40m の観測点が主連続観測点である．全磁力の連続観測点は 3 点あるが，毎秒計測を行っているのは，OHM 観測点のみである．
磁力計のほかにも，敷地の東西南北にはモニタリングカメラが設置され，構内の監視を行っている．
モニタリングカメラは人工擾乱発生時に擾乱源の確認としても使用している（Minamoto et al., 2011）．
敷地周囲は車道となっている．特に，西側の車道は 2 車線化されている．西側道路を挟んだ反対側には JA の施設があり，大型トラックが停車することが多い．人工擾乱発生源の多くは，この西側道路沿いに集中している．
鹿屋観測施設の構外，約 3.4km 北西に，位置する祓川比較観測点では，フラックスゲート磁力計による 3 成分連続観測及び，OHM 磁力計による全磁力観測を行っている．どちらも測定間隔は 1 秒である．祓川比較観測点は，周辺に民家がなく，ほとんど人工擾乱は発生しない．鹿屋観測施設の人工擾

図１ 鹿屋観測施設の観測点配置の模式図★：絶対観測点 ●：3 成分連続観測点（毎秒計測）（大きい●は主，小さい●は副）■：全磁力連続観測点（毎秒計測）◆：全磁力連続観測点（毎分計測）▲：モニタリングカメラ

乱の発生は，祓川比較観測点と鹿屋観測施設のデータ差を見ることで判別している．
３．基線値から擾乱量を除去する計算方法
絶対観測時に人工擾乱が発生した場合，絶対観測点の擾乱量と，連続観測点の擾乱量を求めることができれば，基線値から擾乱量を除去することができる．絶対観測点の測定値を A，その時の連続観測点の計測値を B とすると，観測基線値（BLV）は，BLV=A － Bで与えられる．絶対観測点及び連続観測点の擾乱量をそれぞれα，βとすると，人工擾乱の影響量を差し引いた観測基線値（BLV’）は，BLV’=(A －α ) － (B －β )=BLV －α + βとなる．
絶対観測点と，連続観測点の擾乱量が分かれば，基線値から擾乱量を除去することができる．問題となるのは，各観測点の擾乱量を正確に把握することができるかどうかである．
４．擾乱量の把握と補正可否について擾乱量を把握するもっとも簡単な方法として，祓
川比較観測点とデータ差をとる方法がある．鹿屋観測施設と祓川比較観測点の両方で，同時刻に人工擾乱が発生する可能性は低く，ほとんどの場合，2 点のデータ差を見ることで，人工擾乱が発生した時間と擾乱量を確認することが可能である．ただし，当然のことながらデータ差で擾乱量を把握する方法は，連続観測点しか使用できない．
連続観測を行っていない絶対観測点では，1 節で述べた myDist を用いて計算により擾乱量を推定する方法を使用する．すなわち、人工擾乱を受ける前後の複数の磁力計の基準観測点とのデータ差から，人工擾乱源を 1 点の磁気モーメントと仮定して解析を行い，人工擾乱源及び任意の位置の擾乱量を求め，絶対観測点の擾乱量を把握する．
myDist による解析により，絶対観測点だけでなく連続観測点の擾乱量も推定することができる．連続観測点の擾乱量は，比較観測点とのデータ差でも求められるので，myDist による各連続観測点の推定擾乱量と，比較観測点との差を確認することにより，myDist による解析結果の良否の判定に使用している．
絶対観測時に人工擾乱が発生した場合は，上述

鹿屋観測施設における絶対観測時の人工擾乱についての方法で絶対観測点及び，連続観測点の擾乱量を把握することができる．しかしながら，myDist による擾乱量の把握は，前提として，人工擾乱源が 1点という条件があるため，人工擾乱源が 2 点以上ある場合，擾乱量の推定が行えない．また，人工擾乱源が常に動きまわっている場合は，観測時間中の擾乱量が一定ではないため，擾乱量の把握が非常に複雑になり，現実的に基線値を補正することは不可能である．また，鹿屋観測施設と祓川比較観測点は，地磁気日変化特性の違いが存在し，磁気嵐の発生時等は，この変化特性の違いが顕著に表れる（横山 他，1996）．鹿屋観測施設と祓川比較観測点のデータ差に地磁気変化特性の違いが乗ってくる場合，データ差による連続観測点の擾乱量の把握及び，比較観測点を基準とした myDist による擾乱量の推定も困難となり，基線値の補正はできない．
５．人工擾乱補正の例（2011 年 12 月 5 日の基線値補正）
５．１ 人工擾乱の発生状況
具体的な絶対観測基線値補正の例として，2011
年 12 月 5 日の絶対観測中に発生した，鹿屋観測施設敷地南西側に停車した大型車両による人工擾乱の補正処理を示す．
図 2 に 2012 年 12 月 5 日の絶対観測時の鹿屋観測施設の主連続観測点と，祓川比較観測点の 4 成－絶対観測時の人工擾乱の発生状況と擾乱補正方法－53分（HZDF 成分）の差のプロット図を示す．03:09
頃に HZ 成分はデータ差が小さく，D 成分は大きくなり 04:05 に元に戻る．このデータ差に変化が生じている時間帯に，人工擾乱が発生し，観測点に影響を及ぼしている．絶対観測は，基本的に 2 人で行う．
図 2 の点線で囲ったところが，1 人目（obs1）及び2 人目 (obs2) が絶対観測を実施した時間帯である．
図を見てわかるように，obs2 の絶対観測の途中から人工擾乱の影響を受けている．
F 成分に関しては，HZD 成分のような変化は見られず，F 成分の連続点には人工擾乱の影響がほとんどないことが分かる．ただし，絶対観測点の F成分には，影響がある可能性がある．今回の例では，
F 成分の絶対観測（全磁力総合差観測）に関しては，人工擾乱の影響がなくなったことが確認された時間に再観測を実施している．よって，この人工擾乱による基線値の補正は obs2 の HZD 成分のみを補正対象としている．また，使用するデータの最小単位は，地磁気毎分値の最小単位に合わせて，HZ 成分は 0.1nT，D 成分は 0.01′(arc minutes) を使用している．
５．２ 連続観測点及び絶対観測点への影響量
人工擾乱の補正を行うために，連続観測点と絶対観測点の擾乱量を求める必要がある連続観測点に関しては，祓川比較観測点とデータ差により見積も

図２ 2011 年 12 月 5 日 02:00 ～ 04:59(UTC) の鹿屋連続観測データと祓川連続観測．
データの地磁気 HZDF 成分の差分プロット図．
破線で示したところが，絶対観測を実施した期間．

FG2FG3FG4

森永健司 , 長町信吾 , 生駒良友 , 大和田毅

54
表１

祓川比較観測点とのデータ差で求めた擾乱量．

観測点の名称は，図 1 と対応している．
データ差による擾乱量見積もり

HZ 成分は nT 単位，D 成分は arc minutes 単位．

FG0FG1FG2FG3FG4H-0.3
2.9
0.7-2.1-0.3Z-0.2-0.4-0.1
0.1-0.1D0.24
0.340.080.100.08

人工擾乱解析ソフトによる擾乱量解析結果

FG0FG1FG2FG3FG4ABS

H-0.4
2.8
0.6-2.1-0.5
0.5

Z-0.2-0.3
0.0-0.2
0.00.0

表２0.7-2.1-0.3-0.1
0.1-0.1

0.08
0.100.08

人工擾乱解析ソフト (myDist) で求めた擾乱量．

観測点の名称は，図1 と対応している．
表1
人工擾乱解析ソフトによる擾乱量解析結果
HZ 成分は nT 単位，D 成分は arc minutes 単位．

FG0FG1FG2FG3FG4ABS
表2D
0.25
0.34
0.08
0.14
0.08
0.14

図３ 人工擾乱解析ソフト (myDist) で求めた推定擾乱源位置．
この背景地図等データは，国土地理院の電子国土 web システムから配信されたものである．

H-0.4
2.80.6-2.1-0.5
0.5

Z-0.2-0.3
0.0-0.2
0.00.0D
0.25
0.34
0.08
0.14
0.080.14

表鹿屋観測施設における絶対観測時の人工擾乱についてることができる．表 1 に鹿屋観測施設の各連続観測点と祓川比較観測点とのデータ差から求めた擾乱量を示す．
次 に， 絶 対 観 測 点 の 擾 乱 量 を 求 め る た め に，myDist を使用する．myDist を使用するに当たり，基準点は祓川比較観測点を使用した．図 3 鹿屋観測施設の航空写真上に，myDist で計算された磁気モーメントの位置を重ねた図を示す．myDist の計算結果では，人工擾乱源は，敷地南西方向の，西側道路沿いとなった．この事例では，観測者が目視により，廃車運搬用の大型トラックが停車していたことを確認している．
表 2 に myDist で計算した，鹿屋観測施設の各連続観測点及び，絶対観測点の擾乱量を示す．表 1と表 2 の各連続観測点の擾乱量を見比べると，FG3観測点の D 成分のみ表 1 と表 2 で 0.04′の違いがあるが，他の観測点に関しては全成分共に，HZ 成分
では，最大で 0.2nT，D 成分では 0.01′の違いしかない．比較観測点とのデータ差で求めた擾乱量と，myDist で求めた擾乱量の違いは，myDist の推定誤差の範囲内と判断できる．このことから，myDistで計算した連続観測点及び，絶対観測点の推定擾乱量を基線値補正に使用した．
補正後
５．３
観測基線値の補正
観測回数
HZD
絶対観測点と連続観測点の擾乱量をもとに，基線1-2.23
1.62
0.140
値に対し補正を行う．絶対観測は，12-2.20
1.59人 4 回ずつ行0.154
う．最終的な結果は，2人×4回の計8回の観測結
3-2.001.410.175
果の平均を使用する．今回の事例では，絶対観測の4-2.121.530.165
5-2.261.200.206
途中から人工擾乱が発生しているので，擾乱を受け6-2.11
1.050.194ている個々の観測に対して補正を行う必要がある．
7 8 回の絶対観測の個々の結果から計算し-2.29
1.190.196
表3に8-2.201.160.185
た HZD 成分の基線値と，全 8 回の平均，標準偏差平均-2.181.340.177を示す．個々の観測基線値を見てわかるように，影
標準偏差0.090.210.021
表３ 2011 年 12 月 5 日の擾乱補正前の 8 個の基線値と，8 個の平均及び標準偏差．
補正前
HZ 成分は nT 単位，D 成分は arc minutes 単位．

観測回数12345678平均
標準偏差

H-2.23-2.20-2.00-2.12-1.36-1.21-1.39-1.30-1.73
0.45Z
1.62
1.59
1.41
1.53
1.40
1.25
1.39
1.36
1.44
0.13

D
0.140
0.154
0.175
0.165
0.096
0.084
0.086
0.075
0.1220.041－絶対観測時の人工擾乱の発生状況と擾乱補正方法－

55

表４ 2011 年 12 月 5 日の擾乱補正後の 8 個の基線値と，8 個（D は 7 個）の平均及び標準偏差．
灰色で示した D 成分 5 回目の値は平均及び標準偏差の計算に使用していない．
補正後
HZ 成分は nT 単位，D 成分は arc minutes 単位．

観測回数12345678
平均
標準偏差H-2.23-2.20-2.00-2.12-2.26-2.11-2.29-2.20-2.180.09

Z
1.621.59
1.411.53
1.201.05
1.19
1.16
1.340.21

表4D0.1400.154
0.1750.165
0.206
0.194
0.196
0.185
0.1770.021

響量が大きかったHD 成分に関しては，明瞭に 5 回補正前目を境に値が変わる．地磁気観測所では，絶対観測の良否の判定基準の一つとして，全8 回の標準偏観測回数
HZD
1.62 0.03′0.140
差が HZ1 成分は 0.3nT-2.23以下，D 成分は以下と2-2.20 3 の標準偏差をみても，1.590.154いう基準を設けている．表
3-2.001.410.175
HD 成分に関しては，良否判定で否と判断される．
4-2.121.530.165
表 2 で示した，連続観測点の擾乱量と，絶対観測5-1.361.400.096
点の擾乱量を使用し，5回目以降の基線値を補正し表46-1.21
1.250.084
た結果を表 4 に示す．
7-1.391.390.086
擾乱量を補正した結果，H,D成分に明瞭に出てい8-1.30
1.360.075
た 5 回目以降の変化がなくなる．全 8 回の標準偏差
平均-1.731.440.122
も全成分 0.3nT（0.03′）以下に収まっている．ただ標準偏差0.450.130.041
し，D 成分の 5 回目の値に関しては，観測の途中から人工擾乱が発生しており，単純な計算では人工擾乱の影響を正しく補正できない．通常全 8 回の観測結果の平均を採用して，最終的な基線値を決定するが，この事例では，D 成分の 5 回目の観測を除外し，7 個の観測結果から，最終的な基線値を計算することにした．
６．鹿屋観測施設の絶対観測時の人工擾乱の発生頻
表3度と，人工擾乱源位置の傾向について
鹿屋観測施設で，年間を通じ，どの程度の頻度で絶対観測中に人工擾乱が発生するかと，人工擾乱の発生場所等の傾向について紹介する．
2011 年 4 月から 2012 年 3 月までの期間の絶対観測総数は，53 回であった．このうち 9 回の絶対観測において，絶対観測点または連続観測点に 0.3nT（0.03′）以上の影響がある人工擾乱が確認された．
9 回の人工擾乱事例の詳細を表 5 に示す．
表 5 の擾乱源位置に関しては，myDist により算出された擾乱源位置であるが，2011 年 9 月 5 日の事例以外は，モニタリングカメラや観測者の目視に

表3

森永健司 , 長町信吾 , 生駒良友 , 大和田毅

56より，その位置に擾乱源となる車両の存在が確認されている．例外的な事例として，2011 年 6 月 21 日の事例は，敷地周辺の車両による人工擾乱ではな
く，敷地境界の送電線に発生した直流電流による影響であった（Nagamachi et al., submitted）．この事例に関しては，例外としてここでは紹介せず，残りの8 事例について紹介する．
この期間に発生した車両が原因と推測される人工擾乱は，1 事例を除きすべて西側の道路沿いに人工擾乱源がある．2 章でもふれているが，鹿屋観測施設を囲む道路のうち，西側道路は 2 車線道路で大型車両の通行，停車が多い．4 事例は敷地北西のJA 施設駐車場に停車する車両が原因である．3 事例は敷地南西の道路沿いに停車した大型トラックが原因である．西側道路沿いの人工擾乱に関しては，鹿屋観測施設が遠隔化される前から，深刻な問題となっており，鹿屋観測施設の連続観測点の配置も，西側道路の人工擾乱を意識し，敷地西側に擾乱源がある場合に，myDist の解析精度が良くなるような配置となっている．
1 事例しかないが，2011 年 9 月 5 日の事例のように人工擾乱源が敷地南東にある場合は，myDistの解析精度があまり良くない傾向がある（徳本・他2013）．敷地南東部は比較的人工擾乱の発生が少ない場所ではある．しかしながら，絶対観測時にこの場所で人工擾乱が発生した場合，絶対観測点の擾乱量が正確に把握できない可能性が高くなる．
人工擾乱の発生や，連続観測点の擾乱量は，祓川比較観測点とのデータ差である程度把握することが可能である．しかし，絶対観測点の擾乱量は擾乱解析ソフトを使用しないと把握できない．myDistによる擾乱量解析結果は，あらかじめ人工擾乱源の位置が分かっている場合，解析精度が良くなる．
人工擾乱源の出現頻度が高い場所をあらかじめ把握し，モニタリングカメラで容易に人工擾乱源位置を確認できるような体制を整えておく必要がある．
７．まとめ
鹿屋観測施設の人工擾乱問題は，年々深刻さを増してきている．遠隔化前は人工擾乱を避けて絶対観測を実施することにより，長期的な観測精度を保つことができていた．しかし，遠隔化に伴い，人工擾乱を避けて絶対観測を実施するのが困難となった．
また，絶対観測の頻度が週 1 回から 2 週に 1 回に減っており，1 回の絶対観測の重要性は増加している．
絶対観測中に人工擾乱が発生した場合，人工擾乱がなくなった後で再観測を実施するのが，正確な基線値を得るための最良の方法であることは間違いない．しかし，再観測が困難である以上，理論的な根拠に基づいて，絶対観測結果から人工擾乱の影響を計算的に除去することが，観測精度を維持してゆくために最も有効な手段と考える．
今回，観測結果から人工擾乱の影響を除去する方法と，鹿屋観測施設の人工擾乱の発生状況を紹介した．今後も，鹿屋観測施設では深刻な人工擾乱問題を抱えながら，地磁気観測を続けてゆくことになるであろう．厳しい観測環境の中で，観測精度を維持してゆくために，人工擾乱の発生とその擾乱量を把握し，最適な補正処理を行ってゆくことが重要となる．

表５

2011 年 4 月から 2012 年 3 月の期間に，絶対観測中時に発生した人工擾乱の一覧
人工擾乱源位置及び観測点の擾乱量は，人工擾乱解析ソフト (myDist) の解析結果より求めている．
HZ 成分は nT 単位，D 成分は arc minutes 単位．

事例日

人工擾乱源位置表5連続観測点擾乱量HZ

絶対観測点擾乱量
DHZ

D

2011/04/01 敷地北西駐車場付近

00-0.04000

2011/05/24 敷地北西駐車場付近

00-0.0500-0.020.03

00-0.0400

2011/06/21 敷地境界南及び東側の直流電流

2011/06/16 敷地北西駐車場付近

-0.2

0.7

000.9

0

2011/08/16 敷地北西駐車場付近

-0.1

0.1

-0.03

00-0.01

2011/09/05 敷地南東の角付近
2011/11/21 敷地南西育苗場横の道路

00

00.3

00-0.4

-0.2

-0.29

0.7

00.16

2011/12/05 敷地南西育苗場横の道路

-0.4

-0.2

0.25

0.5

00.14

2012/02/16 敷地南西育苗場横の道路

-0.3

-0.2

0.21

0.600.12

鹿屋観測施設における絶対観測時の人工擾乱について

参考文献
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擾乱の把握 , 地磁気観測所技術報告，41(2)，23-31，
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－絶対観測時の人工擾乱の発生状況と擾乱補正方法－

57

58

森永健司 , 長町信吾 , 生駒良友 , 大和田毅

Absolute magnetic observation influenced
by artificial disturbances at Kanoya-occurrence status and correction methodby
Kenji MORINAGA1, Shingo NAGAMACHI1, Yoshitomo IKOMA2 and Takeshi OWADA1
1Kakioka Magnetic Observatory
2 Seismological and Volcanological Department, Japan Meteorological Agency

Received 13 December 2012; received in revised form 5 February 2013;
accepted 4 March 2013