箱根火山大涌谷における二酸化硫黄放出率～観測・解析手法と 2018 年 6 月までの放出率の推移～
安部祐希 *1・原田昌武 *1・板寺一洋 *1・森健彦 *2・高木朗充 *3

Emission rate of sulfur dioxide at Owakudani, Hakone volcano, Japan-Observation, analysis, and temporal transition of emission rate to June 2018 by*1*1

Yuki Abe , Masatake Harada , Kazuhiro Itadera*1, Takehiko Mori*2 and Akimichi Takagi*3
Abstract
We have conducted repeat measurement of sulfur dioxide emission rate at Owakudani, Hakone volcano, Japan,
since 29 March 2017. Based on the measurements, we desire to detect time variation of emission rate caused bychange of volcanic activity and to interpret its activity quantitatively. To achieve such a purpose, the measurement
should be accurate and independent of observation condition. Our measurements were conducted by using Differential
Optical Absorption Spectroscopy. To make the measurement possible independently of moving direction of plume,
our measurements were conducted either by horizontal panning method or by traverse method. For accurate
measurements, we estimated sulfur dioxide column density from obtained wavelength distribution of ultraviolet
intensity, and did not use column density calculated by the observation system. Based on data obtained throughsetting different elevation angle for each scan of horizontal panning method, we showed sulfur dioxide was reduced on
its ascending way, and estimated emission rate with taking the reduction into account. We estimated moving direction
and velocity of plume, which were necessary for emission rate estimation, by numerical analysis of movies, without
tracing plume on movies by eyes. On the results obtained from 29 March 2017 to 19 June 2018, emission rate isestimated to be 9 – 13 ton/day with panning method or 12 – 28 ton/day with traverse method.

1.

台地域火山監視・警報センター , 2018）。このことから、はじめに箱根火山（図１）では、2001 年以降数年に一度の頻噴火を引き起こすような活発な火山では、SO2 放出率の度で群発地震が発生しており、2015 年 4 月に始まっ繰り返し測定を行うことにより火山活動に伴う変化が捉た群発地震活動の期間中には大涌谷（図１）においてごえられる可能性があり、その測定結果は火山活動の評価

く小規模な水蒸気噴火が発生した（原田ほか , 2015;

や定量的なモデル化に重要であると考えられる。

。
Mannen et al ., 2018）

箱根火山においては、2015 年 6 月以降、気象庁（2016）

近年噴火を引き起こしたいくつかの火山では、気象庁

や気象研究所（2016）によって SO2 の放出率の測定が数によって二酸化硫黄（SO2）放出率の繰り返し測定が行わ回行われている。その後、2017 年 3 月 29 日には温泉れているものがある。その測定によると、浅間山、三宅地学研究所（当所）によりその繰り返し観測が開始され島、阿蘇火山では、噴火前後は静穏期に比べ SO2 放出（安部ほか , 2017）、現在まで継続されている。

率が一桁程度大きくなることがある（気象庁地震火山部

繰り返し観測から火山活動に伴う変化を捉え、定量的

火山監視・警報センター , 2018a; 2018b; 福岡管区気象なモデル化を行うためには、観測条件の違いに影響を受*1 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*2 気象研究所火山研究部第一研究室福岡分室*3 気象研究所火山研究部〒 305-0052〒 810-0052

福岡県福岡市中央区大濠１丁目 2-36

茨城県つくば市長峰 1-1

論文 , 神奈川県温泉地学研究所報告 , 第 50 巻 ,1-18, 2018

－1－

(a)

130

Longitude (˚E)
140

139
(b)

Longitude (˚E)

139.1

35.3

Hakone Caldera

40

Latitude (˚N)

Latitude (˚N)

Live Camera
Hakone Volcano

Lake
Ashinoko

35.2

Altitude
(m)
2000
1500
1000
500
0

30
(c)
Owakudani
BridgeKamiyuBus Stop

Kanagawa Prefectural Road No. 734

SounzanStationReference Point ofWind Direction & Velocity
Owakudani
StationPanning
Observation
Point
Steam Well
No. 39Steam Well
No. 52

Owakudani

CraterFumarole
Steam Well

1000 m(d)

図１ （a）箱根火山の位置。
（b）箱根カルデラの地形図。三角形で神奈川県が設置したライブカメラの位置を示す。
（c）
大涌谷とその周辺の航空写真（Google Earth による）。火口、噴気孔、蒸気井の位置を赤、黄、青の丸印で示す（Mannen et al., 2018）。パンニング法による観測点を赤の星印で示す。トラバース法による観測データの解析に用いた風向風速値は、気象庁メソ解析（気象庁予報部 , 2009）に基づき、緑の四角の位置の標高 1000 m の値を内挿して算出した。
（d）2018 年 9 月 5 日に（c）の緑の星印の位置で撮影した写真。
Fig. 1（a）Location of Hakone volcano.（b）Map around Hakone caldera. Red triangle indicates location of live camera
established by Kanagawa Prefectural Government.（c）Air photo of Google Earth. Distributions of craters,
fumarole, and steam wells（Mannen et al., 2018）are indicated by red, yellow, blue circles, respectively. The point
where we observed with the panning method is indicated by red star. Wind direction and velocity at an altitudeof 1000 m at the point indicated by green square were estimated by interpolation based on mesoscale analysis－2－けず正確に放出率を推定しなければならない。それを念2.

方法

頭に置き、安部ほか（2017）による研究の中で、正確な本章では、前章に挙げた問題点を解決するための工夫

放出率の推定のために解決が必要と考えられる問題点をを中心に、観測手法と解析手法について述べる。2017

以下の４項目に整理した。

年 8 月 9 日までの大涌谷における SO2 放出率は安部ほ

安部ほか（2017）は観測機器のシステムによって算出

か（2017）により報告されているが、本章で説明する手されたSO 2 カラム濃度を用いて放出率を推定している

法は、2017 年 8 月 9 日以前に得られたデータにも適用が、このカラム濃度はある程度大きなノイズを含み、特し、新たに SO2 放出率を算出した。

にSO2が低濃度の時にその検出が難しくなる可能性がある。これを防ぐには、観測システムの算出したカラム濃

2.1.

観測

度をそのまま用いるのではなく、観測した波長分布に対我々は、安部ほか（2017）と同様にアイリックス社製

しノイズを低減させるための処理を行う必要がある。

の二酸化硫黄濃度遠隔観測 DOAS（Differential Optical

安 部 ほ か（2017）は、2017 年 5 月 22 日 の SO2 放 出

Absorption Spectroscopy）システムを用いて、噴気を通率が他の観測日に比べて一桁程度少量に見積もられたこ

過する自然光の波長分布を観測し、それにより推定したとに関し、放出率は大涌谷上空のある平面を超えて上昇

光の到来方向に存在する SO2 のカラム濃度に基づいて、する SO2 の総量から推定しているが、この日は放出さ.
SO2 放出率を推定した。測定原理は Mori et al（2007）

れた SO2 の大部分がその面まで上昇せず途中で落下しおよび安部ほか（2017）に記述されている。

ていた可能性を指摘している。放出率の変化以外の要2017 年 10 月 5 日以前は、すべての観測を箱根ロー

因で一桁程度の変化が生じるのであれば、SO2 放出率のプウェイ大涌谷駅駅舎前においてパンニング法を用いて推定結果を火山活動の指標として用いることは困難であ行った。この観測の詳細は安部ほか（2017）に記述される。極端に小さな放出率が推定された原因を究明しそのている。この観測手法は噴気が上昇しているときにのみ対策を施す必要がある。

SO2 放出率を測定できる手法である。本研究では、噴気安部ほか（2017）では、噴気が鉛直に上昇することをが谷筋を流下している場合にも放出率を測定することが仮定した解析を行っている。しかし実際に大涌谷で噴気できるよう、噴気の移動経路を横切るトラバース法によを観察するとその動きは複雑である。鉛直上昇の仮定とる観測も行った。2017 年 11 月 6 日以降の観測では、

実際とのずれが、推定される放出率に与える影響についまず大涌谷に赴き放出されている噴気が上昇しているのて理解することが正確な放出率を推定する上で重要であか谷筋を流下しているのかを目視により判断し、上昇しる。また安部ほか（2017）では、噴気の上昇速度を、動ていると判断した場合はパンニング法による観測を、流画上の噴気の移動を目視で読み取ることによって推定し下していると判断した場合はトラバース法による観測をているが、この手法は正確さや客観性に乏しく改善が必行った。2017 年 10 月 5 日以前はパンニング法による要であると考えられる。

観測のみ行っているが、観測と併行して撮影した動画か

安部ほか（2017）が適用した観測手法は噴気が上昇しらは、噴気が上昇しているのが見てとれる。

ているときにのみ有効であり、噴気が谷筋を流下していパンニング法、トラバース法の２つの走査法のいずれるときには SO2 を検出することができない。噴気が谷を採用した場合においても、まず分光器に入る光を完筋を流下しているときには、それに対応した観測を行う

全に遮断した状態で機器のノイズレベルを取得し、そ必要がある。

の後噴気の存在しない空から到来する自然光を観測し本研究では、上に挙げた４項目の問題点を解決するたて、SO2 の影響を受けていない自然光の波長分布を取得

めに、観測・解析手法にいくつかの改良を施した。そしした。そして、機器の校正のために SO2 濃度が既知のて、改良した手法によって SO2 の放出率を推定し、そ気体が封入されているセルを集光口の手前に設置して自の推移を明らかにした。

然光を観測し、それぞれの濃度の SO2 により影響を受けた自然光の波長分布を測定した。セルは SO2 カラム
濃度が、88、173、261、442 ppmm の 4 種類である。

by Japan Meteorological Agency (JMA) (Forecasting Section of JMA, 2009) in order to estimate SO2 emission ratefrom the data obtained with the traverse method. (d) Photo taken on 5 Sep. 2018 at the point indicated by green
star in (c).

－3－

表１

パンニング法による観測の詳細。左から観測日、走査回数、走査範囲、走査の中心方向の仰角、ライブカメラによる動画の有無（■：あり、□：なし）。

Table 1 Details of observations with panning method. From left, we show observational day, number of scans,azimuthal range of scan, elevation angle of the central direction of scan, whether movie taken by the live camera
is available or not（■ : Available, □ : Unavailable）.

Date

Number of Scans

Scan Azimuth (°)

Elevation Angle (°)

Live Camera

29 Mar. 201714

124 - 184

17.0□

24 Apr. 201713

86 - 206

45.8□

22 May 201714

60 - 180

35.0□

29 Jun. 201712

82 - 202

33.8□

9 Aug. 201716

90 - 210

37.3□

5 Oct. 201730

112 - 23225.1 - 44.6■

16 Feb. 201818

65 - 185

25.0 - 35.0■

13 Apr. 201819

93 - 213

25.3 - 34.6■

19 Jun. 201818

103 - 223

24.8 - 35.3□

表２

トラバース法による観測の詳細。左から観測日、
走査回数、大涌谷（図１c）における風向・風速（気象庁予報部 , 2009）。

GPS receiver

Table 2 Details of observations with traverse method.
From left, we show observation day, number ofSpectroscope

scans, wind direction and wind velocity（Forecast
Section of JMA, 2009）at Owakudani（Fig. 1c）.

Date

図２

Wind
Numberof Scans Direction (°) Velocity (m/s)

6 Nov. 2017

12

231

12.4

トラバース法による観測の様子。自動車の天井に12 Dec. 2017

20

255

9.8

分光器と GPS 電波受信器を設置している。

15 Jan. 2018

13

234

17.4

26 Mar. 2018

18

234

7.8

15 May 2018

19

237

9.7

Fig.2 Observation with the traverse method.
Spectroscope and GPS receiver are put on theroof of a car.
本研究で観測されたカラム濃度の最大値は 316 ppmm

速度で往復し、2秒ごとに自然光の波長分布を得た。そであり、ガスセルのカラム濃度は本研究にふさわしい範の片道１回分の観測を１回の走査とし、一度の観測で複囲である。

数回の走査を行った。2017年10月5日以降は、走査の中心方向の仰角を一定とせず、表１に記述した範囲内で2.1.1.

走査ごとに仰角を変化させた。これは1章で問題点の第パンニング法による観測

2017年3月29日から2018年6月19日までに、箱根２項目として挙げた、放出されたSO2の全てが実際に走ロープウェイ大涌谷駅駅舎前において行ったパンニング

査面（それぞれの走査において集光方向が張る面）の高法による観測の詳細を表１に示す。観測手法は安部ほか

度まで達しているかを確認する目的で行った。仰角を変（2017）と同様である。
集光方位は集光範囲を0.5度/秒の化させることにより、ある高度に達したSO2のうちどれ

－4－

(a)

10

(b)

Intensity (×103)

Intensity (×104)

6

8

4

6
4

2

2

0
270

図３

280
290
300
310
Wavelength (nm)
Dark

320 270
Reference

280
290
300
310
Wavelength (nm)Observation

320

02018 年 1 月 15 日の観測で得た光量の波長分布。黒、緑、赤の線で、光を遮断して得た波長分布、SO2 が存在
しない方向から到来する光を観測して得た波長分布、走査で得た波長分布の一例をそれぞれ示す。
（a）と（b）
は縦軸の大きさが異なる。

Fig. 3 Intensity of light as a function of its wavelength obtained on 15 Jan. 2018. Black, green, and red lines indicate
intensity obtained when we block the light, intensity of light that did not pass through SO 2, and one of theintensity distributions obtained when we were scanning volcanic plume, respectively. Graphs shown in（a）and（b）have a different vertical scale.
だけがさらにそれよりも高い場所まで移動するのかを把共通である。2.2.1 節は、どちらの走査法にも当てはま握できる。

るデータ処理であり、走査法ごとに異なるその後の処理について、パンニング法に関しては 2.2.2 節、トラバー

2.1.2.

ス法に関しては 2.2.3 節に述べる。

トラバース法による観測2017 年 11 月 6 日から 2018 年 5 月 15 日までに行ったトラバース法による観測の詳細を表２に示す。こ

2.2.1.

カラム濃度の観測では、自動車の天井に取り付けた分光器で、真SO2 には特定の波長の紫外線を吸収する性質があるた

上から到来する自然光の波長分布を移動しながら測定

め、光の経路上に存在する SO2 のカラム濃度とその波した（図２）。観測は神奈川県道 734 号線の上湯バス停

長の紫外線が減衰する割合（吸光度）には相関がある。

から箱根ロープウェイ早雲山駅までの区間で行っておそのため、カラム濃度が既知のガスセルを設置して得たり、その片道１回分の観測を１回の走査とする。自動車

波長分布に基づいて吸光度とカラム濃度との相関関係をの速度は 40 km/h 程度であり、2 秒に一度の間隔で自明らかにし、噴気を通過する光を観測して得た吸光度と然光の波長分布を得た。波長分布を測定した時刻と場所を対比することで、光の到来方向に存在する SO2 のカを対応付けるために、GPS による測位を同時に行った。

ラム濃度を把握することができる。本研究では正確なカ

GPS 測位データの記録にはカシミール 3D（http://www.

ラム濃度の推定のために、安部ほか（2017）が取り入れ

kashmir3d.com/）を用いた。

ていなかった以下に示す処理を新たに導入した。

トラバース観測によって得られたデータからSO2放出率を推定するためには、SO2の移動方位と移動速度を仮2.2.1.1.

迷光補正定する必要がある。そのため、SO2の移動方位と移動速

2018 年 1 月 15 日に観測した紫外線の波長分布と、度として、気象庁メソ解析（気象庁予報部, 2009）に光を遮断して観測したノイズレベルを図３に示す。図３

おける、北緯35.243度、東経139.022度、標高1000 mには、噴気を通過しない自然光の波長分布（緑）と、噴（図１）の風向風速の客観解析値（表２）を仮定した。

気を通過する自然光の波長分布（赤）を示した。図３を見ると、光を遮断しても観測される光量は 0 にならない。

2.2.

また、300 nm より短い波長の紫外線は自然には存在し解析

本研究では２種類の走査法を用いた。走査法の違いにないにもかかわらず、自然光を観測したデータからはより SO2 放出率推定のためのデータ解析法は異なるが、

300 nm よりも短波長で、光を遮断した時よりも大きな得られた波長分布に基づくカラム濃度の推定手法はほぼ光量が得られている。

－5－

0.4

(a)

0

1

2

3
3

44

55 66

0.010
0.010

(b)
(b)

0.0

0.000
0.000

−0.2

−0.005−0.005

AbsorbanceAbsorbance

0.005
0.005

Absorbance

0.2

−0.4
300

310
310
Wavelength
Wavelength (nm)
(nm)

320
320 300
300

310
310
Wavelength
Wavelength(nm)(nm)

88
88 ppmmppmm

173
173 ppmm
ppmm

261
261ppmmppmm

0 ppmm
図４−0.010−0.010320320442
442ppmmppmm

吸光度の波長分布。黒の線は SO2 が存在しない方向から到来する自然光の吸光度を示す。赤、緑、青、紫の線は、
88、
173、
261、
442 ppmm のガスセルを分光器の手前に設置して測定した自然光の吸光度を示す。（a）迷光補正後、（b）
バンドパス処理を施していない吸光度。0~6 の数字は SO2 の吸収波長に短波長側からつけられた番号を示す。
迷光補正とバンドパス処理を施して得られた吸光度。

Fig. 4 Absorbance as a function of its wavelength. Black line indicates absorbance estimated from intensity of lightthat did not pass through SO2. Red, green, blue, and purple lines indicate absorbances estimated from intensityof light observed with using gas cells containing SO2 whose column densities are 88, 173, 261, and 442 ppmm,
respectively.（a）Absorbance estimated with a method of removing the influence of stray light. 0-6 indicates the.
Absorbance estimated with a method of removing the influence oforder of absorption wavelengths of SO2（b）

観測機器に歪みや光漏れがあると、実際とは異なる波長のディテクターに光が迷い込むことがある（迷光と呼ばれる）。また観測機器の状態が時間変化し、得られる光量にドリフトが現れることもある。つまり、観測される波長分布には、
逆光やドリフトの影響が含まれている。
そこで、その迷光やドリフトによる悪影響を軽減するた

Column Density(ppmm)

stray light and passed through a bandpass filter.

400
200

0.0

めの補正を行った。
本研究では、走査で得られた波長分布を P (λ )、噴気を通過しない自然光の波長分布を R (λ )、光を遮断して図５得た波長分布を D (λ ) として、波長λ の吸光度 A (λ ) をA (λ ) = − ln

P (λ ) − D (λ ) × P RM S /D RM S
R (λ ) − D (λ ) × R RM S /D RM S0
0.2 0.4 0.6 0.8
Ratio of Expansion

1.0

検量線。プラス印はそれぞれ SO2 が存在しない方向から到来する自然光の吸光度の伸縮率、88、173、261、442 ppmm のガスセルを分光器の手前に設置して測定した自然光の吸光度の伸縮率と（式１）SO2 カラム濃度との関係を表す。緑の線は、そのとした。ここで、下付きの RMS は、それぞれの波長分
布の 285 – 295 nm の二乗平均平方根（RMS）を意味す

関係を近似した２次曲線（検量線）。
Fig. 5

A standard curve. Crosses indicate ratio ofる。このように、対数の引数中で、P (λ )、R (λ ) のそれ

expansion of absorbance obtained from light

ぞれから、D (λ ) をそれぞれの迷光及びドリフトのレベwithout passing through SO 2 , and ratios of

ルまでかさ上げして引いたものどうしを比較することにexpansion obtained when we put gas cells

より、迷光とドリフトの影響を受けない吸光度 A (λ ) を

containing SO2 whose column densities are 88,

推定した。

173, 261, and 442 ppmm, respectively. Green line
indicates a quadratic curve approximating the

2.2.1.2.

バンドパス処理

relationship between ratio of expansion and SO2

図４a にそれぞれのガスセルを設置して得られた吸光度の分布を示している。図４a に示したように、SO2 に－6－column density（standard curve）.

−5e−40−5e−4Error Sum of Squares

Absorbance

5e−4

(d)

0

1e−3

5e−6

0.0 0.4 0.8
Ratio of Expansion

0
0.0
0.1
0.2
Ratio of Expansion(f) Best Ratio= 0.0146

(e)

1e−5

5e−6

5e−4

Column Density = 8.45 ppmm
−1e−3
307 308 309 310 311 312 313
Wavelength (nm)図６Best Ratio 1e−5
= 0.0942

5e−4Column Density = 40.95 ppmm
−1e−3
307 308 309 310 311 312 313
Wavelength (nm)
1e−3

(c)

(b)

Error Sum of Squares

0

1e−3

Error Sum of Squares

5e−4

(a)

Error Sum of Squares

Absorbance

1e−3

0

0
0.0 0.4 0.8
Ratio of Expansion

−0.1
0.0
0.1
Ratio of Expansion

吸光度の波長分布（a、d）と、（a）および（d）の吸光度からカラム濃度を推定するためのグリッドサーチの結果（b、c および e、f）。
（a）（d）の紫のグラフはカラム濃度が 442 ppmm のガスセルを設置して得た吸光度を、（a）（d）の黒のグラフは 2018 年 2 月 16 日の走査で得た吸光度の一例を示す。ただし、紫のグラフはグリッドサーチにより得られた最適な伸縮率が掛けられている。（b）（c）（e）（f）はグリッドサーチの結果を示しており、（c）（f）はそれぞれ（b）（e）の最適値付近を拡大したもの。

Fig. 6 Wavelength distribution of absorbances（a, d）, and results of grid-search for estimating column density fromabsorbances shown in（a）and（d）（b, c and e,f）. Purple lines in（a）and（d）indicate absorbances obtainedwith a gas cell containing SO2 of 442 ppmm, and black lines in（a）and（d）indicate absorbances obtained during
scanning on 16 Feb. 2018. Graphs indicated by purple lines are multiplied by the best ratio of expansion detectedby grid-search. The results of grid-search are shown in（b）（c）（e）, and（f）.（c）and（f）zoom in the area near thebest fit value in（b）and（e）, respectively.
よる紫外線の吸収波長は複数存在し、隣り合う波長の間隔

カラム濃度が高くノイズレベルが低いと考えられる442 ppmm

は2 nm程度である。つまり、SO2 による紫外線の吸収をのガスセルで得た吸光度分布をリファレンスとした。

評価する際に、2 nmよりも短周期・長周期の揺らぎはノ

308.6 nm付近の吸収帯域（図４aの2）は0 – 800 ppmm

イズとなる。そこで、それぞれの吸光度の関数に周期 1.0 nmのカラム濃度に、313.1 nm付近の吸収帯域（図４aの4）から4.0 nmのバンドパスフィルタをかけて、解析の妨げとは200 – 1500 ppmmのカラム濃度にそれぞれ感度が良なる成分を除去した。バンドパス処理後の吸光度を図４bい。本研究では307 – 313 nmの帯域の吸光度分布を用いに示す。

て、伸縮率とカラム濃度とを対応付ける検量線を作成した。この検量線は伸縮率とガスセルのカラム濃度との関係

2.2.1.3.

を２次曲線で近似することにより取得した（図５）。そし検量線

図４b を見ると、異なるカラム濃度に対応する吸光度のて、走査で得た吸光度分布の伸縮率を検量線に照らし合わ

分布は、絶対値は異なるがよく似ており、ある分布を縦軸せてカラム濃度を推定した。ただし、走査で得た伸縮率も方向に伸縮させることでその他の分布を表現することがで

リファレンス以外のガスセルの伸縮率も、リファレンスときる。つまり、あるガスセルを用いて得た吸光度分布をリの残差二乗和を最小化する伸縮率を、グリッドサーチを用

ファレンスとし、その他の分布をそのリファレンスの縦軸いて推定した（図６）。

方向の伸縮で表現すると、伸縮率とカラム濃度とを対応付けることができる。

2.2.1.4.

そこで、ガスセルを用いて得た吸光度分布のうち、最も－7－

光量の飽和と不足

走査の途中で分光器に入射する光量が観測の上限を超え

推定のために採用した。

る場合があり、そのデータからは正しい吸光度を推定できない。また、気象条件や植生によって光が遮られるこ

条件１：SO2 カラム濃度の全走査範囲の積算が正であとにより、分光器に入射する光量が小さくなる場合もあること。これが正にならない走査では SO2 を捉えるこり、そのデータから推定される吸光度は巨大なノイズをとができていないと判断した。
条件２：カラム濃度の方位分布を正規分布で近似した含み得る。そのようなデータは、カラム濃度の推定からとき、その方位の平均±標準偏差の範囲が走査範囲内に除外される必要がある。
本研究では、カラム濃度の評価に用いる307 – 313 nm

収まること。この平均と標準偏差は、カラム濃度の方の波長帯域において、光量が観測の最大値を超えている位分布を D (θ )、正規分布を G (θ ) として、全走査範囲と判断できるデータを放出率推定に用いなかった。また、における残差二乗和∫ (D (θ ) － G (θ ))2 dθの値を最小に得られた光の強度の 307 – 313 nm の積分値が、噴気をするグリッドサーチにより決定した（ただし、G (θ ) は通過しない自然光の 307 – 313 nm の積分値の 10% 未。それが走査範囲に収∫G (θ )dθ =∫D (θ )dθを満たす）

満となるデータを光量が小さすぎると判断して、放出率

まらないときは、SO2 の一部しか走査範囲に捉えること推定に用いなかった。

ができていないと判断した。

放出率推定に用いなかったデータのカラム濃度は、光条件３：量の飽和と不足がない観測データのうち、その時刻を挟の値が 1.0 より小さいこと。

み最もその時刻に近いペアから内挿した値に差し替え

カラム濃度を最もよく説明する正規分布の標準偏差１つた。

分の範囲が、走査範囲に含まれていても、その正規分布
がカラム濃度の分布とある程度似ていなければ、走査範2.2.2.

囲に SO2 の大部分を捉えたとはいえないと判断した。

パンニング法で得られたデータの解析大涌谷で放出される噴気は実際には複雑な挙動をするが、安部ほか（2017）は噴気が常に鉛直に上昇している

2.2.2.3.

各走査における SO2 放出率

n 番目の走査から SO2 放出率 E（トン/ 日）を、我々は、nことを仮定している。本研究においても、噴気は直線上を一定の速度で上昇していることを仮定するが、安部ほEn =か（2017）とは異なりその直線に３次元的な傾きを仮定

cn (θ)r n (θ)dθ × v pl × ( →
p ·→
sn )
× ρ

した。また、安部ほか（2017）は動画で撮影した噴気のSO2× 86400 × 10

（式２）

−6

上昇速度を目視により推定していたが、本研究では数値として推定した。ここで、cn (θ ) は、n 番目の走査におけ的な解析に基づく客観的な評価手法を適用して推定しる方位θ のカラム濃度（ppmm）を示す。rn (θ ) は、観測た。

点から集光方向に延ばした直線上の、噴気の上昇経路との距離が最短となる位置までの、観測点からの距離（m）

2.2.2.1.

を示す。2017 年 10 月 8 日以降のパンニング法によるベースラインのオフセット除去

観測では、走査の中心方向の仰角を走査ごとに異なる値

我々は、それぞれの観測日に得られた全データを用いて、に設定しているため、r n (θ ) の値は n によって異なる。
p は噴気の移動方向
v pl は噴気の移動速度（m/s）を、 →集光方位ごとにカラム濃度の平均と標準偏差を求めた。
そして、最も標準偏差の小さい方位にはSO2は存在しないことを仮定した。そして、その方位の平均が0 ppmmとs n は n 番目の走査にを示す３次元の単位ベクトルを、 →ならない場合は、ベースラインが0 ppmmからずれていおける走査面の単位法線ベクトルを、ρ SO2 は SO2 の密ると考えて、その方位の平均値を全ての走査データから

度（2.76 × 10-3 ト ン /m3） を そ れ ぞ れ 示 す。 内 積→
p · s→n は、噴気の移動方向と走査面の法線とのなす角の差し引いた。

余弦である。
2.2.2.2.

c n (θ ) は 2.2.1 節の手法により推定することができ、走査データの採用可否

それぞれの走査で得られるカラム濃度の方位分布の例

ρSO2s n は観測時の設定により明は既知である。さらに →に示した。走査範囲に走査面を通過する SO2 の全てあらかである。よって、上述のように放出率を推定するた
p を推定することが必要である。
めには、r (θ )、v pl 、 →るいは大部分を捉えていなければ、放出率の過小評価に

以降、それらの値を推定する手法について説明する。

として、2018 年 2 月 16 日の観測で得られたものを図７つながる。それを避けるために、カラム濃度の方位分布
が次の三つの条件を満たす走査のみを SO2 の放出率の－8－nElevation Angle = 25°

160

Elevation Angle = 30°

Elevation Angle = 35°

NG

3

4

8

9

10

11

14

15

16

17

1

2

7

13

NG

5

NG

6

80
Column Density (ppmm)

0
160

12

80
0
160

NG

18

80
0
65

図７

125

185 65125

185 65125 185 65 125 185 65
Azimuth (degrees)125

185 65125

1852018 年 2 月 16 日のパンニング法による観測で得られた、それぞれの走査の方位とカラム濃度との関係。黒線は走査で得られたカラム濃度を、赤線はグリッドサーチにより決定した、それぞれの方位とカラム濃度との関係を最も良く説明する正規分布を示す。左上の数字は走査の番号を示す。”NG” はその走査で得たカラム濃度の分布が SO2 放出率推定に用いるための条件に適合していないことを示す。

Fig. 7 Relationship between scan azimuth and obtained SO2 column density obtained with panning method on 16
Feb. 2018. Black line indicates column density obtained each scan, red line indicates a Gaussian distribution
determined by a grid-search that represents the obtained column density distribution the best. “NG” indicatesthat the scan is not interpreted to detect emitted SO2 successfully.
2.2.2.4.

MovingDirectionofPlume

p の推定）
噴気の移動 （ →我々は、観測時の噴気の様子を、観測地点からデジタ
ルカメラにより撮影した。また、箱根カルデラ北部には神奈川県により大涌谷監視用のライブカメラが設置されLeaningof
Plumeており（図１）、それらのカメラにより撮影された観測時の動画を用いて、噴気の移動方向を推定した。
噴気の移動は単純ではないが、噴気が噴気孔から一直線に上昇することを仮定した。撮影方向に対して奥行きLeaning
of
Plume

Live
Camera方向の噴気の移動を評価することはできないので、まずそれぞれの動画から上昇する噴気の右への（あるいは左への）傾きを評価した。そして、２方向から見た噴気のObservation
Point

傾きから、
噴気の３次元的な移動方向を推定した（図８）。
撮影した動画から、動画解析ソフト ffmpeg を用いて１秒間隔で静止画を切り出し、さらに画像解析ソフト

図８

CameraAzimuthCameraAzimuth２方向から撮影した動画から、噴気の傾きを推定

ImageJ を用いてその静止画をグレースケールの輝度分することにより、噴気の３次元の移動方向が推定

布に変換した（図９）。これらの解析ソフトは、大涌谷できることを示す模式図。

における画像解析の先行研究（萬年 , 2017）でも用い

Fig. 8 Cartoon indicating how we estimatedられている。左から右方向に I 番目、下から上方向に J

3-dimensional moving direction of plume,

番目の画素の時刻 t 秒の輝度を B t ( I ,J) としたときに、

based on leanings of moving direction of plumeestimated from movies taken from two sites.

－9－

Photo Extracted from Movie Taken by the Live Camera(a)11:15:01 16 Feb. 2018 (JST)Brightness Distribution
(b)

Bt�1
Distribution of Brightness Change
11:15:01 16 Feb. 2018 (JST)

(c)

(e)

Bt

11:15:02 16 Feb. 2018 (JST)(d)

11:15:02 - 11:15:01 16 Feb. 2018 (JST)
(f)

Bt+1

11:15:03 16 Feb. 2018 (JST)Brightness
0

64

128

Bt�Bt�1

Bt+1�Bt

11:15:03 - 11:15:02 16 Feb. 2018 (JST)Brightness Change (/s)
-64

-32

0

32

64

192

図９ （a）2018 年 2 月 16 日にライブカメラ（図１）で撮影した動画から、動画解析ソフト ffmpeg を用いて抜き出した静止画。赤い枠内の領域を噴気の移動方向の推定のために用いた。
（b, c, d）動画解析ソフト ImageJ を用いて
静止画データから変換した輝度分布。
（b）（c）（d）はそれぞれ撮影時刻が 1 秒間隔である。
（e, f）（b）の撮影時
刻から（c）の撮影時刻、（c）の撮影時刻から（d）の撮影時刻までの、それぞれの位置における輝度変化。
（c）（b）（d）（e）（f）で示した分布は、Bt-1（I,J）、Bt+1（I,J）、B（I,J）-Bt-1（I,J）
、の分布を（式３）の B（I,J）とすると、
tt
Bt+1（I,J）-B（I,J）とそれぞれ表現することができる。
tFig. 9 （a）Photo extracted from movie of the live camera（Fig. 1）taken on 16 Feb. 2018, by “ffmpeg”, a movie
analysis software. Red box indicates the area used for estimating moving direction of plume.（b, c, d）Brightness
distribution converted from the extracted photos by “ImageJ”, an image analysis software. Brightness
distributions shown in（b）,（c）, and（d）are taken every one second.（e, f）Distribution of brightness change
from the shooting time of（b）to（c）, and from（c）to（d）, respectively. When we assume the distribution
shown in（c）as B_t（I,J）of（equation 3）,（b）（d）（e）, and（f）are represented by Bt-1（I,J）、Bt+1（I,J）、B（I,J）
trespectively.
-Bt-1（I,J）, and Bt+1（I,J）-B（I,J）,t－ 10 －

(( B t +1 (I, J ) − B t (I, J ))t

I

J− (B t (I + i, J + j ) − B t − 1 (I + i, J + j )))（式３）2と定義した Misfit を最小にする i , j の値をグリッドサー
チにより決定し、噴気が 1 秒間に右に i ピクセル、上にj ピクセル移動したと判断した。グリッドサーチに用いた動画は撮影した全範囲ではなく、噴気の移動を調べる

Upward (pixels/s)

=

(a)
3

10

(−6, 4)

Misfit (×10-3)

20

M isf it (i, j )

2

0
−10

1

−20

0

ために必要な範囲に限定した。さらに、I 、J の総和の範−20

値に応じて設定した。そうすると、i と j の値によってMisfit を計算するための画素数が異なり得るので、その20画素数で Misfit の値を割ってノーマライズした。式３でばその時間の前後で比較すべき噴気の形状がより大きく異なることになり、移動方向の推定が不正確になるという弊害がある。そこで、比較する時間間隔が１秒と２秒のそれぞれでグリッドサーチを行い、得られた解の平均

Upward (pixels/2s)

かし、噴気の形状は時間変化するので、間隔が大きけれ

20

(b)

は輝度変化の分布を１秒間隔で比較している。この時間
間隔が大きいほど噴気の移動方向の推定精度は良い。し

−10
0
10
Rightward (pixels/s)(−10, 8)10

4
Misfit (×10-3)

囲は (I +i , J +j ) がその限定した範囲に収まるように i 、j の

0

3

−10

2

値を移動方向とした（図 10）
。

−20
−20

現在までの観測では、走査と同時に撮影したライブカ
メラの動画データが入手できない場合もあった（表１）。
この場合は上述のように、噴気の移動方向を決定するこ
pがとができないため、噴気は鉛直に上昇している（ →図 10

鉛直上向きの単位ベクトルである）ことを仮定した。

−10
0
10
20
Rightward (pixels/2s)

1

2018 年 2 月 16 日のライブカメラ映像のグリッドサーチによる Misfit（i , j )の分布。（a）輝度変化の分布を１秒間隔で比較した Misfit の分布。
（b）輝2.2.2.5.

走査と噴気のジオメトリ （r n (θ ) の推定）

度変化の分布を２秒間隔で比較した Misfit の分布

r n (θ ) を推定するためには、SO2 を放出している噴気

Fig. 10 Distribution of Misfit（i , j ）obtained by a grid-

孔の位置を仮定し、噴気の上昇経路を固定する必要がある。噴気孔の位置が決まれば、そこから→
p の方向に延び

search based on movie of the live camera taken

る半直線を噴気の上昇経路と考えることができる。そこ

where distribution of brightness change is

で、2015 年の活動活発化時に形成された火口、噴気孔

compared every one second.（b）The result of群（Mannen, 2018）の中ほどに位置し、SO2 の主たるa grid-search where distribution of brightness

放出源と考えられる 39 号蒸気井と 52 号蒸気井（図１）change is compared every two seconds.

on 16 Feb. 2018.（a）The result of a grid-searchの中点を、その噴気孔の位置と仮定した。観測点からその位置までの水平距離は 181.2 m である。上昇経路が仰角の目標の位置に設定しており、その仰角の差に基づが決まる。
決まると集光方向を仮定することにより r n (θ）

き噴煙の移動速度（ピクセル / 秒）
を仰角の増加率（度 / 秒）に変換した。我々はすでに、噴気の上昇経路を固定して2.2.2.6.

噴気の移動速度 （vpl

いるため、仰角の増加率が分かれば、噴気の移動速度 v plの推定）

噴気の移動速度の推定には、観測点から撮影した動画を推定することができる。

を用いた。予め観測点から大涌谷を挟んで対岸の山肌に2017 年 3 月 29 日の観測点での動画撮影には、三脚

複数の目標を設定し、その仰角を測定した。2.2.2.4 節を用いておらず 2.2.2.4 節で示した解析を適用できない。

で説明したグリッドサーチのうち、観測点から撮影した

そのため、安部ほか（2017）が目視により推定した噴気

動画を解析する場合に、動画の上限下限を２つの異なるの上昇率を用いた。ただし、安部ほか（2017）は観測点－ 11 －

12
8
4
0

図 11

2000

13 Apr. 2018
Emission Rate
Plume Azimuth = 356°
Leaning of Plume = 44°
Plume Veolcity= 4.0 m/s

0200Distance (m)400Error Range

Emission Rate (ton/day)

1000
Distance (m)

14
(b)
12
10
8
6
4
2
0
0

Emission Rate
16 Feb. 2018
Plume Azimuth = 77°
Leaning of Plume = 76°
Plume Velocity = 9.1 m/s

2000
Distance (m)4000

14 (d)
Emission Rate
19 Jun. 201812
Plume Veolcity = 1.3 m/s
Plume is assumed to ascend vertically
10
8
6
4
2
0
0
100
200
Distance (m)Error Range

16(c)Error Range

Emission Rate (ton/day)

20

Emission Rate
5 Oct. 2017
Plume Azimuth = 37°
Leaning of Plume = 68°
Plume Velocity = 4.9 m/s

Emission Rate (ton/day)Error Range

Emission Rate (ton/day)

14 (a)
12
10
8
6
4
2
0
0

それぞれの走査で推定された SO2 放出率。SO2 放出率は、赤の十字により、５２号井と３９号井の中点から、噴気の上昇経路と走査面との交点までの距離の位置に示されている。黒の点線で、赤の十字で示した各走査の放出率と距離の関係を近似した直線を示す。星印はその近似直線上の距離 0 m の位置にあり、その日の放出率を示す。緑の両矢印でその日の放出率の誤差範囲を示す。（a）（b）（c）（d）は、それぞれ観測日が異なる。

Fig. 11 SO2 emission rate obtained from each scan. SO2 emission rate is shown by red cross at a distance between
midpoint of two steam wells（No.52, No.39）and intersection of corresponding scan surface and plume path.
Black dashed line approximates the relationship between emission rate and distance shown by red crosses. Star
located on the approximated line at a distance of 0 m shows the estimated emission rate on the observationalday. Green arrow indicates the error range of emission rate on the observational day.（a）（b）（c）（d）indicate therelationships obtained at a different observational day.
から噴気孔までの距離を 250 m と仮定して噴気の上昇

はそれを考慮して決定されるべきである。

速度を 7.2 m/s と推定していたが、本研究では距離を

そこで、SO2 放出率と噴気孔から走査面までの距離と181.2 m と仮定したため上昇速度は 5.2 m/s と見積もっの関係を直線で近似し、その直線上で距離 0 m に対応た。

する SO2 放出率をその観測日の放出率とした（図 11）。
つまり、放出された SO2 が上昇経路を進むにつれ、進2.2.2.7.

んだ距離に応じて一定量の SO2 が脱落することを仮定

SO2 放出率

上述のようにして推定した各走査における SO2 放出率

した上で、噴気孔における放出率を見積もっている。そと、噴気孔から走査面までの噴気の上昇経路上の距離のして、グラフ上で各走査の距離と放出率の位置を通り、関係を調べた（図 11）。この図からは、いずれの観測日

近似直線と同じ傾きを持つ直線上の、距離 0 での放出においても、噴気孔から走査面までの距離が遠いほど、率をそれぞれ求め、その最小値から最大値までの範囲をSO2 の放出率が少なく推定される傾向があることが分か

誤差範囲とした（図 11）。

る。その原因を断定することはできないが、1 章の最初で述べたように、噴気が上昇する途中で SO2 の一部が2.2.3.

トラバース法で得られたデータの解析

脱落していると考えることができる。いずれにせよ、噴本研究では、噴気が大涌谷を流下しているときでも気孔から走査面が遠いほど SO2 の放出率は少なく見積

SO2 放出率を推定できるようにトラバース法による観測もられるので、各観測日における放出率とその誤差範囲を導入したので、その観測データに適用した解析につい－ 12 －

Emission
Emission rate (ton/day)

1000

PanningPanning

Traverse
Traverse

100

10

1

0.1
2015
図 12

2016
2016

Time
Time

2017
2017

2018
2018

2015 年から 2018 年 6 月までに得られた、大涌谷における SO2 放出率。赤の丸印でパンニング法による観測デー
タを用いた推定値を、緑の丸印でトラバース法による観測データを用いた推定値をそれぞれ示す。黒の縦線は誤差範囲を示す。2016 年以前の放出率は、
気象庁（2016）と気象研究所（2016）により推定されており、気象庁（2016）
による推定値は誤差範囲のみを示した。

Fig. 12

SO2 emission rate at Owakudani from 2015 to Jun. 2018. Emission rate indicated by red（green）circles werebased on data obtained by panning（traverse）method. Black bars indicate error ranges. Emission rates in 2015
and 2016 are estimated by JMA（2016）and Meteorological Research Institute（2016）, and estimates by JMA（2016）are indicated only by bars indicating error ranges.
て述べる。

2.2.3.2.

ベースラインのオフセット除去

パンニング法で得られたデータの処理と同様に、ベー2.2.3.1.

スラインのオフセットを 0 ppmm にするため、それぞ

各走査における SO2 放出率

まず、紫外線量の観測と同時に取得した GPS によるれの観測日で全データを用いて経路上の距離ごとにカラ測位データをもとに、カラム濃度と座標とを対応付け

ム濃度の平均と標準偏差を求めた。そして、最も標準た。SO2 の移動方向は気象庁のメソ解析（気象庁予報部

偏差の小さい位置には SO2 は存在しないことを仮定し、, 2009）による大涌谷の風向（表２）と同じで、観測のその位置の平均が 0 ppmm とならない場合はベースラ

途中で変化しないことを仮定した。走査経路が直線状でインにずれがあると考え、その平均値を全ての走査デー

あり SO2 の移動方向と直交していれば n 回目の走査のタから差し引いた。

放出率 En（トン / 日）は、
En =cn (r)dr × v pl × ρ SO2 × 86400 × 10− 6

2.2.3.3.

（式４）走査データの採用可否

各観測日における SO2 放出率の推定に用いるべき走査と推定できる。ただし走査経路が積分経路である。

を選別する方法は 2.2.2.2 節とほぼ同じで、経路上のカ

しかし、実際の走査経路は曲線状であり、また風向も観測日により異なる。そこで、走査経路を風向に直交す

ラム濃度の分布が次の３つの条件を満たすものを採用した。

る水平面内の直線に投影したものに置き換えた。以降、トラバース法で用いた走査経路はこの投影した直線上の

条件１：SO2 カラム濃度の全走査範囲の積算が正であること。

経路を指すこととする。

条件２：カラム濃度の距離分布を正規分布で近似したとき、その距離の平均±標準偏差の範囲が走査範囲内に－ 13 －

0400
800Distance (m)

40
0

0
0

400
800
Distance (m)1200

26 Mar. 2018
corrected

80 (d)400080 (c)
40

400
800
Distance (m)1200

15 Jan. 2018
corrected

0

0

400
800
1200
Distance (m)KamiyuSounzan Stn.

0

400
800
1200
Distance (m)KamiyuSounzan Stn.

Owakudani
Bridge120(E)
15 May 201880
without correction
40

Column Density (ppmm)

Column Density (ppmm)

0

0

1200

12 Dec. 2017
corrected

40

400
800
1200
Distance (m)KamiyuSounzan Stn.

0

400
800
Distance (m)80 (b)

0Owakudani
Bridge26 Mar. 2018
(D)80
without correction
40

12 Dec. 2017
without correction

40

1200

6 Nov. 2017
corrected

80 (a)

80 (B)

Owakudani
Bridge15 Jan. 2018
80 (C)
without correction
40

Column Density (ppmm)

0

Owakudani
BridgeColumn Density (ppmm)

Column Density (ppmm)

Owakudani
Bridge6 Nov. 2017
80 (A)
without correction
40

0
0

80

400
800
Distance (m)1200

15 May 2018
corrected

(e)

40

0
0

400
800
1200
Distance (m)KamiyuSounzan Stn.

図 13

0

−40

0

400
800
1200
Distance (m)KamiyuSounzan Stn.

トラバース法による観測から得られたカラム濃度の分布。ただし、ベースラインのオフセットは除去していない。

（A, B, C, D, E）DOAS による算出結果。
（a, b, c, d, e）本研究で適用した手法により得られた分布。赤の線で大涌谷
橋のおおよその位置を示す。緑の星印と線は、図１c の緑の星印の位置に対応する。
Fig. 13

Column density distribution obtained with traverse method without removing offset of baseline.（A, B, C,

D, E）Distribution obtained by DOAS.（a, b, c, d, e）Distribution obtained through processes that we appliedin this study. Red lines indicate approximate location of Owakudani bridge. Green star and line correspond to
approximate location indicated by green star in Fig. 1c.
収まること。
条件３：

2.2.3.4.
22 (D (r) − G(r)) dr
D (r) 2 dr + G(r) 2 drの値が 1.0 より小さいこと。

ただし、r は経路上の位置、カラム濃度の分布を D (r )、SO2 放出率

上述の条件を満たす走査から推定された SO2 放出率の平均値をその観測日の放出率とし、その最小値から最大値までを誤差範囲とした。

その分布を最もよく説明する正規分布を G (r ) とする。

G (r ) は∫G (r )dr =∫D (r )dr を満たす。

3.

結果
2018 年 6 月 19 日 ま で に 測 定 し た、 大 涌 谷 に お け

る SO2 放 出 率 を 図 12 に 示 す。 図 12 に は、 参 考 と し－ 14 －

て2015年、2016年に気象庁（2016）と気象研究所

表３

安部ほか（2017）が推定した噴気の上昇速度（m/（2016）により測定された大涌谷における SO2 放出率もs）と、本研究で推定した噴気の上昇速度（m/s）
。

示した。

安部ほか（2017）は観測点から噴気孔までの距離を 250 m と仮定しているが、本研究では 181.2 m

4.

考察

4.1.

と仮定しており、比較のため本研究で推定された

カラム濃度の推定手法について

値には 250/181.2 を掛けて示す。

安部ほか（2017）は、観測した紫外光の波長分布に基Table 3 Ascending velocity of plume（m/s）estimatedづいて DOAS が算出したカラム濃度を SO2 放出率の推

by Abe et al.（2017）and in this study, respectively.

定に用いた。本研究では、得られた波長分布に基づき

Abe et al.（2017）assumed 250 m as a distance2.2.1 節で示した手法を用いてカラム濃度を推定した。

from observation point to fumarole, while we

DOAS の算出結果と本研究の解析を適用して推定したカ

assumed 181.2 m in this study. Therefore, we

ラム濃度との違いについて、図 13 に示した。図 13A,

multiplied velocity estimated in this study by

B, C, D, E は DOAS の算出結果であり、図 13a, b, c, d, e

250/181.2 for comparison.

は本研究の解析を適用した結果である。DOAS は迷光補

Ascending velocity (m/s)

正やバンドパス処理のない吸光度（安部ほか（2017）をDate

Abe et al. (2017)

This Study

24 Apr. 2017

2.5

2.3

それを参照してカラム濃度を推定している。本研究のト

22 May 2017

2.4

0.6

ラバース法による観測のように 200 ppmm 以下のカラ29 Jun. 2017

3.4

2.4

ム濃度が推定される場合は、常に２番の吸収帯域を参照

9 Aug. 2017

4.7

3.0

参照）を用い、ピークの高さ（例えば、図４a の水色の両矢印の長さ）をもとに吸収帯域ごとに検量線を作成ししている（図４a）。
図 13 を見ると、本研究で適用した手法で推定した a,

ただし、この巨大なピークが現れた走査は、2.2.3.3 節

c, d の分布は DOAS が算出した A, C, D の分布に比べ、の基準によりその日の放出率の推定からは除外されてお値のばらつきが小さく精度の高いカラム濃度推定ができ

り結果には影響していない。

ているように見える。また、E では星印の位置に大きなピークがあるが、e ではそのピークはほとんど見えない。

4.2.

噴気の移動速度の推定について

図１d に 2018 年 9 月 5 日の図 13E の星印の位置に対式（２）によると、パンニング法で得られたデータに応するトラバース法の観測経路の様子を示した。この場

基づく放出率の算出には噴気の速度が因数として掛けら

所は、植生が道路を覆っているので葉が生い茂る季節れるため、噴気の速度が放出率の推定に与える影響は大には十分な光量が得られないことがある。図 13E のこ

きい。よって、正確に放出率を推定するためには、噴気の位置にピークが現れるのは光量不足が原因であり、図の速度推定の客観性と正確さが必要である。

13e では光量不足による悪影響が適切に取り除かれていると考えられる。

安部ほか（2017）は、観測点から撮影した動画から、目視により噴気の上昇速度を推定しているが、本研究でここまで見ると、DOAS により算出されたカラム濃度

は動画を数値的に解析して噴気の移動速度を推定した。

より、本研究で適用した手法を用いて推定したカラム濃上昇速度を目視で判断する場合、動画の中で目立ついく度の方が、高精度でかつ環境に依存しないように見え

つかの噴気の塊だけに注目してその移動時間を測定するる。しかし、B と b、E と e を見比べるとそれほど値のことになる。本研究で行った数値的な解析では、目立つ

ばらつきに違いがなく、本研究で適用した手法がカラム塊だけでなく動画の評価すべき範囲に捉えられた全ての濃度推定の高精度化に寄与していない場合もあると考え噴気を評価することができ、またいくつかの噴気の塊でられる。さらに、E と e を見比べると、0 m 付近と 800はなく撮影時間内に捉えられた全ての噴気の動きについ

m 付近のそれぞれに、DOAS の算出結果には存在しないて評価することができる。目視ではどの塊を選択するか

巨大なピークが存在する。そのピークは、この日の他のによって移動速度の推定値に差異が生じることになる走査の結果からは得られておらず、実際に存在する SO2

が、数値的な解析はその選択の必要がなく客観的である。

を捉えたものとは考え難い。このピークの原因は現時点

また、上昇速度を目視で判断する場合、背景となる対岸では明らかではなく、その解明は今後の課題としたい。

の岩肌に設定した目標間を噴気の塊が移動するのにかか－ 15 －

る時間を測定するが、移動に時間がかかる場合はその間

4.4.

噴気の上昇経路の傾きを考慮した影響についての噴気の形状の変化が大きく、正確に移動時間を測定す

我々は、2017 年 10 月 5 日、2018 年 2 月 16 日、同ることが難しかった。一方、本研究の数値的な解析では

年 4 月 13 日の観測データを、噴気の上昇経路の傾きを１秒（または２秒）ごとの画像データを評価しており、仮定して解析した。それにより推定された放出率（誤差

噴気の形状変化に左右されにくい推定が可能である。

範囲）はそれぞれ、9.7（7.6 – 10.4）トン / 日、6.2（3.7

安部ほか（2017）と本研究との推定される上昇速度の– 8.7）トン / 日、13.9（9.5 – 19.7）トン / 日であった。

比較を示した表３を見ると、本研究では安部ほか（2017）

この３つの観測日のデータについて、噴気が鉛直に上昇よりも遅い上昇速度が推定されていることがわかる。こ

していることを仮定した放出率の推定も行った。その結れは、安部ほか（2017）が目立っていて確実に上昇して果はそれぞれ、10.0（9.4 – 10.4）トン / 日、5.0（3.8

いる噴気のみを対象としたことで、上昇速度を過大評価– 6.7）トン / 日、12.1（9.6 – 15.1）トン / 日であった。

した結果であると考えられる。

これを見ると、噴気の上昇経路が鉛直であることを仮定した場合と傾斜していることを仮定した場合とで推定結

4.3.

果に大きな違いがないことが分かる。

パンニング法による放出率の過小評価について

安部ほか（2017）の５回の放出率測定のうち、2017

噴気の傾斜はそれぞれ、鉛直から 68°
、76°
、44°と

年 5 月 22 日の観測で得られた放出率は他の４回よりもある程度大きい角度が仮定されている。また、噴気の移一桁程度小さかった。安部ほか（2017）は、その日の観動方位もそれぞれ 37°、77°、356°となっており、３つ測中に放出された SO2 の大部分が走査面の高さまで上の観測条件にはある程度のバリエーションがある。ライ昇していない可能性を指摘した。そこで本研究では、走ブカメラの動画データが得られない観測日（表１）には、査面の高度によって検出される SO2 放出率がどのよう噴気が鉛直に上昇していることを仮定して放出率を推定に変化するのかがわかるように、2017 年 10 月 5 日以したが、現時点での解析結果を見る限り、そのことは放降の観測では走査ごとに仰角を変化させた。図 11 に示

出率の推移を解釈する上で問題になりそうではない。

したように、それぞれの走査で推定される放出率と、噴本研究の手法では、噴気の傾斜は２方向から撮影した

気孔から走査面までの上昇経路の長さとの関係を直線で動画がなければ推定できない。何らかのトラブルで動画近似すると、近似直線は常に負の傾きを持つ。このことが得られない事態も考えられるが、それが得られない場

は、噴気が上昇経路を進むにつれて SO2 が脱落してい合は鉛直上昇を仮定せざるを得ない。今後も同様の観測・ることを示していると思われる。表３を見ると、2017

解析を継続し、噴気の傾斜が放出率の推定にどの程度の年 5 月 22 日の噴気の上昇速度を本研究で再解析した結影響を及ぼすかについての理解を深めることが、そのよ

果、0.6 m/s と他の観測日に比べて極めて遅い速度が推うな事態に陥ったときに放出率の推移を正しく解釈する

定されている。この日は、噴気の上昇が弱く放出された上で重要である。

SO2 のうち脱落する SO2 の割合が大きかったため、多くの SO2 がその日の走査面まで到達できなかった可能性

4.5.

が高いのではないだろうか。

観測法の違いについて

2017 年 10 月 5 日以降、トラバース法による観測デ

本研究では放出率として、それぞれの走査の噴気孔かータを用いて推定した SO2 放出率は 12 – 28 トン / 日、らの距離と放出率との関係を直線で近似しその直線上のパンニング法による観測データを用いて推定した放出率

距離 0 m の値を用いている（図 11）。このように直線

は 9 – 13 トン / 日と、トラバース法によるデータを用で近似することが正当とは限らないが、現時点では SO2いた方が、放出率が大きく推定される傾向がある。まだの脱落を考慮した推定方法がこれ以外にない。機器の仰観測数が少なく、トラバース法により観測を行ったとき

角やその日の噴気の上昇の仕方の違いが原因で、推定さの放出率の方が実際に大きかったとことも否定できない

れる放出率に大きな違いが現れることは、図 11 からもが、この放出率の差の原因が観測手法の違いにあると考明らかであり、観測条件に左右されない放出率推定を行えることもできる。

うには SO2 の脱落を考慮する必要がある。繰り返し観このように観測手法によって推定される放出率が異な測を続けることで、噴気孔からの距離と SO2 放出率とる原因として、Mori et al.（2006）はパンニング法の観測の関係をより明確に理解し、SO2 の脱落の過程への理解点の方がトラバース法の観測コースよりも噴気から遠いが深まれば、その関係のより的確な表現や、正確な放出ことが一般的であると述べた上で、観測地点と噴気との率推定が可能となると考えられる。

距離が大きいほど、噴気通過後の紫外線の散乱の影響が－ 16 －

大きく、放出率が小さく推定されることを示している。

観測手法（パンニング法とトラバース法）を取り入れた。

しかし、本研究ではトラバース法の観測のコースよりも解析には DOAS により算出されるカラム濃度を用いず、パンニング法の観測点の方が噴気に近く（図１）、放出

観測で得られた紫外線の波長分布を解析して推定したカ率に差が現れる原因が噴気からの距離による紫外線の散ラム濃度を用いた。それにより、ノイズや光量不足によ乱の大きさの違いとは考えにくい。

ると考えられる悪影響を低減することができた。

どちらの手法にも問題がなく正しい放出率が推定されパンニング法によって得たデータの解析のために、数ていたのか、また、問題があるとして、どちらの手法に値的な動画解析に基づき噴気の移動経路および移動速度問題があり、何が原因なのかについては、現在のところを推定する手法を確立した。また、走査ごとに機器の仰分かっておらず、その解明は今後の課題としたい。

角を変化させて得たデータに基づいて SO2 が上昇途中に脱落することを示し、その脱落を考慮した放出率の推4.6.

定を行った。

放出率の推移について当所において繰り返し観測を開始した2017年3月29日

その結果、この期間の SO2 放出率は、パンニング法に以降、放出率には変動があるように見える（図12）。

よって 9 – 13 トン / 日程度、トラバース法によって 12

具体的には、他の観測日と比較して、2017年5月22日– 28 トン / 日程度と推定された。

の放出率が顕著に小さく、2017年11月6日、12月12日、2018年1月15日、3月26日の放出率が大きい。し謝辞

かし、2017年5月22日の放出率はSO2の上昇途中の脱落

瀧沢倫明氏、菊川城司氏、本多亮氏には、原稿を改善を考慮していないことにより過小評価されていると考する上で有益な助言をいただきました。萬年一剛氏にえることができる。また、上述の大きな放出率が推定さ

は、動画を用いた解析についてご指導いただきました。

れた４観測日の全てにおいてトラバース法による観測が2018 年 5 月 15 日の観測では十河孝夫氏に、2018 年

行われている。4.5節に述べたように、実際にその４観

6 月 19 日の観測では瀧沢倫明氏にご協力いただきまし

測日の放出率が大きかった可能性もあるが、トラバース

た。GPS 測位データの記録にはカシミール 3D を、動画法を用いたために放出率が過大評価された（または、パ解析には ffmpeg を、画像解析には ImageJ を、グラフ

ンニング法を用いた他の観測日の放出率が過小評価されの作成には Generic Mapping Tools（Wessel and Smith,た）可能性も考えられる。よって、2017年3月29日以

1998）を使用させていただきました。また、Google

降、放出率の顕著な時間変化が捉えられたとは言いきれ

Earth の航空写真を使用させていただきました。記してない。

感謝いたします。

今後の放出率の時間変化を監視する上で、パンニング法を用いた放出率推定では SO2 の上昇途中の脱落を考参考文献

慮しないと過小評価につながること、またどちらかの観安部祐希・原田昌武・板寺一洋・森健彦・高木朗充・長測手法が過大評価（あるいは過小評価）の原因になって

岡優（2017）箱根火山大涌谷における二酸化硫黄放いる可能性があることを念頭に置く必要がある。2017

出率の測定、温泉地学研究所報告 , 49, 21-28.

年 10 月 8 日以降に測定した SO2 放出率（図 12）に基福岡管区気象台地域火山監視・警報センター（2018）阿
蘇山の火山活動解説資料（平成 30 年 8 月）

づき、パンニング法による推定で 9 – 13 トン / 日、ト
ラバース法による推定で 12 – 28 トン / 日程度が推定さ

原田昌武・板寺一洋・本多亮・行竹洋平・道家涼介（2015）

れることが現時点での定常状態であるとみなし、今後の2015 年箱根火山活動に伴う地震活動と地殻変動の測定値にその定常状態からの顕著な変化があるかどうか

特徴（速報）, 温泉地学研究所報告 , 47, 1-10.

を注視することが、我々の観測から火山活動を監視する

気象庁予報部（2009）非静力学メソ 4 次元変分法、数値予報課報告・別冊第 56 号、104.

ための最善の方法であると考えられる。

気象庁（2016）箱根山、第 135 回火山噴火予知連絡会
5.

資料（その７）、58-66.

結論
我々は、2017 年 3 月 29 日から 2018 年 6 月 19 日まで、

気象庁地震火山部火山監視・警報センター（2018a）浅間山の火山活動解説資料（平成 30 年 8 月）

DOAS を用いて大涌谷における SO2 放出率を繰り返し測気象庁地震火山部火山監視・警報センター（2018b）三定した。
噴気の移動方向によらず測定を行えるように、２つの－ 17 －

宅島の火山活動解説資料（平成 30 年 8 月）

気象研究所（2016）箱根山、第 135 回火山噴火予知連

Mori, T., Mori, T., Kazahaya, K., Ohwada, M., Hirabayashi,

絡会資料（その７）、p.67.

J., Yoshikawa, S. (2006) Effect of UV scattering on
SO 2 emission rate measurements, Geophys. Res.

萬年一剛（2017）大涌谷噴気地帯を撮影した画像の平Lett., 33, L17315.

均輝度の日別変化と火山活動の関係（2015-2016）、

Mori, T., Hirabayashi, J., Kazahaya, K., Mori, T., Ohwada,

温泉地学研究所報告 , 49, 39-48.
Mannen, K., Yukutake, Y., Kikugawa, G., Harada, M.,

M., Miyashita, M., Iino, H., Nakahori, Y. (2007)

Itadera, K., Takenaka, J. (2018) Chronology of

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geological background, mechanism of volcanic

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－ 18 －