１２－２ GPS/音響測距結合方式による海底地殻変動観測の現状と課題
Current status and issues of GPS/acoustic seafloor geodetic observation
海 上 保 安 庁
Japan Coast Guard
１．はじめに日本は，世界でも有数の地震大国で，歴史的にも度々巨大地震が発生し，地震動や津波による被害を受けてきた．このような巨大地震の震源域の大部分は海域にあるため，次に発生する地震の時期や規模等を予測するためには，震源域の直上，すなわち海域で地殻変動を観測し，プレート間の固着状況を把握することが重要である．海域での観測は，技術的困難も多く，海域は地殻変動観測の空白域となっていたが，近年，ようやく海底の地殻変動を検出することができるようになったことを受け，本稿では GPS/音響測距結合方式による海底地殻変動観測の現状と課題についてまとめる．
２．GPS/音響測距結合方式による海底地殻変動観測の概要
GPS/音響測距結合方式による海底地殻変動観測の概念図を第 1 図に示す．この観測は，時々刻々と変化する船の位置を決める「キネマティック GPS（KGPS）測位」と船と海底に設置した海底基準局との間の距離を測る「音響測距」を組み合わせて，海底基準局の位置を高精度に決定し，その観測を継続的に行うことで海底の動きを捉えようというものである．日本では，海上保安庁・東京大学生産技術研究所，東北大学，名古屋大学の 3 グループが，三陸沖から室戸岬沖にかけての太平
洋側に海底基準点を展開し，測量船等による繰り返し観測を行っている（第 2 図）．
この観測で海底の位置をセンチメートルの精度で決定するためには，克服しなければならない 2つの大きな技術的課題があった．一つ目は，音響測距観測で得られた走時を距離に換算するのに必要な海中の音速構造が時間的にも空間的にも変化しており，厳密に把握することが困難なことである．そして，二つ目は，陸から 100km 以上離れた船の位置を決定するためには高精度の長距離基線KGPS 測位が必要となることである．海中音速構造による誤差の低減については，試行錯誤の末，解析的に音速度の時間変化を推定し，補正することで安定した海底局の位置決定が行えるようになった（第 3 図）
．また，船の位置決定については，海上保安庁では，NASA で開発された長距離測位用解析ソフトウエア IT 1)を使用しているが，それだけでは十分な測位精度が得られなかった．そのため，測位結果を評価して（第 4 図），船上 GPS アンテナの位置決定に使用する陸上基準点の選定に利用したり，DOP（Dilution of Precision: 精度低下率）を考慮した観測時間を設定する等の工夫を行い，概ねセンチメートルの精度で安定して船の位置を求めることが可能となった．この他にもさまざまな問題があったが，一つ一つの問題点を抽出・解決し，ようやく海底地殻変動を検出することができる技術レベルに到達した 2)．
３．海底地殻変動観測の主な成果（１）海洋プレートの沈み込みに伴う地殻変動観測結果の一例として，海上保安庁の「宮城沖 1」及び「福島沖」海底基準点の位置座標時系列を第 5 図に示す．これらの座標値を線形回帰して，下里 SLR 局のユーラシアプレート安定域に対する動き（3.2cm/年，291°）3)で補正し，ユーラシアプレート安定域に対する動きとして，「宮㪄㩷㪌㪏㪎㩷㪄城沖 1」海底基準点で北西に 7.3cm/年，「福島沖」海底基準点でほぼ西向きに 3.1cm/年が求められた（第 6 図）4)．この結果は，陸上の GPS 結果から求めたバックスリップ分布 5)から推定される移動速度と有意に異なっており，海域の地殻変動データを使用することで，バックスリップモデルを高精度化することが可能となると考えられる．
また，他の海域でも徐々に移動速度の検出が報告されており，これまでに得られた速度ベクトルを第 7 図にまとめて示す 6)．
（２）Co-seismic な変動
2004 年の紀伊半島南東沖地震（M7.4, M6.9）に伴い，熊野灘に設置されている東北大学及び名古屋大学の海底基準点で南に約 20～30cm の変位が 7)8)（第 8 図），2005 年の宮城県沖の地震（M7.2）に伴い，海上保安庁の宮城沖 2 海底基準点において東に約 10cm の変位が検出された 9)．紀伊半
島南東沖地震に伴う海底地殻変動は，国土地理院の断層モデルから推定される変動量と大きく異なっており，陸海の地殻変動データを満たすような断層モデルが提案された 7) 8)．
陸上の地殻変動データのみで沖合で発生した地震の断層モデルを一意的に推定することは困難であり，海域の地殻変動データを使用することで，より詳細な断層モデルの議論が可能となると考えられる．
４．地震予知研究に向けての課題と最近の取り組み（１）今後の課題
観測精度については，将来的には陸上の GPS 観測に準ずる精度を目指すものの，当面の目標として，現在 2～3cm（RMS）である水平位置決定精度を 1cm（RMS）に，現在 5 年程度の長期観測が必要な水平移動速度の推定をより短期間で 1cm/年以下の精度で検出することを目指したいと考えている．そのためには，継続的かつ高頻度な観測を行うとともに，現在，最も大きな誤差要因だと考えられている海中音速構造の空間的不均質による誤差の低減が必要である．
観測点の配置については，発生が懸念されている宮城県沖地震，東海・東南海・南海地震の想定震源域に重点的に観測点を展開することが望ましい．特に，南海地震の想定震源域は，観測の空白域となっており，この海域における観測点の充実・強化が課題である．また，多くの観測点での観測に対応するためには，観測効率の向上や観測コストの低減といった取組も必要である．
観測頻度については，観測精度にも関わるため，できるだけ高頻度な観測を行うとともに，セミリアルタイム観測を目指した研究を進める必要がある．
（２）最近の取り組み
最後に，（１）の課題を解決するために行われている主な取り組みを紹介する．
海上保安庁では，海底地殻変動観測の効率化とより安定した観測を目指して，測量船の船底に音響トランスデューサを常設した（第 9 図）
．従来の支柱式観測システムでは，航走に伴うノイズや支柱への負荷を避けるため，漂流しながら観測しなければならなかったが，今回の改造により，24 時間体制で航走しながら観測を行うことが可能となった．これにより，音響トランスデューサの上げ下げや測線の移動にかかる時間が削減され，１海域あたりの観測時間の大幅な短縮が見込
まれるとともに，観測データの空間バランスの改善による観測精度の向上が期待される．
また，大学では，観測精度の向上を目指した海中音速構造の空間的不均質の影響を低減するた㪄㩷㪌㪏㪏㩷㪄

めの研究（東北大学，名古屋大学）10) 11)や，海底ケーブルや AUV（自律型海中ロボット），係留ブイ等の最新技術を用いたセミリアルタイム観測の研究が進められている 12) 13)（第 10 図）．
４．まとめ
GPS/音響測距結合方式による海底地殻変動観測は，これまでに海洋プレートの沈み込みに伴う地殻変動や Co-seismic な変動を検出することに成功し，現在の位置決定精度は 2～3cm（RMS），移動速度の推定精度は 1cm/年以下（5 年程度の長期観測）である．観測密度・精度ともに，陸上の地殻変動観測には及ばないものの，技術的にはここ数年で飛躍的に進展したと言える．
今後は，更なる観測精度の向上を目指すとともに，宮城県沖地震や南海地震の想定震源域における観測点の充実強化が必要である．現在，各グループにおいて，観測の効率化や観測精度の向上のための取り組みが行われており，今後益々の海底地殻変動観測技術の発展が期待される．
参考文献
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Colombo (2006): GPS/Acoustic seafloor geodetic observation: method of data analysis and its application, Earth Planets
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movements associated with the 2005 Off Miyagi Prefecture Earthquake detected by GPS/acoustic seafloor geodetic
observation, Earth Planets Space, 58, 1573-1576.
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╙1࿑ ᶏᐩ࿾Ზᄌേ᷹ⷰ䈱᭎ᔨ࿑
Fig.1 Schematic picture of the GPS/acoustic seafloor geodetic observation.

╙2࿑ ᶏᐩၮḰὐ䈱㈩⟎Fig.2 Locations of the seafloor reference points.
( : Japan Coast Guard,: Tohoku Univ.,㪄㩷㪌㪐㪇㩷㪄: Nagoya Univ.)╙3࿑ 㖸ㅦ䈱ᤨ㑆ᄌൻ䈱ផቯ଀
䋨a䋩XBT, CTD᷹ⷰ䈱୯䉕2ᰴ࿁Ꮻ䈚䈢ೋᦼ୯䋨b䋩৻ᣣ䉕න૏䈫䈚䈩2ᰴ࿁Ꮻ䈚䈢ផቯ୯䋨╙৻Ბ㓏䋩䋨c䋩᷹✢䉕න૏䈫䈚䈩2ᰴ࿁Ꮻ䈚䈢ផቯ୯䋨╙ੑᲑ㓏䋩

Fig.3 Example of temporal variations in estimated sound velocity.
(a) initial value given from the observed velocity profile(b) the curve after the daily session estimation in the first step(c) the curve estimated for each observation line in the second step╙4࿑ KGPS⚿ᨐ䈱⹏ଔᚻᴺ䋨a䋩䈫⹏ଔ䈱଀䋨b䋩
Fig.4 (a) Way of accuracy evaluation of K-GPS height solution and (b) example of evaluation.

㪄㩷㪌㪐㪈㩷㪄╙5࿑ 䇸ችၔᴒ䋱䇹䋬䇸⑔ፉᴒ䇹ᶏᐩၮḰὐ䈱૏⟎ᄌൻ䋨ਅ㉿ၮḰ䋩䋨✛⦡䈱✢䈲䋬2005ᐕ8᦬16ᣣ䈱ችၔ⋵ᴒ䈱࿾㔡䋨M7.2䋩䉕␜䈜䋩Fig.5 Time series of the estimated position at the seafloor reference points off Miyagi 1
and off Fukushima. The position reference is Shimosato in central Japan.
Green lines show the 2005 Off Miyagi Prefecture Earthquake(M7.2).

╙6࿑ 䇸ችၔᴒ䋱䇹䋬䇸⑔ፉᴒ䇹ᶏᐩၮḰὐ䈱䊡䊷䊤䉲䉝䊒䊧䊷䊃቟ቯၞ䈮ኻ䈜䉎ㅦᐲ䊔䉪䊃䊦䋨䋺᷹ⷰ୯䋬

䋺Suwa et al.(2006)䈱䊋䉾䉪䉴䊥䉾䊒䊝䊂䊦䈎䉌ផቯ䈘䉏䉎ㅦᐲ䊔䉪䊃䊦䋩Fig.6 Crustal velocity vectors at the seafloor reference points off Miyagi 1 and off Fukushima
relative to the stable part of the Eurasian plate. Red arrows show the observed results.
Black arrows show the synthetic vectors calculated from the back-slip model of Suwa et al.(2006).
㪄㩷㪌㪐㪉㩷㪄

╙7࿑ 䊡䊷䊤䉲䉝䊒䊧䊷䊃቟ቯၞ䈮ኻ䈜䉎ㅦᐲ䊔䉪䊃䊦䋨䋺ᶏᐩ࿾Ზᄌേ᷹ⷰ䈮䉋䉎ㅦᐲ䊔䉪䊃䊦䋬䋺㔚ሶၮḰὐ䈱ㅦᐲ䊔䉪䊃䊦䋩Fig.7 Crustal velocity vectors (red arrows) detected by GPS/acoustic seafloor geodetic observation
relative to the stable part of the Eurasian plate. Black arrows show crustal velocity vectors
at GEONET on-land GPS stations.

╙8࿑ 2004ᐕ♿દඨፉධ᧲ᴒ࿾㔡䋨M7.4䋬M6.9䋩䈮઻䈉࿾Ზᄌേ䋨䋺᷹ⷰ୯䋬䋺⸘▚୯䋨䋨a䋩࿖࿯࿾ℂ㒮ᢿጀ䊝䊂䊦䋬䋨b䋩Kido et al.(2006)䈮䉋䉎ᢿጀ䊝䊂䊦䋩䋩Fig.8 Co-seismic displacements associated with the 2004 SE Off Kii Peninsula Earthquakes.
Red arrows show the observed results. Blue arrows show the synthetic displacements
calculated from the fault models by (a) GSI and (b) Kido et al.(2006).
㪄㩷㪌㪐㪊㩷㪄╙9࿑ ᶏ਄଻቟ᐡ䈱⦁ᐩⵝ஻ᑼ᷹ⷰ䉲䉴䊁䊛䈫᷹ⷰ䊂䊷䉺䈱㈩⟎଀Fig.9 JCG’s new observation system for sailing observation and example of data distribution.

╙10࿑ AUV䋨⥄ᓞဳᶏਛ䊨䊗䉾䊃䋩䉕೑↪䈚䈢ᰴ਎ઍဳᶏᐩ࿾Ზᄌേ᷹ⷰ䉲䉴䊁䊛
Fig.10 New generation observation system using AUV (Autonomous Underwater Vehicles),developing by IIS, Tokyo Univ.
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