火山 第 61 巻 ( 2016)
第 2 号 295-310 頁

総 説

マグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル
小 園 誠 史＊（2015 年 10 月 13 日受付，2016 年 1 月 18 日受理）

From Magma Chamber to Eruption Cloud: Observations and Mathematical Model
Tomofumi KOZONO＊
Integrating multiple observations and mathematical modeling plays a key role in understanding dynamics of
volcanic eruptions. In particular, this integration is important for magma ascent process in the conduit (i.e., conduitflow), because this process strongly controls diversity of eruption styles, whereas the direct observations of the process
are lacking. In this paper, I investigated the relationship between the recent conduit flow model and multiple
observations, especially focusing on how parameters and variables in the conduit flow model are constrained from theobservations. Results show that most of the parameters and variables are well constrained by some observation methods,
and that pressure changes in the magma chamber and the conduit obtained from the conduit flow model are importantvariables utilized for detecting eruption transitions from geodetic observations. In the 1995-2010 eruptions of Soufrière
Hills volcano, conduit flow models were well combined with observation data, in which a key variable connecting
models and observations was the period of cyclic behavior during lava dome eruptions. Recent observations for the 2011
eruptions of Kirishima-Shinmoe-dake volcano indicate that high-resolution measurements of subsurface and surface
phenomena enable us to obtain more detailed information on eruption dynamics, which may promote development of amore advanced mathematical model.
Key words : conduit flow, multiple observations, eruption transition, Shinmoe-dake
1．は じ め に象とした数理モデルに関しては，圧縮性流体力学に基づ

火山噴火は，その現象を捉えるための多項目にわたる

く定式化によって「火道流モデル」の研究が 1980 年代以観測手法が存在する一方で，火道内部での直接観測が極降進められ（e.g., Wilson et al., 1980），直接観察が不可能

めて困難であるという特徴をもつ．そこで，噴火に伴いな地下におけるマグマ流動現象のメカニズム理解に貢献蓄積される観測事実と，噴火のダイナミクスを正確に反してきた．一方，この火道流モデルにおいて入出力され映した数理モデルを統合することによって，噴火現象のるパラメータや変数の多くは，多項目観測による推定がメカニズムの理解を進めていくことが重要となる．その可能である．具体的には，岩石学的観測によって推定さ噴火現象において，マグマ溜まりから火口に至るまでのれるマグマの含水量や温度，粘性などのマグマ物性がそ

火道内におけるマグマ上昇過程は，爆発的噴火の駆動力の代表例として挙げられるが，近年では測地学的手法にとなるマグマの発泡・破砕や，非爆発的噴火をもたらす

よる地殻変動観測の高度化などによって，地下の変動現マグマからのガス分離（脱ガス），さらにマグマ物性変化

象に関する情報を高精度で得られるようになった．まをもたらす結晶化など，気・液・固相流体の複雑な流動た，その観測は地下の変動を対象としたものに限らず，現象を伴い，それが噴火の多様性を支配する重要なプロ

例えば火山噴煙の観測からマグマの噴出率などの火口にセスであることが認識されてきた（e.g., Eichelberger et al.,おけるマグマ噴出過程に関する情報を得ることができ，

1986）．

これは火道流のダイナミクスにも強い制約を与える．こ火道内におけるマグマ上昇過程，すなわち火道流を対＊〒980-8578 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3
東北大学大学院理学研究科地球物理学専攻固体地球物理学講座
Department of Geophysics, Graduate School of Science,のような多岐にわたる観測と火道流モデルを統合するこTohoku University, 6-3, Aramaki Aza-Aoba, Aoba-ku,
Sendai, Miyagi 980-8578, Japan.
e-mail : kozono@zisin.gp.tohoku.ac.jp

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小園誠史

とで，噴火現象の多様性の成因をより実証的に明らかにしていくことが可能となる．
以上の背景を踏まえて本論では，噴火現象を対象とした研究における，観測と数理モデルの関係やその統合について現時点での状況を整理し，それに基づき今後の課
題を議論する．特に火道流については，観測項目の多様化と火道流モデルの高度化によって観測とモデルの関係が複雑になっていることから，本論では系統立ててその関係を整理する（2, 3 章）．また，火道流モデルによって観測データを解釈する研究が積極的に進められた噴火事例である Soufrière Hills 火山 1995-2000 年噴火の研究について紹介する（4 章）．さらに，マグマ溜まりから火山噴煙までを対象とした噴火過程研究の最近の好事例として，2011 年の霧島山新燃岳噴火が挙げられる．そこで，観測と数理モデルの統合という観点からこの噴火事例の研究成果を整理し（5 章），それに基づき今後の展望について議論する（6 章）．
2．火道流モデル
本特集号（日本火山学会 60 周年特集号）の趣旨のキー
ワードである「10 年間」に基づきこれまでの火道流モデルの進展を整理すると，まず 1980 年代から 1990 年代において，爆発的噴火や非爆発的噴火などの個々の噴火タ

Fig. 1. Schematic illustration of conduit flow during lava
dome eruption, and a magma chamber that is located inelastic rocks and is fed from below with new magma,
as assumed in the conduit flow model of Kozono andKoyaguchi (2012). The boundary conditions at thebottom end of the conduit and at the vent are also
shown.

イプに対応する定常火道流を再現する基本的なモデルが提案された（e.g., Wilson et al., 1980 ; Jaupart and Allegre,

な物理過程をモデル化している．また，他の火道流モデ

1991 ; Dobran, 1992 ; Papale and Dobran, 1993）．そ の 後

ル で は，よ り 複 雑 な 結 晶 化 の カ イ ネ テ ィ ク ス（e. g.,

1990 年代から 2000 年代においては，一連の噴火過程でMelnik and Sparks, 2005），ダイク形状の火道の変形（e.g.,

生じる非爆発的噴火と爆発的噴火などの多様な噴火タイ，火道浅部におけるプラグ（e.g., de’
Costa et al., 2007）

プを，非線形な火道流のシステムにおける多重定常解とMichieli Vitturi et al., 2013）などの様々な効果が考慮されして理解する研究が進展した（e.g., Woods and Koyaguchi,ているが，基本的な方程式系は Kozono and Koyaguchi

1994 ; Melnik and Sparks, 1999 ; Melnik, 2000 ; Slezin, 2003）．

(2012) も含めてほぼ共通である．モデルでは，断面積一そして 2000 年代から現在までは，多項目の観測データ

定の円筒火道内において，各深さでの物理量を断面積方との統合を可能にするより高度な火道流モデルの開発が向に平均化する一次元流として火道流を近似し，脱ガス進められてきた（e.g., Melnik and Sparks, 2005 ; Costa et al.,過程に重要な役割を果たす気液間の相対運動を考慮して2007 ; Anderson and Segall, 2011 ; Kozono and Koyaguchi,

いる．また，火道流の境界条件であるマグマ溜まりの圧

2012 ; de’ Michieli Vitturi et al., 2013）．例えば，これまで力が，深部からマグマ溜まりへのマグマ供給率と，マグの定常火道流の枠組みを超えて，噴火の遷移に伴い時間

マ溜まりから火道へのマグマ流出率のバランスによって発展する火道流の変動を再現できる非定常火道流モデル

変動するというモデル化を行っている（Fig. 1）．

の構築が大きな進展の一つとして挙げられる．

以上のモデルの基礎方程式について，やや冗長になっ本章では，Kozono and Koyaguchi (2012) の一次元非定てしまうが，モデル計算におけるパラメータと変数の関常火道流モデルの解析を参考にして，火道流モデル計算係を明示するために，なるべく厳密な形で以下に示す :の初期条件として入力されるパラメータや，計算結果とし て 出 力 さ れ る 変 数 の 種 類 を 整 理 す る．Kozono andKoyaguchi (2012) のモデルは火道内の物理過程のすべての効果を網羅しているわけではないが，噴火の多様性を強く支配する発泡と脱ガスの競合や結晶化などの本質的∂1−ϕ1−βcρl+ϕρg∂t∂+ 1−ϕ1−βcρlw l+ϕρgw g=−G w∂z（1）

マグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル∂
1−ϕ1−β1−cρl+1−ϕβρc∂t∂+ 1−ϕ1−β1−cρl+1−ϕβρcw l=0∂z∂∂
ϕρgw g+ ϕρgw 2g
∂z∂t∂p=−ϕ −ϕρg g−F lg −F gw
∂z

（2）

ρg=

p
RT

297

（8）

と表され，R は気体定数，T はマグマの温度である．（1）式の Gw はマグマからの火道壁方向（横方向）への脱ガ（3）

ス率であり，火道内のマグマ圧力と周囲岩体の圧力（~リソスタティック圧）の差 Δp によって脱ガスが浸透流と∂
1−ϕ1−βρl+βρcw l∂t∂+ 1−ϕ1−βρl+βρcw 2l∂z∂p=−1−ϕ −1−ϕ1−βρl+βρcg+F lg −F lw∂z（4）

して駆動されるとして :∂β∂β+w l =Γβ 23βeq−β∂t∂zによる浸透率減少の効果を考慮している（C は定数, plith

（5）

G w=−

2ϕρgk we Cp lith Δp
ηgr 2c（9）と定式化でき，kw は周囲岩体のガス浸透率，ηg は気相の粘性，rc は火道半径である．ここで e Cp lith は母岩の圧密はリソスタティック圧 ; Taisne and Jaupart, 2008）．運動量保存式（（3）（，4）式）には，外力項として気相-液相間

dp ch
=
dt

Qin−Qout3+κρchV ch
4μ



（6）



の相互作用力 Flg，液相-火道壁間の摩擦力 Flw，気相-火道壁間の摩擦力 Fgw が示されており，これらの定式化はマグマ破砕前後の流動様式に依存して変化する．非爆発

ここで（1）（，2）式はそれぞれ揮発性成分（気相と液相内的噴火を想定し，気相が液相マグマとの相対運動によっの揮発性成分），非揮発性成分（結晶と液相内の非揮発性て火口方向（縦方向）に浸透流として脱ガスする状況を成分）の質量保存式，（3），（4）式はそれぞれ気相と液相考え，且つマグマ破砕前の火道流を円管内ポワズイユ流（結晶を含む）の運動量保存式，（5）式は結晶成長の式，と仮定すると，破砕前の Flg と Flw は以下のように定式（6）式は球状マグマ溜まりの圧力変動の式である．鉛直化される :

上向きの座標 z と時間 t を媒介変数としたこれらの微分方程式を連立することによって，火道内におけるマグマの発泡度 ϕ，圧力 p，気相の速度 wg，液相の速度 wl，結晶度 β，およびマグマ溜まりの圧力 pch が求められる．
なお，ρl，ρc はそれぞれ液相，固相（結晶）の密度，g は
重力加速度，Γ は結晶成長率，Vch はマグマ溜まりの体F lg =

ηg 2
ϕ w g−w lkv8ηF lw= 2 w l
rc

（10）

（11）

積，μ は周囲岩体の剛性率，Qin はマグマ溜まりへのマグ

また，Fgw については気相が液相マグマと比較して非マ供給率，Qout はマグマ溜まりから火道へのマグマ流出

常に低粘性であることを考慮して，Fgw ~ 0 と近似され率である．定常火道流の場合，この Qout は火口からのマる．ここで，縦方向の脱ガス浸透率 kv は発泡度の関数

グマ噴出率 Q と一致する．その他のパラメータと変数として，破砕前のマグマの粘性 η は温度，揮発成分量，については以下で説明する．

結晶量，発泡度の関数として，それぞれ表される．これ

上記の基礎方程式には，より具体的な定式化を与える

らの kv，η の関数形の設定については次章で説明する．

必要があるパラメータや項が含まれる．揮発成分濃度 c

一方，マグマ破砕後については，気液間の相対速度が火は，揮発成分を H2O として溶解度則に Henry’s law（e.g.,

道流の巨視的な特徴に大きな影響を与えず，wg=wl の近Burnham and Davis, 1974）を適用した場合には似が適用可能であることが指摘されており（Kozono andc=min sp 12,

n 01−βρl+βρc
1−βρl

Koyaguchi, 2009），この場合 Flg は設定されない．また，（7）

液相は火道壁に接していないため Flw=0，気相が低粘性（5）式のであることから Fgw~ 0 と近似できる．さらに，と表され，s は定数，n0 は初期揮発成分量である．ここβeq は平衡状態での結晶量であり，圧力の関数として表で（7）式は，マグマ中の結晶部分を除くメルトが揮発成すことができ，この関数形についても次章で説明する．

分に飽和しているか否かの場合分けをしている．また，（6）式の ρch と κ はそれぞれマグマ溜まり内のマグマの気相の密度 ρg は理想気体の状態方程式を用いて密度と圧縮率であり，状態方程式などを使用して圧力な

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小園誠史
Table 1.

Parameters and variables used in conduit flow model, and observation methods for constraining them.

どの関数として表現できる．なお，式に使用されているな物理過程を伴う火道流を系統的に解析するには，まずパラメータや変数の表記の意味については Table 1 にま火道流の定常解を求めて火道流の非線形性などの数理構

とめて示してある．

造を把握したうえで，非定常な火道流の問題を解く，と上記方程式系に基づく火道流の数値解は，火道の両端いう手続きが有効である．火道流の定常解は，時間変化における境界条件を満たす必要がある．具体的には，あの項を省略した方程式系を用いて，マグマ溜まりの圧力る火道の長さ（L とする）を与えた場合，火道の下端でを与えたうえで，火口での境界条件を満たす噴出率を決

圧力がマグマ溜まり圧力となり，上端（火口）では圧力定することで求められる．その結果，定常火道流におけが大気圧（pa）と一致する，或いは流れが音速に達しるマグマ溜まり圧力と噴出率の関係が得られる．その定チョーキング条件になる，という諸条件を満たさなけれ

常解の一つを初期条件として，時間変化もすべて考慮しばならない（Fig. 1）．このような境界条件のもとで複雑た方程式系を用いて，非定常な火道流が計算される．こマグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル

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Fig. 2. (a) Numerical results of the relationship between the pressure at the magma chamber (pch) and the discharge rate (Q)for steady conduit flow (steady pch-Q relationship ; dashed curve), and transition path of unsteady conduit flow (solid
curve), obtained from the model by Kozono and Koyaguchi (2012). (b) Schematic illustration of the transition fromlow-Q to high-Q solutions caused by sigmoidal steady pch-Q relationship. See text for details.

の場合，マグマ溜まり圧力と噴出率は相互作用しながら変化していく．

Kozono and Koyaguchi, 2012 を参照）．
Fig. 3 には，噴出率急増に伴う噴火遷移中（Fig. 2a）に

火道流モデルの計算例として，ここでは非爆発的噴火

おける火道内の物理量の変化を表している．噴火遷移にからの急激な噴出率増加を伴う噴火遷移中における火道

伴い液相速度（Fig. 3a）とマグマ発泡度（Fig. 3b）は火道流の変動過程を示す（Figs. 2a, 3）．この計算では，定常内全体で増加する．火道内の結晶度はマグマ上昇に伴い火道流におけるマグマ溜まり圧力 pch と噴出率 Q の関係増加するが，上昇速度（噴出率）が高いほどカイネティを示す曲線（破線）の傾きが一部で負になっていること

クスの効果により結晶化の遅れが生じるために，噴火遷がわかる．このように曲線の傾きが負（dpch/dQ<0）の移とともに結晶量の増加は抑制される（Fig. 3d）．また場合，火道流は不安定になり，これは，火道流が「負性結晶化によってマグマの粘性は高くなることから，この抵抗」をもつことに相当する．一方，傾きが正（dpch/dQ

結晶度の変化を反映して，マグマ粘性増加量も噴火遷移>0）の場合，火道流は安定になる．従って，例えばマグとともに小さくなる（Fig. 3f）．Fig. 3e には火道内のある

マ溜まりへのマグマ供給率 Qin が dpch /dQ>0 の領域に深さにおける横方向脱ガスの度合を表す Ew という無次ある場合，その供給率と同じ噴出率（i.e., Q=Qin）で安定元数（詳細は Kozono and Koyaguchi (2012) を参照）の変な火道流が実現する（模式図 Fig. 2b の S1）一方で，Qin化を示しており，Ew=0 の場合は横方向脱ガス無しとなが dpch/dQ>0 から dpch/dQ<0 の領域へ徐々に増加してり，Ew が 0 から 1 に変化するとともに横方向脱ガスの

いくと，火道流は不安定になって低噴出率から高噴出率

割合が増加することに相当する．噴火遷移とともに，横の領域へ急激に遷移する（Fig. 2b の S2→ S3）．Figs. 2a, 3

方向脱ガスの効果が急減していることがわかる．より複では，実際に Qin が dpch/dQ <0 の領域に達したときの非雑な変動をするのは火道内やマグマ溜まりの圧力であり定常火道流の計算結果を示しており，噴出率が急増して（Fig. 3c），火道内の過剰圧（圧力とリソスタティック圧いることがわかる（Fig. 2a の 1 から 5）．なお，Fig. 2a のの差）は噴火遷移中に火道の浅い部分で局所的に増加し，曲線における負性抵抗領域は，結晶化に伴うマグマ粘性

その後減少する．またマグマ溜まりの圧力も，遷移開始

変化と脱ガスに伴うマグマ密度変化が上昇速度にもたら直後に急増し，その後減少していることがわかる．ここす フ ィ ー ド バ ック効 果 に よ っ て 生 じて い る（詳 細 はで，Fig. 2a と 3 で示した火道流モデル計算ではマグマの

300

小園誠史

Fig. 3. Distributions of (a) liquid velocity, (b) porosity, (c) overpressure (the difference between magma pressure andlithostatic pressure), (d) crystallinity, (e) non-dimensional parameter Ew, and (f) magma viscosity, inside the conduit
during the transition of conduit flow in Fig. 2a. The labels 1 to 5 correspond to the points 1 to 5 in Fig. 2a.

マグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル

301

では，これらの変動量やパラメータに関連する観測項
目・手法を整理する．
3．火道流モデルの入出力に関連する観測
火道流モデルにおけるパラメータ・変動量は，（1）モ
デル計算に入力される一定値のパラメータ，（2）変動量の関数として与えられるパラメータ，（3）計算結果として得られる火道内やマグマ溜まり内の変動量，の 3 種類に大別される．以下ではこれらに制約を与え得る観測項
目や手法を整理する．また，整理した結果についてはTable 1 にまとめてあるため，逐次参照されたい．
前章で示したような火道流計算を実行するには，まず初期条件としてマグマ物性や地質条件などに関係する一定値のパラメータを設定する必要がある．まず岩石学的手法によって観測されるマグマ物性の初期条件として，
マグマ溜まりにおける初期揮発成分量 n0 はメルト包有物の分析（e.g., Barclay et al., 1996）やメルト-斜長石間の相平衡の熱力学モデルに基づく含水量計（e.g., Lange etal., 2009）などによって，マグマ温度 T は同じく熱力学
Fig. 4. Variations of (a) chamber pressure, (b) maximum
overpressure inside the conduit, and (c) discharge rate
as a function of time during the transition of conduit
flow represented in Figs. 2a and 3. The labels 1 to 5 aresame as those of Figs. 2a and 3.

に基づく輝石温度計（e.g., Lindsley, 1983）などによって，マグマ溜まり内の初期結晶量（斑晶量）β0 は噴出物の組織解析によってそれぞれ推定が可能である．さらに，結晶成長のモデル化（（5）式）に使用される結晶成長率 Γ
は，減圧結晶化実験（e.g., Couch et al., 2003a）に基づき制約される．また，前章の火道流モデルでは考慮されてい破砕過程を考慮しておらず，正確には爆発的噴火への遷ないマグマ破砕過程に関しては，その破砕条件に関連す移を再現しているわけではない．一方でその遷移過程にるマグマの強度などの物性を室内実験によって推定するおけるマグマ発泡度や過剰圧の急増（Figs. 3b, 3c）によっことが可能である（e.g., Spieler et al., 2004 ; Kameda et al.,てマグマ破砕条件に達する可能性があり，Fig. 2a と 3 の2013）．

計算結果を非爆発的噴火から爆発的噴火へ至るまでの遷移過程とみなすことができる．
圧力の複雑な変化をより詳細に見るために，Fig. 4 に次に，地質条件に関するパラメータとして，火道半径 rcの観測は非常に困難であるが，火道浅部の情報に限ると，
溶岩ドームの spine のサイズ（e.g., Nakada and Motomura,

噴火遷移中のマグマ溜まり圧力と，火道内過剰圧の最大1999 ; Watts et al., 2002）や，ミュオンラジオグラフィー

値，および比較のために噴出率について，時間変化を示（Tanaka et al., 2007）によって推定が可能である．マグマした．注目すべき特徴として，まずマグマ溜まり圧力が溜まりの深さ L は，測地学的観測から得られる地殻変動

極大値に達し（Fig. 4a ; point 3），その後火道内過剰圧の源（e.g., Ueda et al., 2013）や，地震観測から得られる地震

最大値が極大となり（Fig. 4b ; point 4），そしてその直後

空白域（Scandone and Malone, 1985），岩石学的手法によに噴出率が極大値をとる（Fig. 4c ; point 5）．従って，こる含水量や鉱物組み合わせから見積もられるマグマ溜まのマグマ溜まり圧力と火道内過剰圧の変動パターンの時

りでのリソスタティック圧（e.g., Barclay et al., 1998）な系列を捉えることで，噴出率の急増を伴う噴火遷移を予どの情報から推定される．マグマ溜まり体積 Vch も rc

測できる可能性がある．この変動過程は観測にも関連すと同様に推定が困難であるが，L と同じく地震空白域かる重要な特徴であり，次章で詳細を議論する．

らの推定，あるいは最近では，地殻変動の変位がマグマ

以上のように，火道流モデルの解析では考慮された諸溜まりの体積と圧力変化の積に比例することを利用し効果の影響を受けて火道内の物理量が多様に変動し，まて，現実的な圧力変化を仮定したうえで測地学的にマグた基礎方程式で示されているように，その変動過程の計

マ 溜 ま り 体 積 を 推 定 す る 試 み が な さ れ て い る（e.g.,

算に必要な入力パラメータは多岐にわたる．そこで次章

Anderson and Segall, 2014）．マグマ溜まり周囲の母岩の

302

小園誠史

剛性率 μ は，地殻の密度とポアソン比の値を仮定すればの反応縁（Rutherford and Hill, 1993）や，マイクロライト

地震観測による P 波の速度構造に基づく推定が可能でや気泡の数密度（Toramaru, 2006 ; Toramaru et al., 2008）

ある（e.g., Mastin et al., 2008）．一方，火道周囲の母岩にの解析に基づく岩石学的観測による推定が可能である．

おける横方向の脱ガス浸透率 kw は観測が困難であり，

ま た 発 泡 度 ϕ と 結 晶 度 β は 噴 出 物 の 組 織 解 析（e. g.,

制約を与えることができない．また，マグマ溜まりへのCashman, 1988 ; Burgisser et al., 2010）によって推定でき，

マグマ供給率 Qin は火道流の振る舞いを支配する重要な

火道浅部の ϕ に関しては，まだ現状では時間分解能の問

パラメータであるが（Fig. 2b），噴火前のマグマ蓄積過程

題があるがミュオンラジオグラフィー（Tanaka et al.,における長期的な供給率を地殻変動から測地学的に見積2007）によって観測できる可能性がある．Fig. 3e で示しもることは可能であるものの，噴火中の Qin を独立に推た Ew は，先述したように火道内のある深さにおける横定することは現状では非常に困難である．

方向脱ガスの度合いを表す無次元数であるのと同時に，

火道流におけるパラメータのなかには，火道内の変動

マグマ上昇中の揮発成分組成変化の地球化学的モデリン量の関数として表され，火道流の変動過程と連動して変グにおいて揮発成分の分配の特徴を支配するパラメータ化するものがあり，その関数形は主に実験データに基づであり，Ew =0 の場合は batch 分別，Ew =1 の場合はき制約されている．Fig. 3f にも変動過程が示されている

Rayleigh 分別に相当することがわかっている（Kozono

マグマ粘性 η は，温度，揮発成分量，結晶量，発泡度にand Koyaguchi, 2012）．従って，揮発成分に関するメルト依存し，粘性測定実験のデータに基づきその依存性が定

包有物や火山ガスなどの地球化学的分析から Ew の値を式化されている．具体的には，Hess and Dingwell (1996)

推定できる可能性がある．

は温度，揮発成分量の減少とともに粘性が増加する効果

Fig. 4 に示したように，火道内の圧力 p およびマグマを，Costa (2005) は結晶量増加とともに粘性が増加する

溜まりの圧力 pch は，噴火の遷移過程に関連する重要な効果を，Llewellin et al. (2002) は気泡の capillary 数が大変動量であり，またそれらの変化が地殻変動をもたらす

きい（小さい）場合には発泡度増加とともに粘性が減少ことから，測地学的手法に基づく観測が可能である．そ（増加）する効果を，それぞれ火道流モデルに適用しやすの場合，変動源における圧力変動と地表変位を関連づけい形で定式化している．
（10）式で用いられている縦方向

る地殻変動モデルが必要であり，火道内圧力の変動に関の脱ガス浸透率 kv は，火道内におけるマグマのガス浸しては火道に相当する線状力源による地殻変動の解析解透率に相当するため，噴出物の浸透率測定データ（e.g.,（e.g., Bonnacorso and Davis, 1999 ; Nishimura, 2009）や有Eichelberger et al., 1986 ; Klug and Cashman, 1996 ; Mueller

限要素法による地殻変動数値モデル（e.g., Albino et al.,

et al., 2005）に基づき制約を与えることができる．具体

2011），マグマ溜まりの圧力変動に関しては Mogi モデル

的には，発泡度増加とともに冪乗則に従い浸透率が増加などの解析解が使用される（Mogi, 1958）．前章の火道流する定式化が提案されている（Costa, 2006）．また，（5）計算における火道内とマグマ溜まりの圧力変化（Figs. 3c,式の結晶成長の式で用いられている平衡状態での結晶量4）がもたらす地表での傾斜変動を，解析解（Mogi, 1958 ;βeq は，平衡結晶化実験のデータに基づいて圧力の関数

Nishimura, 2009）に基づき計算した結果を Fig. 5 に示す．

として表すことができる（e.g., Couch et al., 2003b）．マグ

ここで，この計算ではマグマ溜まりの深さを 8,000 m にマに溶存する揮発成分濃度 c は，揮発成分が H2 O の場設定していることを反映して，Fig. 4a で示した point 3

合は（7）式で示したように，実験に基づき求められる溶で極大値をとるマグマ溜まりの圧力変化の特徴は，より解度則に従い定式化される．最近では，H2O-CO2 系の溶遠方における傾斜変動に表れている（Fig. 5 における火解度則（e.g., Liu et al., 2005）を用いた火道流の定式化も口からの距離 r=4,000, 5,000 m）．一方，火道内過剰圧はなされている（e.g., Anderson and Segall, 2011）．ガスの密深さ約 1,000 m 付近の浅部に局在化していること（Fig.

度 ρg，マグマ溜まり内のマグマの密度 ρch および圧縮率3c）を反映して，Fig. 4b で示した point 4 で極大値をとる

κ は，観測とは無関係に状態方程式などに基づき圧力な

火道内過剰圧の急増の特徴は，火口からの距離が約1,000どの関数として定式化が可能であるが，κ については，m の近傍において最も顕著になっている（Fig. 5 におけ

噴火時におけるマグマ溜まりの測地学的体積変化量とマる r =1,000 m）．このことは，地殻変動から噴火遷移過グ マ の 噴 出 量 の 比 か ら 推 定 す る こ と が で き る（e. g.,

程を把握するには，GPS などに基づく広域の地殻変動観

Kozono et al., 2013）．この詳細については 5 章で説明す

測と，火口近傍を対象とした傾斜計による観測（e.g.,る．

Nishimura et al., 2013）や SAR 干渉画像解析（e.g., Miyagi

火道流モデルの計算によって得られる変動量に関しては，気相速度 wg の観測は難しいが，液相速度 wl は結晶

et al., 2014）を組み合わせることが有効であることを示唆している．

マグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル

303

2000 ; Melnik and Sparks, 2002），さらに結晶成長率や圧力の関数として表される平衡結晶量などの結晶化のカイネ
ティクスに関連する重要なパラメータが，Soufrière Hills
火山噴火を対象とした結晶化実験によって正確に推定された（Couch et al., 2003a, 2003b）．これらの観測データを用いることで，Soufrière Hills 火山の噴火過程を再現する
火 道 流 モ デ ル の 研 究 が 実 施 さ れ た（e. g., Melnik andFig. 5. Temporal change of tilt at the surface caused bypressure changes in chamber pressure and conduit, withvarying distance from the vent (r). The labels 1 to 5 aresame as those of Figs. 2a, 3, and 4.

Sparks, 2005 ; Costa et al., 2007 ; de’ Michieli Vitturi et al.,2013）．特にその火道流研究では，溶岩ドーム噴火期において観測された，溶岩噴出率（e.g., Sparks et al., 1998）
や地殻変動・地震活動（e.g., Voight et al., 1999）の周期的変動を説明することを主眼とした解析が進められてきた．

最後にマグマ噴出率 Q は，その急激な変動に伴いそのSoufrière Hills 火山噴火では，2-3 年毎の溶岩噴出と休他の火道内の物理量も幅広く変化することから（Fig. 3），止の繰り返し（Wadge et al., 2010）や，火口近傍の傾斜計

観測による Q の推定は噴火ダイナミクスの理解においによって検知された，地震活動の増減も伴う 30-50 日あて非常に重要である．一般的にはテフラの噴出量や溶岩

るいは 3-30 時間周期の膨張・収縮変動（Voight et al.,の流出量と噴火継続時間に基づき推定されるが，溶岩流

1999）など，様々な周期をもつ変動が観測された．2-3

出中の衛星画像（e.g., Ozawa and Kozono, 2013）や，それ年毎の長期的な変動に関して，Melnik and Sparks (2005)と地殻変動データを組み合わせた解析（Kozono et al.,は Fig. 1 で示したような円筒火道とマグマ溜まりからな

2013）に基づくより高精度な推定も可能である．この詳るシステムにおける火道流のモデリングを実施し，結晶細については 5 章の霧島山新燃岳噴火の観測事例の紹介

化のカイネティクスがもたらす火道流の非線形性の効果において説明する．さらに近年では，気象レーダなどのによって，マグマ溜まりの圧力と噴出率が数年の時間ス

新手法による火山噴煙の観測が進展し，噴煙高度を高精

ケ ー ル で 周 期 的 に 変 動 す る こ と を 再 現 し た．一 方，度で推定することが可能となった（e.g., 新堀・他, 2013）．

30-50 日周期の変動に関しては，浅部の円筒火道と中深

この噴煙高度は噴出率に依存することから（e.g., Morton

部の弾性変形するダイク状の火道からなる火道流のシス

et al., 1956），噴煙高度の観測から噴出率を推定することテムを設定することで，その周期でダイク状火道内の圧ができる．ただし，両者の定量的な関係は風が噴煙のダ力および噴出率が変動し得ることが Costa et al. (2007)

イナミクスに与える影響などによって大きく変化するこによって示された．さらに短い 3-30 時間周期の変動にとを留意する必要がある（e.g., Woodhouse et al., 2013 ;関しては，火道浅部に高粘性プラグが形成される効果にSuzuki and Koyaguchi, 2013 ; Kozono et al., 2014）．マグマ

よってその周期が再現できることが最近の火道流研究で溜まりから火道へのマグマ流出率 Qout の直接観察は困示されている（de’ Michieli Vitturi et al., 2013）．火山噴火

難であるが，通常 Q の値より類推される．

における周期的変動に関しては，火道流を空間的に積分して単純化したモデルによる理論的研究が 1990 年代か

4．火道流モデルによる観測データの解釈 : Soufrière
Hills 火山 1995-2010 年噴火

ら 2000 年代前半にかけて既に報告されていたが（e.g.,
Ida, 1996 ; Wylie et al., 1999 ; Barmin et al., 2002），観測デー

前章までに，火道流モデルにおいて入出力されるパラタを活用しつつ火道流の時空間変化を詳細にモデル化す

メータや変動量と，それらを観測する手法について概観

る解析が可能となったことが，最近 10 年の進展としてしたが，本章では実際に火道流モデルによって観測デー

挙げられる．

タを解釈する研究が進められた代表的な噴火事例である
Montserrat 島 の Soufrière Hills 火 山 に お け る 1995-2010

5．多項目観測事例 : 霧島山新燃岳 2011 年噴火

年噴火に関する研究を簡単に紹介する．この噴火に関し3 章で示したように，マグマ溜まりから火山噴煙までては，火道流の入力パラメータであるマグマ含水量や温を対象とした多項目観測は火道流のモデリングと深く関度，斑晶量，マグマ内の脱ガス浸透率，マグマ溜まりの連し，噴火のダイナミクスの理解に貢献する．このよう深さなどが多項目観測データによって求められ（e.g.,

な多項目観測が活用された最近の噴火事例として，2011

Aspinall et al., 1998 ; Barclay et al., 1998 ; Murphy et al.,

年の霧島山新燃岳噴火が挙げられる．この噴火で生じた

304

小園誠史

遷移過程は，2 章において示した噴火遷移とは異なり，

量 Δ VG と，実 際 に 地 表 へ 噴 出 す る DRE（dense rockより複雑であり，現在のところその遷移過程を火道流モ

equivalent）換算の体積変化量 ΔVD との間には，変動源

デルで再現するには至っていない．一方でこの噴火でが球状マグマ溜まりの場合以下のような関係がある

は，多様な観測手法を組み合わせることによって，噴出（e.g., Segall, 2010） :率などの噴火のダイナミクスに制約を与える重要な情報を得ることができた．本章では，この新燃岳噴火における多項目観測に基づく噴火ダイナミクスの理解に関する

ΔV  4= μκ+1ΔV G 3（12）

この式は，マグマ溜まり内のマグマが完全に非圧縮（κ研究を紹介する．
2011 年の新燃岳噴火は，1 月 26 日の本格的な噴火開=0）の場合には測地学的体積変化量と噴出体積量が等始からの約 1 週間において，多様なタイプの噴火が生じしくなるが，マグマに圧縮性がある場合（κ>0）は噴出たことが特徴として挙げられる．具体的には，1 月 26，

体積量が測地学的体積変化量よりも大きくなることを示

27 日に 3 回のサブプリニー式噴火が生じ，その後 28 日

している．新燃岳噴火の溶岩流出期におけるこれらの関から 31 日にかけて火口クレーター内に溶岩が流出した．

係を見ると（Figs. 6 a and 6b），噴出体積量が測地学的なまた，ブルカノ式噴火も主に 2 月 1 日以降頻発した．こマグマ溜まり収縮量よりも有意に大きくなっており，

れらの噴火過程は，地球物理，リモートセンシング，地（12）式の比（ΔVD/ΔVG）の値は約 2.5 であることがわかっ

質，岩石，火山ガスなどによる極めて多岐にわたる手法

た（Kozono et al., 2013）．ここで，噴火推移中にマグマ溜によって観測された（Nakada et al., 2013）．

まり内の気泡量などの状態量が変化しない，すなわちマボアホール式の傾斜計および加速度計（V-net, Hi-net）

グマ圧縮率 κ が一定であると仮定した場合，溶岩流出期

による地殻変動観測は，3 回のサブプリニー式噴火と溶における ΔVD/ΔVG の値をサブプリニー式噴火期にも適岩流出噴火の各イベントに同期する顕著なマグマ溜まり用することで，その噴火時のマグマ噴出量を測地学的マ収縮過程を検知することに成功した（Fig. 6a ; Ueda et al.,

グマ溜まり収縮量から求めることができる．また，各噴2013）．GNSS（GEONET）との統合解析によって，その火イベントにおける地殻変動の継続時間も傾斜変動デー

収縮源は深さ 9.8 km の球状源，収縮体積量の合計は約

タによって既知であるため，マグマ噴出量とその継続時

3

1,300 万 m と求められている．ここで，Fig. 6a のマグマ間から，マグマ噴出率を高精度で推定することが可能と溜まりの測地学的体積変化量（ΔVG）は，火道流に関連なった（Fig. 6c ; Kozono et al., 2013）．

する変動量をまとめた Table 1 には明示されていないが，上述のように高精度で推定された噴出率は，新燃岳噴

マグマ溜まり圧力の変化 Δpch に比例し，球状マグマ溜

火のダイナミクスの理解に大きく貢献する．Kozono et/
まりの場合には ΔVG=3Vch Δpch（4μ）の関係が成り立つ．

al. (2013) では，各噴火期で推定された噴出率，噴出量を

新燃岳噴火において噴火過程の把握に大きく貢献した

過去の世界の噴火事例のコンパイルデータ（東宮・小屋のが，リモートセンシングによる観測である．まず，口, 1998）と比較したところ，サブプリニー式噴火期の噴SAR 衛星（PALASAR, Terra-SAR）による画像の解析に

出率・噴出量はプリニー式噴火事例のデータの最小値に基づき，溶岩流出期における火口クレーター内の溶岩蓄

近く，溶岩流出期の噴出率・噴出量は溶岩ドーム噴火事

積過程が観測された（Ozawa and Kozono, 2013 ; Fig. 6b）．

例のデータの最大値に近いことが分かった．このこと

昼夜を問わず，また気象条件に関係なく観測できる利点

は，新燃岳噴火における噴火遷移が爆発的噴火と非爆発

3によって，約 2 日間で 1,500 万 m の溶岩流出という定的噴火のごく境界付近で生じたことを意味している．ま

量的な情報を得ることが可能となった．一方，地上からた，推定された噴出率は新燃岳噴火を対象とした数理モのリモートセンシングとして，現業の気象レーダ（国交

デルの解析にも大きく貢献している．まず，Fig. 2 で示省, C バンドドップラーレーダ）を用いて火山噴煙によっされているように噴出率は火道流を支配する重要な物理て形成されるエコー（噴煙エコー）の観測が行われ，そ量であることから，推定された噴出率を用いて，定常火れに基づき噴煙高度の変化を高精度で推定することが可道流モデルに基づきサブプリニー式噴火期および溶岩流

能となった（新堀・他, 2013 ; Fig. 6d）．

出期の火道流を再現する解析が可能となった（Sato et al.,

上述の観測データのうち，地殻変動観測に基づくマグ2013 ; Tanaka and Hashimoto, 2013）．また，噴出率は噴煙

マ溜まり体積変化量（Fig. 6a）と SAR 衛星画像に基づくのダイナミクスも強く支配することから，推定された噴溶岩流出量（Fig. 6b）を同時期に推定できたことは，噴出率は噴煙数値モデルの解析にも活用されている

火のダイナミクスに制約を与えるうえで重要な意義があ（Suzuki and Koyaguchi, 2013）．

る．地殻変動源（マグマ溜まり）の測地学的な体積変化（12）式の ΔVD/ ΔVG の値が求められたことは，マグママグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル

Fig. 6. Multiple observations during the 2011 eruptions of Kirishima-Shinmoe-dake volcano, from January 26 toFebruary 1, 2011. (a) Geodetic volume change obtained from tiltmeter records (Ueda et al., 2013), and eruptive
activities observed during this period are shown on the upper side of the figure. (b) Accumulated lava volume
time-series variations inside the summit crater estimated from PALSAR (circles) and TerraSAR-X (squares)
images (Ozawa and Kozono, 2013) ; the error bar shows 5 % uncertainty of estimated volume, and dashed line
shows least-squares fit of data. (c) Magma discharge rate calculated from (a) and (b). See text for details. (d)Eruption cloud echo height estimated from weather radar data (solid ; Shimbori et al., 2013). Geodetic deflation
rate of the magma chamber estimated from tiltmeter data is also shown (dashed ; Ueda et al., 2013).

305

306

小園誠史

溜まりにおけるマグマの物性に関する蓄積条件に制約を与えるうえでも重要な意義がある．マグマの圧縮率 κは，あるマグマ溜まり圧力を仮定した場合，揮発性成分や 発 泡 度 の 関 数 と し て 表 さ れ る．従 っ て，既 知 の
ΔVD/ΔVG の値に基づき，マグマ溜まりにおける揮発成分
量や発泡度を推定することができ（Kozono et al., 2013），
岩石学的観測による推定値との比較によって，マグマ溜まりの蓄積条件をより定量的に調べることが可能になる．
新燃岳噴火では，傾斜変動観測と気象レーダ観測に基づき，マグマ溜まり収縮過程（Fig. 6a）と噴煙高度の変化（Fig. 6d）という地下および地表における変動現象を並行して観測できたことも，大きな特徴の一つである．
Fig. 6d に，噴煙高度の変化に加えて，Fig. 6a のマグマ溜まりの体積変化量から計算されるマグマ溜まりの収縮率の時間変化を示している．サブプリニー式噴火のような連続的な噴煙の放出を伴うイベントでは，噴煙高度とマグマ溜まり収縮率がどちらも高く非常に良い相関があり，これはマグマ溜まりからのマグマ流出を伴っていることを示している．一方でブルカノ式噴火では，噴煙高
度は瞬間的に高くなるが，マグマ溜まりの収縮率に変化

Fig. 7. Geodetic volume change of the magma chamber(ΔVG) and accumulated DRE erupted volume at thesurface (ΔVD) as a function of time during the 2011
Shinmoe-dake eruptions, in the period from January 26
to 27, in which ΔVD and ΔVG are normalized by the
total geodetic volume change and the total erupted
volume in this period, respectively.

はなく，これは，火口直下の高圧部の開放や破砕面の伝播など，噴火過程が火道浅部に限定されるブルカノ式噴は噴煙形成期における地下でのマグマ溜まりの収縮過程

火の一般的な描像と整合的である．このように地下と地と，地上でのマグマ噴出過程の関係を調べた．ここでマ表での変動現象の関係を調べることで，噴火タイプに依グマ溜まりの収縮量は，Fig. 6a で示した地殻変動データ

存する火道流ダイナミクスの違いを捉えることが可能とによる体積変化量から直接求められ，一方でマグマ噴出なった．

量は，噴煙高度から 1/4 乗則を用いて計算される噴出率

Fig. 6d に示された噴煙高度とマグマ溜まり収縮率のを時間積分することによって求められる．Fig. 7 は，そ

関係は，火山噴煙のダイナミクスにも制約を与えることのマグマ溜まりの収縮量と積算マグマ噴出量の時間変化ができる．噴煙に関する次元解析によると，噴煙高度は（ただし, どちらも全体量で規格化してある）を示してお噴出率の 1/4 乗に比例することが知られており（Morton

り，両者の変化には時間差がなく，非常によく一致して

et al., 1956），世界中の噴火事例のコンパイルデータもこいることがわかる．このことは，噴火中においてマグマの関係を支持している（e.g., Sparks et al., 1997 ; Mastin

溜まりと地表をつなぐ火道流のシステムが安定に存在しet al., 2009）．ここで，新燃岳噴火における 1 月 26〜27ていたことを示唆する．

日の噴煙形成期の噴出率は，（12）式で示した ΔVD/ΔVG

上述のような高精度の多項目観測とそれに基づく噴火の値を比例係数として，Fig. 6d のマグマ溜まり収縮率のダイナミクスの理解に加えて，新燃岳噴火では，地質岩データからより高精度で計算することができる．そこ

石学的観測（e.g., Miyabuchi et al., 2013 ; Suzuki et al., 2013 ;で，計算された噴出率と噴煙高度の関係を調べた結果，

Tomiya et al., 2013 ; Mujin and Nakamura, 2014），地震と噴煙高度が噴出率の 0.255 乗に比例することがわかった

空振の統合観測（Ichihara et al., 2013），火口近傍における（Kozono et al., 2014）．この新燃岳噴火における噴煙高度

地 殻 変 動 観 測（Takeo et al., 2013），地 震 ア レ イ 観 測と噴出率の関係は，これまでのコンパイルで使用された（Matsumoto et al., 2013 ; Nakamichi et al., 2013），電磁気学

噴火事例と比較して低噴出率・強風の条件で求められて的観測（Aizawa et al., 2014）など，極めて多岐にわたる観おり，このような極端な条件のもとでも 1/4 乗則の理論

測によってマグマ蓄積・上昇過程，噴火過程，地下構造的な関係が保持されることを示している．

が詳細に理解された．以上のような新燃岳噴火における上述の噴煙のダイナミクスに加えて，マグマ供給系の多項目観測は，Table 1 で示した既存の火道流モデルに関ダイナミクスを理解するために，Kozono et al. (2014) で係するパラメータや変数への制約にとどまらず，火道流

マグマ溜まりから火山噴煙：観測と数理モデル

307

モデルに新たに考慮すべきメカニズムを提案することにの手法によって高精度で捉え，火道流モデルの解析と統も貢献しつつある．

合することで，噴火遷移に伴う火道流の変動過程を把握できる可能性がある．そのためには，火道流の変動と周6．まとめと今後の展望

囲の地殻変動を統合するモデル（e.g., Albino et al., 2011 ;本論では，噴火現象を対象とした研究における観測とKawaguchi et al., 2013）の高度化が必要となる．

数理モデルについて，特に火道流現象に着目し，その両観測データとのより詳細な比較による噴火ダイナミク

者の関係や統合について現時点での状況を整理した．2，

スの理解のためには，火道流モデルそのものを高度化す

3 章で示したように，火道流モデルの複雑化とともに，ることも重要となる．本論で紹介した火道流モデルでモデルにおいて入出力されるパラメータや変数は多岐には，爆発的噴火において重要なマグマ破砕を考慮してい

わたっているが，一方で多項目観測によって，それらのない．現状では，爆発的噴火と非爆発的噴火というマグ

パラメータや変数のほとんどに対して，程度の幅はある

マ破砕の有無の違いをもつ二極化した噴火間の遷移過程

が何らかの制約を与えることが可能になっている（Table

を再現する火道流モデルは実現しておらず，新燃岳噴火

1 参照）．このことを反映して Soufrière Hills 火山 1995-

で観測されたような噴火遷移過程のメカニズムを調べる

2010 年噴火に関しては，観測データを活用した火道流モには，このモデル構築が必要となる．その際には当然のデルの研究が進められ，溶岩ドーム噴火中に観測されたことながら適切なマグマ破砕条件をモデルに考慮するこ

様々な周期的変動を説明することが試みられた（4 章）．

とが求められる．また，火道流において重要な変動量でまた，霧島山新燃岳 2011 年噴火で示されたように噴火

あるマグマ上昇速度をマイクロライトや気泡の組織解析

現象の多項目観測は，数理モデルとのより詳細な統合がから推定できることを 3 章で示したが，現状の火道流モ可能になるまでその精度が向上している（5 章）．以上のデルでは結晶化・発泡過程について詳細なモデル化が行ような現状の整理を踏まえて，観測と数理モデルの統合

われていない．これらのマグマ破砕，結晶化，発泡の素研究における今後の課題を挙げることができる．

過程については，理論的研究によってそのメカニズム理

大きな課題の一つとしては，火道流モデルの解析結果解が進展してきた（e.g., Toramaru, 1995, 2001 ; Koyaguchiと観測データを比較することで，火道流のダイナミクス

and Mitani 2005 ; Ichihara and Rubin, 2010）．これらの理論を「実証的」に明らかにしていく研究が，未だ不十分でモデルと巨視的な火道流モデルを統合することが，モデあることが挙げられる．火道流モデルに関連する観測

ル高度化の重要な方向性の一つとして考えられる．

データは，現状では入力パラメータや，変動量の関数と最後に，新燃岳噴火の事例で示されたように，地下として表される方程式系に含まれるパラメータなど，火道

地上の現象に対する同時観測によって，マグマ溜まりか

流計算において必要な情報に制約を与えることに主に貢ら火道流，噴煙における変動過程を高精度で捉えること献している．モデル計算の結果出力される変動量を観測が可能となった．またその観測結果は，地下のマグマ上によって推定することは原理的には可能であるが，特に昇過程と地表の噴煙形成過程が密接に関連していること

噴火中の火道内の変動量を観測で捉えることは現実的にを強く示唆している（Fig. 7）．このような観測データは，は非常に難しい．Soufrière Hills 火山噴火では，周期的変

火道流モデルと噴煙モデルを結合した理想的な噴火モデ

動の「周期」に基づき，観測に基づく火道流ダイナミク

ルを今後構築していくうえで，非常に重要となる．

スへの制約を試みているが，火道流モデルの結果と観測データは共に周期以外の多くの情報を含んでおり，ダイ謝

ナミクスの理解に向けて，他の変動量に着目するなどの本稿で紹介した研究内容の一部は，小屋口剛博氏，上検討の余地がある．

辞田英樹氏，小澤拓氏，藤田英輔氏，東宮昭彦氏，鈴木雄

上記課題を克服する可能性の一つとして挙げられるの治郎氏，新堀敏基氏，福井敬一氏との共同研究によるもが，地殻変動データに基づく火道流ダイナミクスの理解のである．また本稿は，2 名の査読者および編集委員のである．Fig. 4 と 5 に示したように，噴火中における火市原美恵氏のコメントにより大幅に改善された．ここに道内およびマグマ溜まり内の圧力変動は，間接的ではあ

記して感謝の意を表する．紹介した研究内容の遂行におるが地殻変動観測によって検知できる可能性がある．まいては，JSPS 科学研究費補助金（21740322, 15K17741,

た，新燃岳噴火の観測事例でも示したように地殻変動の24244069），東京大学地震研究所共同研究（2015-G-19）

観測精度は噴火の推移を詳細に捉えられるまで向上してを使用した．

いる．3 章でも述べたように，広域から火口近傍に至るまでの噴火に伴う地殻変動を，傾斜計，GPS，SAR など

308

小園誠史
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