総説

海洋情報部研究報告 第 59 号 令和 3 年 3 月 19 日

REPORT OF HYDROGRAPHIC AND OCEANOGRAPHIC RESEARCHES No.59 March 2021

海洋情報部における 2011 年から 2020 年にかけての
GNSS-A 海底地殻変動観測の発展と成果†
渡邉俊一＊
Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020†
Shun-ichi WATANABE＊

Abstract
The Japan Coast Guard has been developing and operating seafloor geodetic observation with the GNSS
Acoustic ranging combined technique（GNSS-A）for more than 20 years. Important scientific results were
provided by the GNSS-A obser vation. In this decade, GNSS-A obser vation has detected seafloor
movements due to the co- and post-seismic crustal deformation of the 2011 off the Pacific coast of Tohoku
Earthquake, and the interseismic seafloor velocity along the Japan Trench, the Sagami Trough, and the
Nankai Trough, including their temporal variations. These results provided essential information oninterplate earthquakes. Decadal improvements of the GNSS-A technique and efficiency have enhanced theobservation frequency. Observation accuracy was also improved by introducing a new analysis method
where the spatial gradient components of the sound speed structure are estimated and corrected.
Recently, we embarked on an effort to develop an open GNSS-A for the further development of GNSS-A
community.
1

はじめにたことで，それまで電磁波を活用した宇宙測地技

地球における位置とその変化を正確に把握し適術が利用可能な陸上のみに限られていた精密グ

切に表現することは，測地学の主要な目的の一つ

ローバル測位を，原理的には海底にまで広げられであるといえる．位置の変化を捉えることで，グるようになった．

ローバルなプレートの相対運動やそれに伴う諸現海上保安庁では，1990 年代から GNSS-A 海底

象としての地殻変動も定量的に検出することが可

地殻変動観測システムの開発を進め，2000 年か

能となり，そうしたデータは地震学的な研究の発ら実海域における観測を開始した（e.g., 浅田・展に大きく寄与してきた．1990 年代には，米国

矢吹，2000；矢吹，2002）．その後，2000 年代に

Scripps 海洋研究所において GNSS 音響測距結合

は観測点の拡充並びに観測精度及び観測効率の向方式（GNSS-A）による海底測位観測が実現した

上のための技術開発を継続的に実施し，宮城県沖（e.g., Spiess et al., 1998）．GNSS-A 観測が実現しや福島県沖での地殻変動の検出等，地震学的に重† Received September 18, 2020; Accepted October 29, 2020
＊ 沿岸調査課 海洋防災調査室 Geodesy and Geophysics Office, Coastal Surveys Division− 95 −

Shun-ichi WATANABE

Fig. 1．（a）Schematic diagram of Japan Coast Guardʼs GNSS-A seafloor geodetic observation（after Watanabe et al.,2020a）.（b）Locations of our GNSS-A observation sites as of Sep. 2020.
図 1．（a）海洋情報部で実施している GNSS-A 海底地殻変動観測の概念図（Watanabe et al., 2020a より），（b）
2020 年 9 月現在の観測点配置．

要 な 成 果 を 提 出 し て き た（ 詳 し く は， 藤 田，

庁が南海トラフ軸の近傍に新たに観測点を設置し2006；佐藤・藤田，2012 のレビューを参照された（Fig. 1b）．このように成果を期待される中，たい）．現在海上保安庁で実施している GNSS-A

海上保安庁は着実に海底地殻変動観測の運用及び海底地殻変動観測の概念図を Fig. 1（a）に示す．

技術開発を継続し，東北地方太平洋沖地震の地震

現在の観測の全体構成は，音響トランスデューサ

後変動（Watanabe et al., 2014）や南海トラフ及びの船底装備が実施されたこの時点で概ね確立し相模トラフ沿いの平均的な地殻変動（Yokota etた．

al., 2016；Watanabe et al., 2015）の測定，さらに2010 年代には，日本海溝沿いの海域でプレー

は南海トラフにおけるスロースリップ現象の検出

ト境界型の巨大地震である 2011 年東北地方太平（Yokota and Ishikawa, 2020）に成功した．本稿で

洋沖地震（Mw 9.0）が発生し，その海底地殻変動

は，この 10 年間で得られた海底地殻変動観測のが GNSS-A 技術によって適切に取得された（Sato

成果と科学的な意義について総括するとともに，

et al., 2011）．東北地方太平洋沖地震の発生とそそうした成果を支えるために進められた観測技術のメカニズムに関する研究は，南海トラフ等，他の研究開発状況についても概観する．

地域のプレート境界型地震の評価にも影響を与えた．また，海底地殻変動データについても，その

2

観測の成果

地震学的な有用性が実証された形となったため，

2.1

日本海溝沿いの観測成果

観測にかかる期待も大きくなった．2011 年度に日本海溝沿いでは，2011 年 3 月 11 日に東北地

は海上保安庁により南海トラフ沿いに 9 地点の観方 太 平 洋 沖 地 震（Mw 9.0；e.g., Ide et al., 2011）

測点が増設され，また，日本海溝沿いには東北大が発生した．それに伴い，震央近傍の海底が，少学のグループが 2012 年度に 20 地点の観測点を新

なくとも南北約 70 km の範囲で 20 m 以上も東たに展開した．さらに，2019 年度には海上保安（海溝側）に移動していることが GNSS-A により− 96 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 2．Coseismic seafloor displacements associated with the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake forhorizontal（left panel）and vertical（right panel）components, respectively（after Sato et al., 2011）. Red
squares and yellow star indicate the locations of our GNSS-A sites and the epicenter, respectively.
図 2．2011 年東北地方太平洋沖地震に伴う海底地殻変動の水平（左）及び鉛直（右）成分（Sato et al., 2011 より）．
赤四角と黄星は，GNSS-A 観測点と震央の位置をそれぞれ示す．

明らかにされた（Fig. 2．Sato et al., 2011；Kido

地震前の GNSS-A 観測データを解析し，地震前のet al., 2011）．この成果により，宮城県沖のプレー

地殻変動速度にも同様なコントラストがあったこ

ト境界で最大 60 m のすべりがあったことが推定とを確認した（Fig. 3）．

された（e.g., Iinuma et al., 2012）．こうした地震

Watanabe et al.（2014） は， 地 震 後 3 年 間 の時すべり分布の推定にあたっては，海底地殻変動

データをとりまとめ，大きなすべりが発生した領のピーク値が得られた「MYGI」「KAMS」及び域の観測点が，陸域の観測結果（地震時と同様の東北大学観測点「GJT3」の成果だけではなく，海溝向きの動き）とは真逆の方向（陸方向の動

その周辺の観測点の成果も重要な役割を果たしてき）に，プレートの沈み込みよりも速い速度で動いる．例えば，震央付近の「MYGI」が隆起していていることを見出した（Fig. 4）．陸上の動きもいたのに対し，その西側の観測点「MYGW」は含めたこの複雑な地震後地殻変場動は，定性的に沈 降 を 示 し た が， こ の 観 測 事 実 は す べ り 域 のは以下のように解釈される．そもそも，規模の大downdip 側 の エ ッ ジ の 推 定 に 貢 献 し た． ま た

きな地震の後には，地震時に生じた応力を緩和す「KAMS」 の 北 側， 比 較 的 近 く に 設 置 さ れ たるプロセスが強く働くことにより，地震前のプ「KAMN」の移動量が「KAMS」に比べてかなり

レート間カップリングによる変形とは異なる地殻小さかったことは，すべり域の北側のエッジを推変動（余効変動）が生じる．余効変動のソース定するのに貢献した．さらに，福島県沖に設置さは，主に以下の 3 つがあるとされる（e.g., Wang

れた「FUKU」の移動量は宮城県沖に比べて小さ

et al., 2012）：（1）主としてアセノスフェアが粘く，福島県沖以南で比較的すべりが小さかったこ

弾性的にふるまうことで応力を緩和する粘弾性緩とを示した．このように，地震時の海底の動きは

和，（2）地震時の破壊領域の周辺の断層でゆっく

宮城県沖と福島県沖で大きなコントラストが見らりとしたすべりが生じる余効すべり，（3）地震時

れたが，これは地震前のデータからも支持されてに変形した多孔質弾性体の中で間隙流体が移動すいる．Sato et al.（2013a）は，東北地方太平洋沖るために生じる間隙弾性反発である．なお，（3）− 97 −

Shun-ichi WATANABEのマントルウェッジと沈み込むプレート下のアセ
ノスフェアのそれぞれが海溝向き及び陸向きの地
表 変 動 を 駆 動 す る．Watanabe et al.（2014） は，
特に「MYGI」及び「KAMS」の GNSS-A 観測で得た陸向きの動きがプレート収束速度より大きいことを踏まえ，沈み込むプレート下のアセノス
フェアの粘弾性緩和が，地震時に大きな変位が生じたエリアの地震後地殻変動において支配的なソースであるとの結論を導いた．
こうした観測事実は，以降の地震後変動モデル
研究の方向性を決定づけた．すなわち，地震後の地殻変動をモデル化するにあたっては，第一次近Fig. 3．Interseismic average velocity relative to theNorth American plate of the NUVEL-1A model（DeMets et al., 1994）detected at the seafloor
GNSS-A sites（red and blue arrows represent
velocities of different observation periods）, theter restrial GNSS sites（black ar rows for
GEONET sites provided by Nakagawa et al.,2009）and the Pacific plate in the NUVEL-1A
model（white arrow）obtained before the 2011of f the Pacific coast of Tohoku Ear thquake（after Sato et al., 2013a）.
図 3．2011 年東北地方太平洋沖地震前の観測から得られ た，NUVEL-1A モ デ ル（DeMets et al., 1994）の北米プレートに対する平均地殻変動速度（Satoet al., 2013a より）．赤及び青矢印はそれぞれ異なる期間で算出された海底の平均速度である．
黒矢印と白矢印は国土地理院の GEONET 観測
点の平均速度（中川・他，2009）及び NUVEL1A モデルにおける太平洋プレートの移動速度をそれぞれ示す．

似的にも粘弾性の効果を考慮しなければならない
こ と が 強 く 認 識 さ れ た． 実 際 に，Watanabe etal.（2014）以後の定量的な地震後変動モデルでは，粘弾性構造やレオロジーの複雑性に大きな違いはあるが，ほぼ必ず粘弾性の効果が考慮されている（e.g., Sun et al., 2014；Agata et al., 2019）．
日本海溝沿いの海域では，東北大学の研究チー
ムも GNSS-A 観測を実施しており，2012 年以降
は 20 観測点を設置してより詳細な地震後地殻変
動 の 把 握 を 進 め て い る（Tomita et al., 2015,2017；Honsho et al., 2019）．
2.2

南海トラフ沿いの観測成果

南海トラフ沿いの海域では，2000 年代からは
御前崎沖から室戸岬沖までの 6 地点で観測を実施してきた．Yokota et al.（2015）は，2011 年東北
地方太平洋沖地震前までのこれらの地点の観測結果を報告している．2011 年度には，宮崎県沖ま間隙弾性反発の時定数は 1 か月程度であるとさでの海域に 9 地点の観測点を増設した．Yokota et

れ，GNSS-A の観測タイムスケール（地震後最初

al.（2016）は，2016 年までにこれら計 15 地点での観測が本震後 3−4 週間後となった）に比べて得られた測位結果から，4−10 年間の平均的な地

短いため GNSS-A 結果の解釈においては考慮して殻変動速度を算出した（Fig. 5a）．なお，東北地いない．（2）余効すべりは，地震時のすべりと同方太平洋沖地震の地震時及び地震後の変動は西南

じ向きのすべりが周辺の断層で生じるものであ

日本にも影響を及ぼしている．そのため，平均地

り，その弾性応答として得られる地表変位も地震

殻変動速度の算出に当たっては，前節で述べた

時と同じ方向（この場合は海溝向き）となる．

我々の日本海溝の観測成果を活用して作られた地（1）粘弾性緩和は，地震後に複雑な地表変位を生

殻変動数値モデル（Iinuma et al., 2012；Sun et al.,

じさせるソースで，大まかには，陸側プレート下2014）による補正をすることで，フィリピン海プ− 98 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 4．Horizontal（left panel）and vertical（right panel）components of the cumulative displacements obtained after
the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake at the seafloor sites for the period from April 2011 toJanuar y 2014（to September 2013 for CHOS）relative to the North American plate of NUVEL-1A（after
Watanabe et al., 2014）. Red and black arrows indicate the displacements at the seafloor GNSS-A sites and the
GEONET sites（Nakagawa et al., 2009）, respectively.
図 4．2011 年東北地方太平洋沖地震後 2014 年 1 月までの観測で得られた，NUVEL-1A モデルの北米プレートに対する累積地殻変動の水平（左）及び鉛直（右）成分（Watanabe et al., 2014 より）．赤矢印及び黒矢印は，それぞれ海底 GNSS-A 観測点及び陸上 GEONET 観測点（中川・他，2009）で得られた累積変位を示す．

レートの沈み込みの影響のみを考慮できるような用例として，2004 年紀伊半島南東沖地震の影響形式とした．

も考慮したうえで，南海前弧スリバーに対する平こうして複数の地点で得られた面的な海底地殻

均すべり欠損速度を算出し，その反発を励起源と変 動 速 度 デ ー タ を も と に，Yokota et al.（2016）

仮定した津波の伝播を計算した．彼らは，プレー

は，Yabuki and Matsuʼura（1992）の手法をバッ

ト境界面モデルの不確定性にも着目し，その精緻

クスリップモデルとして適用し，プレート境界面

化が GNSS-A 観測の結果を適切に議論する上で重上の平均的なすべり欠損速度分布を推定した

要であることも指摘した．

（Fig. 5b）．GNSS-A 観測によって海底の測地デー

上記はいずれも数年以上の時間スケールでの平タが得られたことで，それまでの解析では十分な均的な変位速度に基づく議論であるが，一般に地空間解像度が得られなかった沖合のすべり欠損分

殻変動は経時的なゆらぎを持つ．そうした経時的布の詳細が判明した．この研究以後，プレート境現象のうち，プレート境界面上でゆっくりとした界面の固着分布モデルでは海底測地データが重視

すべりを生じるスロースリップに伴う地殻変動

されるようになり，テクトニックブロックの運動

は，陸域の測地観測により検出されてきた（e.g.,を含める等の精緻化が進んだ（e.g., Nishimura etOzawa et al., 2002）．スロースリップを含むスロー

al., 2018；Kimura et al., 2019）．

に，

地震現象に関しては，2000 年代以降に様々な時

Watanabe et al.（2018）は GNSS-A 観測成果の応定数の現象が検出されており，巨大地震発生域へさら− 99 −

Shun-ichi WATANABE

Fig. 5．（a）Interseismic average velocity along the Nankai Trough relative to the Amur plate of the MORVEL model（DeMets et al., 2010）detected at the seafloor GNSS-A sites（red arrows）, the terrestrial GNSS sites（grayarrows for GEONET sites provided by Nakagawa et al., 2009）and the Philippine Sea plate in the MORVEL
model（yellow arrow）.（b）Interplate slip deficit rate distribution estimated from the terrestrial and seafloor
geodetic data. Figures were adopted from Yokota et al.（2016）.
図 5．（a）南海トラフ沿いの，MORVEL モデル（DeMets et al., 2010）のアムールプレートに対する平均地殻変動
速度．赤矢印，灰矢印，黄矢印は，海底 GNSS-A 観測点，陸上 GEONET 観測点（中川・他，2009），及びMORVEL モデルにおけるフィリピン海プレートの移動速度をそれぞれ示す．（b）海陸地殻変動観測データから推定されたプレート間すべり欠損速度分布．図は Yokota et al.（2016）による．

の応力載荷等の効果，巨大地震との比較におけるでの観測は，いまだ十分ではない．この領域は，発生メカニズムの類似性等の観点から研究が進め

地震発生時に特に巨大な津波の励起源となる可能られている（e.g., Obara and Kato, 2016）．スロー

性があるため，重点的な観測が必要である．そこ

スリップ現象に伴う地殻変動を海底で捉えることで，2019 年度には御前崎沖から室戸岬沖にかけを目的として，Yokota and Ishikawa（2020）は，ての南海トラフ軸近傍に計 4 点の観測点を新たに

GNSS-A 観測で得られた海底変位時系列について設置し，観測を開始した（中村・他，2019，Fig.

統計学的手法を用いて精査した．その結果，複数1b）．これら新設点の平均速度については，現状の GNSS-A 観測点で海底地殻変動のゆらぎの検出の観測頻度が維持されれば，数年後には得られるに成功し，そのうち，複数観測点において同時性と期待される．

が認められる 2017−2018 年の紀伊水道南方のイ

海上保安庁以外にも，南海トラフ沿い及び駿河

ベントについては断層すべりモデルも推定した

トラフ沿いの海域では，名古屋大学のグループが（Fig. 6）．

継続して GNSS-A 観測を実施している（Tadokoro

上述のように，GNSS-A による海底での測地観

et al., 2012；Yasuda et al., 2014）．2013 年 以 降 に測は多くの成果をあげてきたが，特にプレートのは， 志 摩 半 島 南 方 の 南 海 ト ラ フ 軸 周 辺 で も沈み込みが生じる海溝軸あるいはトラフ軸の近傍

GNSS-A 観測を開始し，2016 年までのデータか− 100 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 6．（a）Spatial relationship between seafloor GNSS-A sites that detected SSE signals（red squares）and somephenomena along the Nankai Trough（see legends in the panel）. Red rectangle and vector are the 2017−2018 Kii Channel shallow SSE model and slip angle, respectively, estimated by grid search when it was
assumed to be due to a single SSE.（b）Shallow VLF time series compared with shallow and deep SSE timings（see legends in the panel）. Red lines indicate the SSE timings detected at seafloor sites. Each yellow line
indicates the longitude of the site. Figures were modified from Yokota and Ishikawa（2020）.
図 6．（a）スロースリップによるシグナルを検出した海底 GNSS-A 観測点（赤四角）と南海トラフ沿いの諸現象（図中の凡例を参照）との空間的な関係．紀伊水道南方の赤長方形と矢印は，グリッドサーチにより推定した 2017−2018 年の浅部スロースリップモデルとすべり角をそれぞれ示す．（b）浅部 VLF と浅部及び深部ス
ロースリップの時間的比較（図中の凡例を参照）．赤線は GNSS-A 観測点で検出されたスロースリップの発生時期を示す．黄線は，海底観測点の経度を示す．図は Yokota and Ishikawa（2020）を一部修正したものである．

− 101 −

Shun-ichi WATANABE

ら，プレート境界浅部域の固着状況を推定している（Yasuda et al., 2017）．また，係留ブイを用いた観測の技術開発も各研究グループによりなされており（Imano et al., 2019；Kinugasa et al.,2020；Tadokoro et al., 2020），新たな観測技術開発の場にもなっている，
2.3

相模トラフ沿いの観測

日本海溝及び南海トラフ沿いの海域以外にも．
相模トラフ沿いのフィリピン海プレート上に「SAGA」及び「BOSS」観測点を設置し，観測を実施している．フィリピン海プレート上で GNSS
観測が可能な場所はほとんどが火山活動も活発な領域に限られているので，ローカルな影響から離れた海底での測地観測結果は，プレート運動モデ
ルのバイアスを精査する上で貴重である．さらに，プレートの沈み込むトラフ近傍で観測すればプレートの沈み込む速度を直接測定できるので，プレート境界近傍でのプレート運動モデルの適用可能性を調べる上でも重要である．
Watanabe et al.（2015） は，「SAGA」 及 び「BOSS」観測点の動きを，陸上の GNSS 観測から得られたテクトニックブロック運動モデルに関連付けて解釈した（Fig. 7）．「BOSS」の動きは，
伊豆諸島を含む伊豆前弧ブロックがフィリピン海
プレートとは異なる動きをしていることを示した
Nishimura（2011）のモデルにおける伊豆前弧ブ
ロックの剛体運動と整合的であり，同モデルの妥
当性をサポートした．また，「SAGA」の動きについては，伊豆半島東方沖に伊豆前弧ブロックとFig. 7．Horizontal velocities relative to the Eurasianplate of the NUVEL-1A model obatained in the
Kanto region before the 2011 of f the Pacificcoast of Tohoku Earthquake; red, brown, andblue arrows indicate the seafloor velocities
estimated by Watanabe et al.（2015）, by Yokota
et al.（2015）and the terrestrial velocities at the
GEONET sites（Nakagawa et al., 2009）,
respectively. Black dotted lines indicate theboundaries of the tectonic blocks. Figure wasmodified from Watanabe et al.（2015）.
図 7．2011 年東北地方太平洋沖地震前の観測から得られた，NUVEL-1A モデルのユーラシアプレート
に対する関東地方の水平変位速度．赤矢印，茶矢 印， 及 び 黒 矢 印 は， そ れ ぞ れ Watanabe etal.（2015） で 得 ら れ た 海 底 速 度，Yokota etal.（2015）で得られた速度，及び陸上 GEONET
観測点（中川・他，2009）で得られた速度を示
す．黒点線はテクトニックブロックの境界を示す．図は Watanabe et al.（2015）を一部修正したものである．

伊豆マイクロプレートの境界が存在し，それらが50−80％程度カップリングをしているとして説明るが，特に音響トランスデューサに関する近年のできることを示した．

技術開発は GNSS-A 観測の効率化に直接寄与していることがわかる（Fig. 8）．

3

技術開発

3.1

そうした重要な技術開発の一つが，2008 年に観測機器の開発・アップデート

測量船「明洋」の船底にトランスデューサを設置

本節では，海上保安庁の GNSS-A 観測についした「船底装備」である（川井・他，2009）．こて，ハードウェア部分の開発状況について概観すの船底装備により，エンジンを止めての漂流観測

る． 観 測 機 器 の 変 遷 と 観 測 頻 度 に つ い て はから，任意の測線上を移動しながら観測する航走Ishikawa et al.（2020）に詳細にまとめられてい観測へと観測デザインが切り替えられた．これに− 102 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 8．History of the Japan Coast Guardʼs GNSS-A observation system.（a）Schematic of the GNSS-A pole system.
（b）Schematic of the GNSS-A hull-mounted system.（c）Schematic of the GNSS-A hull-mounted system with a
new transducer for multiple acoustic ranging.（d）Changes in observation frequency between 2000 and 2018with changes to the observation system. Figures were adopted from Ishikawa et al.（2020）.
図 8．海洋情報部で実施している GNSS-A 海底地殻変動観測システムの推移．（a）支柱を用いた漂流観測，（b）船底装備による航走観測，（c）マルチ測距技術を実装した航走観測の概念図．（d）2000 年から 2018 年の観測
頻度の推移．図は Ishikawa et al.（2020）による．

− 103 −

Shun-ichi WATANABE

より，幾何学的にバランスの取れた配置で比較的置を継続して引き継げるよう，新旧海底局アレイ

短時間にデータを収録することが可能となり，海全体の重心を参照点とする解析ストラテジを提案

底局位置と音速のバイアス誤差を軽減しやすくした．

なった（Sato et al., 2013b）．以降，「拓洋」「海洋」

GNSS 測位技術に関するトピックとしては，精「昭洋」にも船底トランスデューサがそれぞれ設密 単 独 測 位（PPP；Zumberge et al., 1997） の 導

置され（氏原・成田，2012；秋山・他，2013；秋入が挙げられる．従来は，キネマティック GNSS

山・横田，2014），観測体制が充実した．最近で解 析 に 長 基 線 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア IT

は 2019 年度に就役した測量船「平洋」にも設置（Interferometric Translocation；Colombo, 1998）

されており（吉田・他，2021），2020 年度就役予

version 4.2 を用いて，国土地理院の運用する電子定の「光洋」にも装備される予定である．

基準点（さらに以前には下里水路観測所の本土基もう一つのトピックは，マルチ測距技術の開発

準点）に対する位置を求めていた．Watanabe etと 実 装 で あ る（ 横 田・ 奥 村，2015； 横 田・ 他，

al.（2017）は，実際に GNSS-A 観測時に取得され2017）．マルチ測距とは，従来，1 シーケンスのた 2Hz GNSS データを用いて従来の基線解析と音響信号に一つの海底局への信号しか載せていな

複 数 の ソ フ ト ウ ェ ア で の PPP 結 果 を 比 較 し，かったものを，複数の海底局への信号を連続的に

GNSS-A の精度においていずれも同等の安定性を送信できるようにしたものである．その実装によ示 す こ と を 確 認 し た． そ の う え で， 渡 邉・ 他

り観測効率が向上し，18 日間で 28 点の観測を実（2020d） は，PPP ソ フ ト ウ ェ ア RTKLIB v2.4.2

施することが可能になった（松下・小池，2018）． （Takasu, 2013）を用いて，異なる GNSS 解析手
各観測点における観測所要時間が短くなれば海況法が最終的な海底測位解に与える影響を調査し，の変化にも対応しやすくなり，観測計画が立てやPPP による GNSS-A 結果が基線解析によるもの

すくなる点もメリットとしてあげられる．各観測と同等の安定性をもつことを示した（Fig. 9）．加点の観測頻度が上がれば，より時間分解能が高くえて，PPP 解析に用いる衛星軌道情報及び時計なり，経時的な変動を捉えやすくなる．こうした補正情報として複数の GNSS プロダクトを比較

技術開発は，特にスロースリップの検出（Yokota

し，現状の GNSS-A の観測精度では，5 秒と 30

and Ishikawa, 2020）において大いに貢献した．

秒の時計補正情報で大きな差が生じないこと，17−41 時間後に入手可能な速報暦を用いた場合に3.2

解析技術の高度化

も，最終暦（公開に 12−18 日を要する）を用い

本節では，GNSS-A 解析技術の発展について概た場合に比べて測位結果が悪化しないことをそれ観する．GNSS-A は，GNSS による測量船位置測

ぞれ確認した．GNSS-A 観測における PPP の実定と音響測距観測を組み合わせた観測技術であ用性が示されたことを受け，2020 年度からはルー

り，それぞれの要素技術ごとにも解決すべき課題

チン解析に採用されている．
次に，音響測距技術であるが，音響信号の往復と技術導入の目標がある．
2010 年代前半は，2000 年代後半に導入された

走時を幾何学的距離に変換するためには，経路上

海底局相対位置を全観測期間に亘って固定するアの音速構造を適切に把握することが肝要である．

レイ固定手法（松本・他，2008）の評価が主に進

我々の GNSS-A 観測手法では，複数の海上点から

め ら れ た（ 石 川・ 佐 藤，2012； 秋 山・ 渡 邉，の音響往復走時を取得し，それらのデータを同時2015）．アレイ固定手法による解析を実際に適用に満たすような音速プロファイルのリファレンスするにあたっては，海底局更新による重心位置のからの偏差分を，なめらかな時間の関数として推変化についても考慮する必要がある．氏原・他

定 し て い る（ 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア「SGOBS」；（2013）は，海底局の更新時にも海底局の重心位

Fujita et al., 2006）．渡邉・内田（2016）は，実際− 104 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 9．Distributions of differences between the GNSS-A seafloor positions determined by using baseline solution and
PPP solution for northward-eastward（top-left）, northward-upward（top-right）, and upward-eastward（bottomleft）components. Histograms of eastward（blue）, northward（orange）, and upward differences（green）are
shown in the bottom-right panel（after Watanabe et al., 2020d）.
図 9．基線解析と PPP による測位結果を用いて得られた GNSS-A 海底測位結果の偏差の分布（渡邉・他，2020dより）．北―東（左上），北―上（右上），及び上―東（左下）成分を示す．右下に東向き（青），北向き（橙），及び上向き（緑）の分布のヒストグラムを示す．

の観測海域で取得した水温プロファイル等から，（2019）はより詳細に初期音速依存性を調査し，各観測点で取りうる音速の幅を調査した．その結推定される局位置がある一定範囲の幅の中に収ま果をもとに，渡邉（2016）は，解析に用いる音速

ることを見出した．この結果は，得られた幅が観

初期値が海底局位置に与える影響を調べ，特に上測システムの最小分解能であることを示唆する．

下成分との強い相関があることを確認した．石川

最終的に，渡邉・他（2019）は，音速と局位置を− 105 −

Shun-ichi WATANABE

同時に推定する解析プログラムを開発する過程

向灘及び紀伊水道南方で得た水温プロファイル及で，初期音速値の局位置への依存性が消失するこび数値海洋モデルと，推定された音速勾配パラと を 発 見 し た． そ の 結 果， 解 析 プ ロ グ ラ ム

メータを比較し，GNSS 気象学のアナロジーとし「SGOBS」では位置と音速を交互に推定し，それての GNSS-A 海洋学への発展の可能性を示した

ぞれの推定の過程で外れ値を除去する操作をルー（Fig. 10b-d）．

チン解析において導入していたためにバイアスのWatanabe et al.（2020a）は，こうした成果をさかかったデータの取捨が生じていたことが，初期らに発展させ，Fig. 10（a）の V1 及び V2 といっ

音速依存性の原因であることがわかった．とはいた音速勾配パラメータを陽にモデル化したうえ

え，除去されるデータ数は必ずしも多くないたで，経験ベイズ法に基づき，統計学的に適切なめ，初期音速依存性は少数のデータの結果に対す

データの取り扱いを導入することで，空間勾配もる敏感さを示す例であるともいえる．この現象含めた海中音速摂動場の時間変化と海底局位置のは，GNSS-A 解の性質を調べる上で重要であるとすべてを同時に推定する手法を考案した（Fig.

思われるところ，今後も詳細な研究が求められ

11）．彼らは，この解析手法に基づく Python ベーる．

ス の 新 た な 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア「GARPOS」

音速推定に関する重要な進展としては，空間的（Watanabe et al., 2020b） を 構 築・ 公 開 し た．

に勾配を持つ音速構造の抽出が挙げられる．従来

GARPOS にはデータの入出力の合理化や複数モの解析においては，音速は，水平成層を時間の関デルの並列計算も導入されており，観測回数の増数としてのみ推定していた．しかし実際には，例

加に伴い解析時間が長大になってきた従来のえば黒潮流域などでは明らかに空間的に傾斜した

SGOBS の 複 数 エ ポ ッ ク 一 括 解 析（ 松 本・ 他，構造が卓越する．こうした構造を想定すれば，同

2008）に比べて，ルーチン解析ベースで数 10 倍

じ地点からの音響信号であっても，海底の数 km

以上のスピードで計算を完了できるようになっの領域に広がって設置されている海底局ごとに異た．

な る 音 速 値 を 適 用 す る 必 要 が あ る．Yokota et

ところで，そもそも解析においては測位精度をal.（2018b，2019）は，従来の解析が終了した後向上させることが重要な目的の一つであるが，測の残差をさらに詳細に解析し，海底局位置に依存

位精度の評価については，個々の観測エポック内

した音速変分量を抽出して補正する手法を開発

でのデータのばらつきのみでは評価できず，エし，測位精度を向上させた．抽出された音速構造

ポック間のバイアスも含めて評価しなければならは，海中の温度構造を反映しているとも考えられないことは常に念頭に置くべきである．こうしたる．海底局位置に依存した音速変分量は，同じ海精度評価の客観性及び適切性を担保することは困面位置から異なる海底局に対して発信された音線難であるが，石川（2016）は，基礎的な統計学の経路上の平均音速の差である．したがって，これ表現を用いて測位精度の評価指標を整理し，変位は比較的深部の音速勾配に敏感なパラメータとし時系列の精度に関する議論の土台をつくった．観て抽出される（Fig. 10a の V2）．一方，従来の解測デザインや解析手法に関する精度評価において

析で時間とともに変化する量として抽出した音速

は，疑似データを用いたシミュレーションも有効

変化は，ある音速勾配の上を測量船が移動するこである．横田・他（2016）は人工的にノイズを加とによって生じる見かけの音速変化とみなすこと

えた疑似 GNSS-A データを生成するシミュレータも可能である．この見方に立てば，観測データかを作成し，GNSS 誤差の伝播の様子やデータ量のら比較的浅部の音速勾配に敏感なパラメータも抽影響について評価した．このシミュレータを用い

出 で き る（Fig. 10a の V1）．Yokota and Ishikawaて，Nakamura et al.（2021）は，海底局アレイと（2019）及び Yokota et al.（2020）は，それぞれ日

測線サイズの精度への影響を調べ，現在の観測デ− 106 −

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

Fig. 10．（a）A schematic image of extracting gradient parameters of the sound speed structure. Gradient parameters
V1（black arrows）and V2（red arrows）extracted from GNSS-A, and 100 m-depth temperature fields of the
JCOPE2M reanalysis（Miyazawa et al., 2017, 2019）on observation dates,（b）June 3, 2013,（c）April 30,
2018,（d）July 6, 2018 and（e）November 23, 2018 for MRT1 and MRT2 sites（after Yokota et al., 2020）.
図 10．（a）音速勾配パラメータ抽出の概念図．GNSS-A 観測から抽出された音速勾配パラメータ V1（黒矢印）及び V2（赤矢印），並びに JCOPE2M 再解析データ（Miyazawa et al., 2017, 2019）による，観測日の水深 100m の 水 温．（b）2013 年 6 月 3 日，（c）2018 年 4 月 30 日，（d）2018 年 7 月 6 日， 及 び（e）2018 年 11 月
23 日の MRT1 及び MRT2 観測点における結果．図は Yokota et al.（2020）による．

要な役割を果たしたであろう．加えて，観測点維

ザインが妥当であることを示した．

持のための海底局更新及びより詳細な地殻変動場
4

まとめと今後の展望を推定するための観測点の増設，並びにシップタ

これまでに概観してきたように，観測成果におイムの確保など，運用体制維持に関する努力がいても技術の高度化においても，この 10 年間のあったことも忘れてはならない．

進展は目覚ましいものであった．もちろん，これ他方で，先のレビュー論文で指摘されつつも，はそれ以前の，GNSS-A 観測の黎明期から継続しいまだ実現していない課題もある．具体的には観て積み重ねられてきた成果の上に成り立ったもの

測の自動化あるいはリアルタイム化であり，これである（以前の技術開発等については，佐藤・藤が次に目指すべき技術開発の目標であろう．自動田（2012）のレビューを参照されたい）．特に，化については，自律的に海洋あるいは空中を航行

観測の初期には不可能だと言われていた海底でのするロボット技術の発展やコモディティ化が進

センチメートル測位が実現し，GNSS-A 観測が地

み， 開 発 の 機 運 が 高 ま っ て い る． 例 え ば，

震学・測地学の研究の方向性に影響を与えるまで

Chadwell（2016）は実際に自律型の海洋観測プになったのには，数多くの研究者・職員の努力はラットフォーム Wave Glider を用いた GNSS-A 観

もちろんのこと，事業の持続性を担保するための測を実現した．セミリアルタイム化については，

職員育成も含めたシステム・制度設計が極めて重

PPP の導入と，より軽快に動作する解析ソフト− 107 −

Shun-ichi WATANABE

Fig. 11．Flow chart to construct the observation equation for the newly developed analysis method implemented in
GARPOS（after Watanabe et al., 2020a）.
図 11．新たに開発した解析ソフトウェア GARPOS で用いる観測方程式を導出するためのフローチャート（Watanabe
et al., 2020a より）．

ウ ェ ア GARPOS の 開 発 に よ り， 衛 星 通 信 等 でた知見を活かしながら拡充を進めていくことが望

GNSS 補正情報の入手さえ可能になれば船上で観ましい．

測の 2−3 日後には測位解を得られるようになる

最後に，オープンサイエンスに関する話題にもところまで進展している．このような観測機動性

触れておきたい．オープンサイエンスという語にを高める技術が確立すれば，地震直後や異常な現ついては厳密に定義されているものではないが，

象が発生した場合の緊急調査の速報性が著しく向林（2018）は，暫定的に「ICT によるデジタル化上するため，社会的な影響も大きいと考えられとネットワーク化された情報基盤およびその基盤

る．

が開放する多量で多様な情報を様々に活用して科観測点のさらなる拡充も重要な課題であるとい学研究を変容させる活動であり，産業を含む社会

える．日本海溝や南海トラフ沿いの観測網をさらを変え，科学と社会の関係も変える活動」とまとに充実させることはもちろん，過去に地震が発生めている．学術研究側からの具体的な活動としてした記録のある南西諸島海溝（e.g., Nakamura,

は，学術雑誌論文のオープンアクセス化，査読前

2009；後藤，2013）や千島海溝（e.g., Tanioka et

論文のプレプリントサーバーへの掲載，研究デー

al., 2007；Ioki and Tanioka, 2016）沿いの海域にタ・ソフトウェアの適切な管理・保存・共有・公ついても観測を広げていくことが求められる．こ開といった動きが挙げられる．特にグローバル測

れらの海域については，南西諸島海溝については地データに関しては，GGOS（全球統合測地観測名古屋大学を中心とした研究グループ（Tadokoroシステム）の下にデータ DOI（デジタルオブジェ

et al., 2018）が，千島海溝沿いには北海道大学とクト識別子）作業部会が 2019 年に設置され，測東北大学を中心とした研究グループ（北海道大地データに特有の事情を考慮したうえでのデータ

学・東北大学，2019）が，それぞれ GNSS-A 観測

管理のあり方についての議論が始まった．

を実施しているので，そうした先行研究で得られ− 108 −

我々の GNSS-A 観測に関しても，近年，こうしDecadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020た思想に基づく試みがなされはじめた．具体的にRapid mantle flow with power-law creep

は，GNSS-A 時系列データへの DOI の付与及びexplains deformation after the 2011 Tohoku

データ論文の執筆（Yokota et al., 2018a），解析ソ

mega-quake, Nature Commun., 10, 1385, doi:

フ ト ウ ェ ア GARPOS の 公 開 と DOI の 付 与10.1038/s41467-019-08984-7.

（Watanabe et al., 2020b），また，測地データイン

秋山裕平・氏原直人・大門肇（2013）測量船バージョンソフトウェア YM1992（オリジナルは「海洋」への海底地殻変動観測装置の設置，

Yabuki and Matsuʼura, 1992）の公開と DOI の付

海洋情報部研究報告，50，91 96．

与（Watanabe et al., 2020c）が挙げられる．今後

秋山裕平・横田裕輔（2014）測量船「昭洋」へのは，GNSS-A の取得データ（音響走時とその時点

海底地殻変動観測装置の設置，海洋情報部研の船位情報など）を適切な形で公開していくこと

究報告，51，106 112．

を目指している．こうしたオープンサイエンスの秋山裕平・渡邉俊一（2015）海底地殻変動観測に取り組みは，我々の海底地殻変動観測データの科

おける重心推定法の効果についての考察，海学的貢献を可視化してプレゼンスを高めるだけで洋情報部研究報告，52，88 96．

なく，観測・解析の両面において多くの研究者・

浅田昭・矢吹哲一朗（2000）海底音響基準ネッ
ト，生産研究，52，293 296．

学生の参入を促し，分野全体の発展にもつながる

Chadwell, C. D.（2016）Campaign-style GPS-と期待される．
海 上 保 安 庁 の こ れ ま で の 業 績 は， ま さ にAcoustic with wave gliders and permanent

GNSS-A 観測の発展の礎を築いてきたものである

seafloor benchmarks, Proceedings of theといえる．今後は海外の研究機関を含め世界的なSubduction Zone Obser vator y Workshop,

広がりを見せていくであろうことも踏まえ，フロBoise Center, Boise, ID, Sep. 29 Oct. 1 2016,

ントランナーとしてさらなる発展を目指し，まだBoise, ID.

数多く存在する課題に地道に取り組んでいくこと

Colombo, O. L.（1998）Long range kinematic GPS,in GPS for Geodesy, 2nd Edition, edited by P. J.

が重要であろう．

E. Teunissen and A. Kleusberg, Springer, pp.
謝辞537 568.

海上保安庁における海底地殻変動観測の運用及DeMets, C., R. G. Gordon, D. F. Argus, and S. Stein

び技術開発は，歴代の海洋防災調査室職員，測量（1994）Ef fect of recent revisions to the

船「平洋」
，「昭洋」
，「拓洋」，「明洋」，及び「海geomagnetic reversal time scale on estimates洋」乗組員をはじめ，多くの方々の協力の下に実of current plate motions, Geophys. Res. Lett.,

施されてきました．船舶位置の基線解析において21, 2191 2194, doi:10.1029/94GL02118.

は，陸上基準点データとして，国土地理院の電子

DeMets, C., R. G. Gordon, and D. F. Argus（2010）

基準点データを提供していただいています．まGeologically current plate motions, Geophys.

た，GNSS-A 観測の技術開発は，東京大学生産技J. Int., 181, 1 80, doi:10.1111/j.1365-

術研究所と協力して実施しています．原稿の作成

246X.2009.04491.x.

に当たっては，匿名の査読者並びに石川直史氏及藤田雅之（2006）GPS/ 音響測距結合方式による海底地殻変動観測〜海上保安庁の取り組み

び中村優斗氏に有用な助言をいただきました．

（レビュー）〜，海洋情報部研究報告，42，1
文

献

14．

Agata R., S. Barbot, K. Fujita, M. Hyodo, T. Iinuma,

Fujita, M., T. Ishikawa, M. Mochizuki, M. Sato, S.

R. Nakata, T. Ichimura, and T. Hori（2019）T o y a m a , M . K a t a y a m a , K . K a w a i , Y.

− 109 −

Shun-ichi WATANABE

Matsumoto, T. Yabuki, A. Asada, and O. L.

Takahashi, T. Fukuda, H. Ochi, and R. Hino

Colombo（2006）GPS/acoustic seafloor（2019）Assessment of directional accuracy ofgeodetic observation: method of data analysis

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doi:10.1186/s40645-019-0302-1.

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3，231 242，doi:10.4294/zisin.65.231．

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林

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tits.23.11_12．

報告，48，74 84．

北海道大学・東北大学（2019）プレスリリース：
千島海溝南部での海底地殻変動観測を開始〜

石川直史（2016）海底地殻変動観測の統計的な精地 震 津 波 災 害 軽 減 へ の 貢 献 に 期 待 〜，

度評価手法，海洋情報部研究報告，53，45

https://www2.sci.hokudai.ac.jp/faculty/wp/56．

wp-content/uploads/2019/07/190708_pr2.

石川直史（2019）GNSS-A 測位における測位解と音速変化の関係，海洋情報部研究報告，57，

pdf，参照 2020 年 9 月 16 日．

120 129．

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doi:10.1029/2018JB017135.
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55．

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JB009186.

onshore GNSS and seafloor GNSS/A

Imano, M., M. Kido, C. Honsho, Y. Ohta, N.
− 110 −

obser vations, J. Geophys. Res., 124, 6140

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020

6164, doi:10.1029/2018JB016159.

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Kinugasa, N., K. Tadokoro, T. Kato, and Y. Terada

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優・小池未空時（2018）海底局マルチ測距

中村優斗・石川直史・渡邉俊一・横田裕輔（2019）

手法による海底地殻変動観測の効率化，海洋南海トラフ海域への GNSS-A 観測点の増設に

情報部研究報告，56，46 49．

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Guo, T. Hihara, K. Kiyomatsu, M. Kachi, Y.
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Nishimura, T., Y. Yokota, K. Tadokoro, and T. Ochi

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temperature data into an operational nowcast/coupling along the nor thern margin of theforecast system around Japan using a multi-

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Sato, M., M. Fujita, Y. Matsumoto, T. Ishikawa, H.

− 111 −

Shun-ichi WATANABE

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Watanabe, S., M. Sato, M. Fujita, T. Ishikawa, Y.
Yokota, N. Ujihara, and A. Asada（2014）

1029/2018GL078655.
Tadokoro, K., N. Kinugasa, T. Kato, Y. Terada, and− 112 −

Evidence of viscoelastic deformation following

Decadal progress and results of the GNSS-A seafloor geodetic observation from 2011 to 2020the 2011 Tohoku-oki ear thquake revealed

Nakamura（2020b）GARPOS v0.1.0: Analysis

from seafloor geodetic observation, Geophys.

tool for GNSS-Acoustic seafloor positioning

Res. Lett., 41, 5789 5796, doi:10.1002/2014GL（Version 0.1.0）, Zenodo, doi:10.5281/zenodo.

061134.

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Watanabe, S., T. Ishikawa, and Y. Yokota（2015）

Watanabe, S., Y. Yokota, Y. Nakamura, and T.

Non-volcanic cr ustal movements of the

Yabuki（2020c）YM1992: Geodetic data

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the GPS-acoustic seafloor positioning, Earthdoi:10.5281/zenodo.3984875.

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渡邉俊一・横田裕輔・石川直史（2020d）キネマ
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渡邉俊一（2016）海底局位置決定における海中音

Yabuki, T. and M. Matsuʼura（1992）A geodetic

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data inversion using a Bayesian information

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kinematic precise point positioning for the sea

Yasuda, K., K. Tadokoro, R. Ikuta, T. Watanabe, S.

surface obser vation unit compared with the

Nagai, T. Okuda, C. Fujii, and K. Sayanagi

baseline analysis, Rep. of Hydrogr. Oceanogr.

（2014）Interplate locking condition derived

Res., 54, 38 73.

from seafloor geodetic data at the

Watanabe, S., Y. Bock, D. Melgar, and K. Tadokoro

nor thernmost par t of the Suruga Trough.

（ 2 0 1 8 ）T s u n a m i s c e n a r i o s b a s e d o nJapan, Geophys. Res. Lett., 41, 5806 5812,

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Yasuda, K., K. Tadokoro, S. Taniguchi, H. Kimura,Geophys. Res., 123, 2448 2461, doi:10.1002/

and K. Matsuhiro（2017）Interplate locking

2017JB014799.

condition derived from seafloor geodetic

渡邉俊一・石川直史・横田裕輔・中村優斗（2019）

obser vation in the shallowest subduction

GNSS-A 海底地殻変動観測における海中音速

segment at the Central Nankai Trough, Japan,と海底局位置の相関に関する考察，日本測地Geophys. Res. Lett., 44, 3572 3579, doi:10.

学会第 132 回講演会．

1002/2017GL072918.

Watanabe, S., T. Ishikawa, Y. Yokota, and Y.

Yokota, Y., T. Ishikawa, M. Sato, S. Watanabe, H.

N akamur a（ 2 0 2 0 a） G A R P O S : A n a l y s i s

Saito, N. Ujihara, Y. Matsumoto, S. Toyama,

software for the GNSS-A seafloor positioning

M. Fujita, T. Yabuki, M. Mochizuki, and A.

with simultaneous estimation of sound speed

Asada（2015）Heterogeneous interplate

structure, Front. Earth Sci., 8:597532, doi:10.

coupling along the Nankai Trough, Japan,

3389/feart.2020.597532.

detected by GPS-acoustic seafloor geodetic

Watanabe, S., T. Ishikawa, Y. Yokota, and Y.
− 113 −

obser vation, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 10,

Shun-ichi WATANABE

doi:10.1126/sciadv.aay5786.

doi:10.1186/s40645-015-0040-y.
横田裕輔・奥村雅之（2015）海底局マルチ測距手

Yokota, Y., T. Ishikawa, S. Watanabe, and Y.

法による海底地殻変動観測の効率化に向けた

Nakamura（2020）Kilometer-scale sound

検討，海洋情報部研究報告，52，79 87．

speed str ucture that af fects GNSS-A

Yokota, Y., T. Ishikawa, S. Watanabe, T. Tashiro,observation: Case study off the Kii Channel,

and A. Asada（2016）Seafloor geodetic

Front. Ear th Sci., 8:331, doi:10.3389/fear t.

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吉田茂・渡邉俊一・橋本友寿・中村優斗（2021）
測量船「平洋」への海底地殻変動観測装置の374 377, doi:10.1038/nature17632.
横田裕輔・田代俊治・石川直史・渡邉俊一（2016）

設置，海洋情報部研究報告，59，178 189．

海底地殻変動観測シミュレータの開発，海洋

Zumberge, J. F., M. B. Heflin, D. C. Jefferson, M.
M. Watkins, and F. H. Webb（1997）Precise

情報部研究報告，53，90 97．
横田裕輔・田代俊治・下村広樹（2017）海底局マ

point positioning for the efficient and robust

ルチ測距手法の実装，海洋情報部研究報告，

analysis of GPS data from large networks, J.

54，32 37．

Geophys. Res., 102（B3）, 5005 5017, doi:10.
1029/96JB03860.

Yokota, Y., T. Ishikawa, and S. Watanabe（2018a）
Seafloor crustal deformation data along the

要

subduction zones around Japan obtained by旨

海上保安庁海洋情報部が 20 年にわたり開発及GNSS-A obser vations, Sci. Data, 5, 180182,

び運用を継続してきた GNSS 音響測距結合方式

doi:10.1038/sdata.2018.182.

Yokota, Y., T. Ishikawa, and S. Watanabe（2018b） （GNSS-A）による海底地殻変動観測は，この 10
Analytical approach for the precise GNSS-A

年の間に数多くの重要な科学的成果を報告してきseafloor geodetic obser vation: Extraction of

た．例えば，東北地方太平洋沖地震の地震前・地

ocean disturbance effect, OCEANS/Techno

震時・地震後地殻変動や南海トラフ沿いのプレー

ocean 2018, doi:10.1109/OCEANSKOBE.

ト境界固着に伴う地殻変動の時空間的な揺らぎを2018.8559190.

直接的に検出した成果は，現在，プレート境界型

Yokota, Y. and T. Ishikawa（2019）Gradient field of

地震の研究を進める上で無視することのできない

undersea sound speed structure extracted

データとなっている．また，この 10 年で観測のfrom the GNSS A oceanography: GNSS A as a

効率化・合理化や観測体制の拡充が進んだことでsensor for detecting sound speed gradient, SN各観測点での観測頻度が向上しただけでなく，新Appl. Sci., 1, 693, doi:10.1007/s42452-019-

たな解析技術の開発により海洋場の適切な推定が0699-6.

可能となるなど，観測精度も向上した．こうした

Yokota, Y., T. Ishikawa, and S. Watanabe（2019）

発展は，海底地殻変動観測業務へのリソースの持

Gradient field of undersea sound speed

続 的 な 投 入 に よ り 実 現 し て い る が， さ ら に

str ucture extracted from the GNSS-A

GNSS-A 研究を発展させることを目指し，オープ

oceanography, Marine Geophys. Res., 40,［4］,ンサイエンスの取り組みにも着手している．

493 504, doi:10.1007/s11001-018-9362-7.
Yokota, Y. and T. Ishikawa（2020）Shallow slow
slip events along the Nankai Trough detectedby the GNSS-A, Sci. Adv., 6, eaay5786.
− 114 −