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桜島における火山噴火発生前の降灰予測
Forecasting volcanic ash deposition prior to onset of eruptions at Sakurajima volcano〇井口正人・石井杏佳〇Masato IGUCHI, Kyoka ISHII

Sakurajima volcano has repeated Vulcanian eruption since 1955 for 68 years. We develop a forecasting system ofvolcanic ash deposition before occurrence of the eruptions based on monitoring ground deformation. Inflationary
strain changes are detected by extensometer in an underground tunnel prior to the eruptions. Statistic characteristicsof the ground deformation is represented by log-logistic distribution in duration time from the beginning of inflation
to the occurrence of eruption, precursory volume change, contraction volume change accompanying the eruptions,and the contraction ratio to the precursor. This indicates time and scale of eruption can be forecasted probabilistically.
In the forecasting system, FALL 3D simulator is operated with time interval 6 minutes for 20 scenarios (4 cases fortime and 5 cases for scale) with probability given by log-logistic distribution.
表している。

１．はじめに桜島では 1955 年以降、68 年間にわたって南岳

火山灰の噴出率は、噴煙高度から求めることが山頂域の火口において噴火活動が繰り返されてい多い。この手法では、噴出率が噴煙高度の 4 乗にる。噴火様式は火山灰の放出を主体とするブルカ比例することから誤差が大きいこと、噴煙高度はノ式噴火であり、長時間にわたって火山灰を放出常時観測できないために、適切ではない。

し続けることもある。そのうち、空気振動の強い

Iguchi(2016)は噴火に伴う火山性微動の振幅と地噴火を「爆発」と呼ぶがその発生回数は 2023 年 12盤変動から見積もられる収縮体積の線形結合から月までに 15004 回に及ぶ。また、火山灰の噴出量噴出率・噴出量を求める経験式を得た。Tanaka andは約 3 億トンと推定される。さらに、110 年前のIguchi (2019)はこのようにして求めた噴出率を1914 年に発生した大規模噴火では、火山灰・軽石もとに PUFF モデルを用いてリアルタイムで降灰

3の降下量は約 6 億 m と見積もられている。

量を予測するシステムを開発した。

このような噴火活動状況において、降灰予測のところが、噴火に伴う現象に基づくこのようなニーズは高い。火山灰粒子の運動は大気中におけ手法（気象庁の降灰予報（速報、詳細）を含む）

る移流・拡散と重力による降下によってモデル化

は、噴火発生後に火山灰粒子が地表に到達するまされる。降灰量をこのモデルによって予測するこでの予測であることから、噴火口に近い場所におとが可能である。移流拡散モデルには多くのパラいては火山灰粒子が到達するまでに予測が間に合メータが介在するが、降灰量を決定する主要な要わないことが多い。

因は風速場と火山灰の噴出率・噴出量である。
鹿児島地方気象台は 1983 年には噴煙の流向にそこで、本稿では噴火発生前に降灰予測を行う手法について検討する。

強い影響を与える風向を発表し、南岳山頂の風下側における降灰への注意を促している。現在、気２．噴火発生に前駆する地盤変動

象庁は噴煙高度を固定したうえで噴火が発生する

降灰量は主に火山灰の噴出率・噴出量と風速場とすればという仮定の下に、風速場の時間変化予によって決定される。気象場については気象庁に測に基づいた降灰予報（定時）として 18 時間先まより、39 時間先までの予測値が公表されているのでを予測している。さらに、気象庁は、桜島におで、噴火発生時刻が予測できれば風速場を決める

いては一定規模（噴煙量やや多量）以上の噴火がことができる。火山灰噴出量については噴火の規発生したときには、降灰予報（速報）と噴煙高度模を予測する必要がある。すなわち火山噴火予知を考慮してより精度の高い降灰予報（詳細）を発にとって基本的な課題である発生時刻と噴火規模を解決しなければならない。
桜島の噴火に前駆して、火口方向隆起の傾斜とに減少するように予測収縮量を時間配分する。

伸長ひずみが観測されることが知られている。し（6） 時刻毎の噴火発生確率と規模毎の噴火かし、隆起傾斜と伸長ひずみは噴火の発生の前駆発生確率を掛け合わせて、噴火シナリオ段階に入ったことを示し、90%の爆発に対して前駆の確率マトリックスを作成する。

地盤変動を検知することができるが、爆発の発生（7） 20 通りのシミュレーション結果を確率時刻と噴火規模を deterministic に決定することマトリックスの確率要素による加重平はできない。そこで、2009 年以降に桜島昭和火口均して予測降灰量とする。

および南岳において発生した爆発に前駆する有村観測坑道におけるひずみ変化について統計学的な４．今後の課題解析を行った。膨張開始から爆発発生までの時間、（1） 膨 張 開 始 か ら 爆 発 発 生 ま で の 時 間 の前駆する膨張体積量、噴火に伴う収縮体積用及びLog-logistic 分布は 20～40 分付近にピ両者の比について頻度分布を調べたところ、いずークをもつ。予測シミュレーションは 6

れも Log-logistic 分布を示すことが分かった。す分ごとに実施するために、膨張時間が短なわち、発生時刻と噴火規模をこの関数を用いてい場合には間に合わない可能性がある。

確率的に予測することが可能である。

（2） 一方、膨張時間が頻度分布のピークを与える時間を超えると現在時刻における３．予測システムにおける処理手順発生確率が最大となる。さらに、膨張時火山性微動の振幅と地盤変動から見積もられる間が長くなるにつれ、未来の時刻 t1、t2、収縮体積の線形結合から得られる噴出率を常時評

t3、t4 における噴火発生確率の差がなく価して降灰予測を行うリアルタイム予測システム

なり時刻の予測が困難となる。膨張が長はすでに開発してある（Iguchi et al., 2023）。

時間継続する場合の地盤変動は加速す

シミュレーションエンジンは FALL3D8.0（Folch et

ることはなく、爆発の直前には停滞もしal., 2020）であり、6 分ごとに計算される降灰量

くは緩やかな収縮に転じるので、この特を足し合わせて地点ごとの降灰量としている。こ性を考慮して確率を再評価する必要がのシステムで用いる風速場は、WRF により高解像ある。

度化された 2 年間の風速場データベースから気象庁風速場予測値に最も近いものを使用する。

（3） 本システムでは、6 時間ごとに気象庁が公表する予測風速場を用いて、時間内挿

このシミュレーターを噴火発生前に降灰予測がした風速場を用いるが、風向が急変するできるよう改良した。手順は以下のとおりであり、場合は、適切な風速場を用いることがでこの手順を繰り返して、地盤変動をもとに評価しきない。また、風が弱く噴煙がほぼ直上ていく。に上昇する場合も同様である。

（1） ひずみ信号を監視して膨張開始を検知（4） 火山灰放出を伴わない膨張－収縮（NED、（2） 現在時刻 t0 から未来の時刻 t1、t2、t3、Iguchi et al., 2022）も膨張イベント

t4 における噴火発生確率を求める。

全体の半数を占めるので、注意が必要で（3） 1 時間前から現在時刻までの膨張速度を外挿して、未来の時刻 t1、t2、t3、t4における膨張量を求める。

ある。
（5） NED の発生は火山活動状態に依存する。
また、地盤変動から見積もる膨張体積量（4） 未来の時刻 t1、t2、t3、t4 における膨張を火山灰重量に換算する際に、桜島のブ量に対して収縮量が 1/5、1/2、1、2、5

ルカノ式噴火活動において経験的に得倍になる確率を求める。

られた係数を用いているが、係数は揮発（5） 時刻について 4 ケース、収縮量について性成分の関与によって変わる。さらに、5 ケースを組み合わせて 20 通りのシナ

Log-logistic 分布のパラメータも火山リオに基づいて移流拡散シミュレーシ

活動状態によって変化するので、調整をョンを行う。なお、噴出率は指数関数的行う必要がある。