SVC12-01

会場:304

時間:5 月 26 日 14:15-14:30

A new method to monitor water vapor cycles in active volcanoes
A new method to monitor water vapor cycles in active volcanoes
GIRONA, Tarsilo1 ; COSTA, Fidel1∗ ; TAISNE, Benoit1
GIRONA, Tarsilo1 ; COSTA, Fidel1∗ ; TAISNE, Benoit1
1
1

Earth Observatory of Singapore, Nanyang Technological University
Earth Observatory of Singapore, Nanyang Technological University

The monitoring of multiple gas species from volcanic plumes in real time is crucial to understand the mechanisms involved inpersistent degassing, and can be used anticipate volcanic unrest and magma ascent towards the surface. Progress in gas remotesensing techniques during the last decades has led to the development of ultraviolet absorption spectrometers and UV cameras,
which enable to monitor SO2 emission cycles in real time, at very high-frequency (about 1Hz), and from several kilometers
away from the volcanic plume. However, monitoring of the more abundant gases, i.e., H2O and CO2, is limited to volcanoes
where infrared spectrometers and infrared lamps can be installed at both sides of the crater rims. In this study, we present a newand simple methodology to register H2O emission cycles from long distances (several kilometers), which is based on the lightscattered by the micrometric water droplets of condensed plumes. The method only requires a commercial digital camera and alaptop for image processing, since, as we demonstrate, there is a linear correlation between the digital brightness of the plumeand its volcanogenic water content. We have validated the method experimentally by generating controlled condensed plumes
with an ultrasonic humidifier, and applied it to the plume of Erebus volcano using a 30 minutes-long movie [1]. The wavelet
transforms of the plume brightness and SO2 time series (measured with DOAS [1]) show two common periodic components inthe bands about 100-250 s and about 500-650 s. However, there is a third periodic component in the band of about 300-450 s in
the SO2 time series that is absent in the brightness time series. We propose that the common periodic components are inducedby magmatic foams collapsing intermittently beneath shallow geometrical barriers composed by bubbles with high content ofboth H2O and SO2, whereas the third periodic component could be induced by foams collapsing beneath a deeper geometricalbarrier composed by bubbles with high content of SO2 but low content of H2O. This is consistent with the fact that most of
the water exsolves at very low pressures. Our new methodology should lead to new insights into magma degassing process andanticipation of volcanic eruptions, in particular when combined with other monitoring methods. [1] Boichu et al. (2010), J.
Volcanol. Geotherm. Res. 195:325.
キーワード: volcano, monitoring, phreatic, camera, Mayon, degassing
Keywords: volcano, monitoring, phreatic, camera, Mayon, degassing

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会場:304

時間:5 月 26 日 14:30-14:45

火山ガスの CO2/H2O 比：噴火ポテンシャル評価のための地球化学的指標
CO2/H2O ratio of volcanic gas: Geochemical index for the evaluation of eruptive potential
大場 武 1∗
OHBA, Takeshi1∗
11

東海大学理学部化学科
Dep. Chem. School Sci., Tokai Univ.

マグマに含まれる揮発性成分で支配的な成分は H2O と CO2 である．これらの成分はマグマ中で脱ガスしマグマに浮力を与えることにより噴火を駆動する．噴火前であっても火山ガスを放出している火山は多く，その火山ガスに含まれる H2O と CO2 の量は，それぞれの成分がマグマから脱ガスする流量を反映すると考えられる．H2O と CO2 を比較すると，メルトに対する溶解度は CO2 が相対的に小さい．深部マグマ供給源からマグマを供給されていない孤立したマグマ
チャンバーを考えた時，マグマから放出される流体の CO2/H2O 比は次第に低下すると考えられる．よって，火山ガスのCO2/H2O 比はマグマに残存する揮発性成分の量の目安となるかも知れない．そこで，各地の火山で火山ガスを採取し，その CO2/H2O 比と噴火活動の関係を調べてみた．その結果，火山ガスに含まれるマグマ成分の CO2/H2O 比が 0.01 を超えると噴火活動を示す火山が多い．以下にいくつかの事例を挙げる．
岩手山
1998 年に火山性地震が頻発し，地殻変動などの観測からマグマの貫入が推測されたが，結局噴火は起きずに未遂となった．岩手山山頂付近の地熱地帯で採取した火山ガスを分析した結果，マグマ性ガスの CO2/H2O 比は 0.008 であり，0.01に達していなかった．岩手山が噴火しなかったのは，貫入したマグマの揮発性成分の濃度が低く，マグマが浮力を獲得できなかったためと推測される．
霧島山
霧島新燃岳は 2011 年噴火の以前は，山頂火口内に非常に噴出圧の高い噴気孔が存在していた．1994 年に噴気を採取し分析したところ，マグマ性ガスの CO2/H2O 比は 0.03 という高い値を示した．その後，2011 年の噴火までの間に火山ガスの観測を行われていない．1994 年の段階で新燃岳の地下には揮発性成分に富むマグマが存在し，噴火の準備段階にあったと推定される．
草津白根山
1982，1983 年の湯釜火口における水蒸気爆発以来，噴火活動は観測されていない．2000 年に山頂直下の北側山麓噴気地帯で勢いの強い噴気を採取・分析したところ，マグマ性ガスの CO2/H2O 比は 0.005 で，0.01 よりも低かった．ところが，2014 年になり火山性地震の頻発と山頂領域の膨張が始まり，2014 年 7 月に北側山麓噴気地帯で観測を行ったところ，
マグマ性ガスの CO2/H2O 比は 0.025 に増加していた．噴気の SO2/H2S や H2 濃度は低く，熱水系の温度に異常は見られないが，深部に揮発性成分に富むマグマが貫入したと推定される．今後，火山活動の変化を注意深く観察する必要がある．

キーワード: 地球化学, CO2, H2O, 噴火ポテンシャル, magma
Keywords: Geochemistry, CO2, H2O, Eruptive potintial, Magma

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会場:304

時間:5 月 26 日 14:45-15:00

阿蘇中岳 2014-15 年噴出物の時間変化
Temporal variation of the ash component of the 2014-15 Aso Nakadake eruption
下司 信夫 1∗ ; 宮縁 育夫 2 ; 宮城 磯治 1 ; 三輪 学央 3
GESHI, Nobuo1∗ ; MIYABUCHI, Yasuo2 ; MIYAGI, Isoji1 ; MIWA, Takahiro3
1
1

産総研・活断層火山, 2 熊本大学教育学部, 3 防災科学技術研究所
IEVG Geological Survey of Japann, AIST, 2 Kumamoto University, 3 NIED

阿蘇中岳で 2014 年 11 月末から開始した噴火は，2015 年 2 月 11 日現在も少量のスパッターを放出しながらほぼ連続
的に火山灰を放出する活動を続けている．火口の外にもたらされている噴出物の大部分は火山灰サイズの粒子であるが，火口縁にはしばしば最大数 10cm 大のスコリア質の火山弾が着地している．
噴火活動の推移を把握するため，噴火初期から定期的に噴出物を採取しその構成粒子の変化を追跡した．噴出物の大部分は本質物からなり，その結晶度・発泡度とも大きなバリエーションがみられる．噴火開始以降 12 月上旬までに噴出した火山灰は，濃褐色〜黒色不透明ガラス質粒子及び黒色結晶質粒子がその大半を占めている．12 月中旬以降，発泡した淡褐色ガラス粒子の割合が増加した．その後，淡褐色ガラス質粒子の量は増減しつつも比較的高い含有量（>40 ％）を保っている．淡褐色ガラス粒子の形状は，比較的発泡度が低く鋭利な破断面で囲まれたもの，発泡度が高くスポンジ状の外形を示すもの，溶融状態で引き伸ばされた形状のもの（ペレーの毛〜涙状の粒子）が認められる．12 月 15-16 日ごろ，25-27 日ごろ，及び 1 月 13-16 日ごろの噴出物には，引き伸ばされたガラス粒子が多量に含まれている．石質岩片の含有量は全期間を通して比較的少なく 30 ％以下であるが，1 月中旬ごろの噴出物には白色変質岩片が目立つ．石質岩片を多量に含む 1 月中旬ごろの火山灰には，表面が摩耗した粒子や，再結晶化が進んだ粒子などがみられることから，噴出物の火口内へのフォールバックによりリサイクルしている粒子が多く含まれていることが示唆される．
噴火表面現象と噴出物構成物には今のところ明瞭な関係は認められない．
試料採取にあたっては，気象庁、京都大学火山研究センターの協力をいただいた．

キーワード: 噴火, 火山灰, マグマ, 阿蘇
Keywords: eruption, volcanic ash, magma, Aso

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会場:304

時間:5 月 26 日 15:00-15:15

Radon monitoring at active volcanoes: achievements and perspectives
Radon monitoring at active volcanoes: achievements and perspectives
CORRADO, Cigolini1∗ ; COPPOLA, Diego1 ; LAIOLO, Marco1
CORRADO, Cigolini1∗ ; COPPOLA, Diego1 ; LAIOLO, Marco1
1
1

DST University of Torino, Italy, 2 IGS Kyoto University
DST University of Torino, Italy, 2 IGS Kyoto University

Understanding the behavior of fluids in hydrothermal systems is a key factor in volcano monitoring and geothermal exploration.
Moreover, measuring gas emissions in volcanic areas is strategic for detecting and interpreting precursory signals of variations
in volcanic activity, including eruptions and flank instabilities of volcanic edifices.
Among gases, a very peculiar one is radon. Radon is a radioactive gas generated from the decay of uranium bearing rocks,
soils and magmas. The role of radon as a potential precursor of earthquakes has been extensively debated. At this stage ofknowledge, radon anomalies appear to be better suited to forecast eruptive episodes since we know the loci of volcanic eruptions
and we can follow the evolution of volcanic activity. Radon mapping is also an effective tool to assess diffuse and concentrated
degassing at the surface. We hereby present a collection of data on Somma-Vesuvius, Stromboli, Villaricca (Chile) and La
Soufriere (Guadeloupe, Lesser Antilles).
At Somma-Vesuvius, we used a network for radon monitoring to discriminate signals produced by regional earthquakes fromthose derived by the local volcanic seismicity. Moreover, the duration of radon anomalies have been used, together with othergeochemical and geophysical parameters, to infer the permeability of the hydrothermal reservoir and the ascent velocity of fluids.
At Stromboli volcano we were able to detect earthquake-volcano interactions: radon anomalies may be coseismic, precursory,and may also occur with a time-delay in respect to the onset of major regional seismic events. In addition, automatic and real timemeasurements allow us to detect major changes in volcanic activity. The simultaneous collection of environmental parameters
substantially increase the potential role of radon in volcano monitoring since the data are easily collected, transferred, elaborated
and filtered by applying Multiple Linear Regression analysis on the radon signal. We hereby propose a methodological procedurethat can contribute to improve volcano surveillance in the attempt to mitigate volcanic risk.

キーワード: radon, monitoring, diffuse degassing, volcano surveillance, volcanic risk
Keywords: radon, monitoring, diffuse degassing, volcano surveillance, volcanic risk

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会場:304

時間:5 月 26 日 15:15-15:30

2014 年 2 月のインドネシア・ケルト火山噴火に伴う近傍場での電離圏全電子数擾乱
の GNSS による観測
Near Field Ionospheric Disturbance by the 2014 Kelud Volcano Observed by GNSS-TEC
中島 悠貴 1∗ ; 日置 幸介 1 ; 竹尾 明子 1 ; Cahyadi Mokhamad Nur2 ; Aditiya Arif3
NAKASHIMA, Yuki1∗ ; HEKI, Kosuke1 ; TAKEO, Akiko1 ; CAHYADI, Mokhamad nur2 ; ADITIYA, Arif3
1

北海道大学 大学院理学院, 2 スラバヤ工科大学, 3 インドネシア地図測量庁
Department of Earth Sciences, Hokkaido University, 2 Sepuluh Nopember Institute of Technology, 3 Geospatial Information
Agency (BIG)12014 年 2 月 13 日、インドネシア・ジャワ島の Kelud 火山が噴火した。この噴火は Volcanic Explosivity Index で 4 を記録する、比較的大規模なプリニー式噴火であった。本論文では、全地球衛星測位システム (Global Navigation Satellite
System; GNSS) を用いて電離圏全電子数 (Total Electron Content; TEC) を求める手法 (GNSS-TEC 法) によって検出された、上空約 250 km の電離圏で発生した波動について解析した。そして、得られた結果を広帯域地震計のデータおよび先行研究の結果と比較することで、励起メカニズムに迫った。
GNSS-TEC 解析には、インドネシアのジャワ島およびスマトラ島をはじめとする火山近傍の島嶼に Badan Informasi
Geospatial (BIG)、International GNSS Service (IGS) そして Sumatra GPS Array (SuGAr) によって設置された 37 の GNSS
定常観測点から得られた The Receiver Independent Exchange Format (RINEX) 観測データを用いた。
RINEX 観測データから算出した斜め TEC からは、16:25 UT 頃から 19:00 UT 前後まで続く擾乱が検出された。擾乱は
1 km/s で同心円上外向きに伝搬した。スペクトル解析の結果、3.7 mHz と 4.6 mHz そして 6.7 mHz にピークが見られた。
3.7 mHz と 4.6 mHz の振動は基準振動モード理論から計算される大気の固有周波数とほとんど一致する。6.7 mHz も高調波成分ではないかと考えられるが、高調波成分は特に大気の構造に依存するため、定かではない。
地震観測網、GEOFON の 24 の広帯域地震計 (STS-1) から得られた地震波形の周期 10 -100 秒の成分からは、15:50 UTに強い音波の信号が、そして 16:15 UT に発生したレイリー波の信号とそれに続く 1 時間 45 分ほど続く音波が観測された。レイリー波は固体部分のなんらかの破壊、そして音波は雑音として検出される大気振動由来の信号であると解釈される。
さらに Kelud 火山から約 200 km 離れた GEOFON 観測点、UGM で得られた波形を周波数 (周期) 成分ごとに見た。その結果、周期 15-30 秒及び 100-200 秒の成分が 18:00 UT 頃に収束するのに対して、周期 200-300 秒の成分は 19:00 UT 頃まで振動を続けることがわかった。この周期 200-300 秒の波動は、下層大気の自由振動と解釈できる。
そして、世界に展開された 78 の広帯域地震計 (STS-2) からなる観測網、GSN から得られた地震波形の周期 100-1000 秒の成分を確認した。スローネス解析から、Kelud 火山からレイリー波速度で伝搬する波動が存在することがわかった。そしてそれらの波動から得られた震源時間関数をスペクトル解析した。その結果、GNSS-TEC とほぼ同様の 3.7 mHz、4.8
mHz および 6.7 mHz を含むいくつかのピークを確認することができた。
以上の地震波形やその他気象衛星による観測などとの比較から、今回、GNSS-TEC 法によって、火山の連続的噴火によって励起される大気の自由振動、噴火終了後の 1 時間程度続く自由振動のゆるやかな減衰を観測したと考えた。Kelud
火山付近から伝搬するレイリー波は検出されたが、大気の自由振動が固体地球の振動を励起したものと推測している。
本論文で得られた解析結果は、火山噴火によって発生した大気共振の空間構造の時間発展を電離圏において初めて観測したものである。今後は、Kelud 火山近傍の大気構造を考慮した基準振動モード解析から、Kelud 火山周辺での固有振動数の理論値を算出し、比較を進める必要がある。そして、インフラサウンドや大気光カメラのデータをはじめとする
各種観測データとの比較を進め、より詳細なメカニズムの解明も進めなければならない。

キーワード: GNSS, GPS, 火山, 電離圏, 超低周波音, 大気共振
Keywords: GNSS, GPS, Volcano, Ionosphere, Infrasound, Atmospheric resonance

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SVC12-06

会場:304

時間:5 月 26 日 15:30-15:45

メラピ火山の 2011 年から 2013 年までの地盤変動と複合モデル化
Combination Mogi and Yokoyama models for ground deformation in 2011-2013 at Merapi volcano
Aisyah Nurnaning1∗
AISYAH, Nurnaning1∗
1
1

火山地質災害軽減センター
CVGHM

Merapi is a strato volcano located at the border of central Java Provinces and Yogyakarta Special Region, Indonesia. Aftera big eruption in 2010, eruptions with VEI I occurred on 15 July 2012, 22 July 2013 and 18 November 2013. Characteristicof eruption is one of the indicators of volcano hazard mitigation; therefore this research has a purpose to estimate locations ofpressure source and magma supply volume during the period from 2011 to 2013, based on ground deformation obtained by 3
GPS (Global Positioning System) stations installed in December 2010 and 5 additional stations in June 2013. The baselines
beyond the summit crater show extension. This means that Merapi has already entered into inflation process immediately after
the 2010 eruption. The amounts of extension of the baselines from the summit area to the navigation stations range from 5 mm
to 15 mm and the displacements of GPS point varied in 2 mm to 50 mm.
Locations and volume increase of the pressure source were estimated by using Mogi and Yokoyama models. The depth ofpressure source before eruption on 15 July 2012 is 9.8 km and the increase volume is 45 million m3 . Ground deformation related
to the eruptions on 22 July and 18 November in 2013 is modeled by two pressure sources; a deep source of Mogi type and ashallow one of Yokoyama type. The pressure sources are located at depths of 10.9 km and 4.5 km for the eruption in July andare 8.1 km and 2.9 km for November eruption. Increase in volume of the pressure sources for these eruptions is 10 million m3 .
Keywords: Ground deformation, GNSS, Merapi volcano, pressure source

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SVC12-07

会場:304

時間:5 月 26 日 15:45-16:00

Monitoring system of Kelud volcano, Java, Indonesia before and after the February 13,
2014 eruption
Monitoring system of Kelud volcano, Java, Indonesia before and after the February 13,
2014 eruption
NANDAKA, I gusti made agung1∗
NANDAKA, I gusti made agung1∗11Center for Volcanology and Geological Hazards Mitigation Indonesia
Center for Volcanology and Geological Hazards Mitigation Indonesia

Kelud volcano is located on the island of Java, Indonesia is a very active volcano. The last eruption occurred on February 13,
2014. Monitoring network of Kelud before the eruption on Feb 13, 2014, consists of five Seismic stations, two Tiltmeter stations,
one Water Temperature Sensor, and one CCTV. Tiltmeter data show a gradual change since the beginning of 2011. A few days
before the eruption of February 13, 2014 tiltmeter the data showed a sharp rise. Increase in seismic activity observed since theend of November 2013 and then recorded more frequently in mid January up to early February 2014. It made alert level of Kelud
was raised to Level II on 2 February 2014. All monitoring stations recorded intensive increase in volcanic activities after the alertlevel was raised to Level III on 10 February. The appearance of continuous tremors with over scale amplitude on 13 February
2014 at 21:11 WIB (local time) caused alert level was upgraded to Level IV. Eruption started at 22:50 WIB on February 2014,less than 2 hours after upgrading of alert level.
Eruption with VEI of 3-4 destroyed all of instruments, except one seismic station still work which is located 5 kilometers
south of the crater. After the eruption, Center for Volcanology and Geological Hazard Mitigation (CVGHM) has added several
instruments of monitoring. The monitoring network at Kelud is currently equipped with 5 Seismic stations, 2 Tiltmeters, 2 CCTV,
and 3 additional stations which are equipped with seismic and CCTV for monitoring Lahar. In 2015, the network will be addedwith 3 stations of Seismic, Tiltmeter and continuous GPS as part of Project SATREPS. Until February 2015, activity of Keludvolcano is relatively quiet with volcanic earthquakes less than 10 events/month and domination of tectonic earthquakes. Visually,
the actitivty in the crater is weak emission. Alert level of Kelud volcano is Level I.
キーワード: Kelud volcano, Multiparameter monitoring
Keywords: Kelud volcano, Multiparameter monitoring

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会場:304

時間:5 月 26 日 16:15-16:30

干渉 SAR 時系列解析により検出された弥陀ヶ原火山・地獄谷の膨張性地殻変動
Locally-distributed inflational deformation at Midagahara volcano, Japan, detected by
InSAR time series analysis
小林 知勝 1∗ ; Hanssen Ramon F.2
KOBAYASHI, Tomokazu1∗ ; HANSSEN, Ramon F.2
1
1

国土交通省国土地理院, 2 デルフト工科大学
GSI of Japan, 2 Delft University of Technology

はじめに： 弥陀ヶ原火山は，富山県の立山に位置する活火山である．山頂部に近い室堂平地域の地獄谷では，以前から活発な熱・噴気活動が存在しているが，近年，地獄谷の熱活動が活発化している．地獄谷では江戸時代に噴火活動が発生しているほか，複数の水蒸気爆発の堆積物が知られており，今後，水蒸気爆発の発生に至ることが懸念されている．
一般的に，水蒸気爆発は，地下の熱水システムへの熱供給を通して起こると考えられているが，これに伴い地盤の膨張が進行することが期待される．地殻変動は，地下の圧力状況を知る有効な情報であり，活動の評価指標として重要な観測量であるが，これまで室堂平周辺で行なわれた GPS 基線長解析からは，有意な地殻変動は検出されていない．従って，
仮に変動があるとしても，地獄谷およびその周辺の狭い領域で小規模で進行していると推察される．地殻変動の有無や進行状況を把握するには，高い計測精度と空間分解能を持った干渉 SAR 時系列解析が有効と考えられる．
解析手法： 解析には，弥陀ヶ原火山を撮像した ALOS/PALSAR の SAR データを使用した．立山は１年間の多くを雪に閉ざされた場所であり，非積雪期である７月から 10 月の限られた期間のデータのみが利用可能である．その結果，解析に利用できた画像データは，2007 年 9 月から 2010 年 10 月までの 12 枚であった．地殻変動解析には PSI 法を適用した．ただし，解析領域は山間部のため，PS 点の密度が低いことが予想される．そこで本解析では，PS 点に加えて，Phase
Liking 法により位相を最適化させた DS 点も加えて使用した．PS 点においては，分散指標を利用した PS 候補点の取得方
法は，画像数が少ない場合は精度が良くないため，単一の SLC 画像から PS 候補点を抽出する SCR 法も用いた．一方，Phase Linking 法による解析では，まず初めに，２標本 KS 検定を用いて統計的に同質のピクセルを抽出してマルチルック処理を行った後，Phase Linking 処理を実施した．最終的に利用する計測点の選択には，Saptio-temporal consistency 法による位相評価指標を用いた．本解析では 10mm を閾値とした．結果的に，解析領域の全画素 720,000 点中，PS 点は 7094
点，最適化された DS 点は 82,138 点が抽出された．
解析結果： 解析の結果，地熱活動の活発な地獄谷の領域で，膨張性地殻変動が検出された．地殻変動は，鍛冶屋地獄等，現在活発な噴気・熱水活動が地表で見られる領域とほぼ一致しており，その値は最大約 4cm/yr に達する．変位の時系列データは，ほぼ直線状に推移しており，非定常な変動は有意には見られない．このことから，最低でも 2010 年まで
は，ほぼ一定速度で時間的に安定した変動をしていたようである．変動域は局所的でおおよそ数百ｍの広がりにとどまり，その広がりから，変動をもたらす力源はごく浅部にあることが示唆される．シル状の矩形クラック１枚の開口を仮定して，Simulated Annealing 法によりモデリングを行ったところ，深さ 100m での開口クラックが最適解として求められた．さらに詳しいモデルを得るために，深さ 100m の位置に，100 × 100m サイズの矩形パッチで構成される開口シルを仮定し，開口分布をインヴァージョンにより求めところ，主な開口は鍛冶屋地獄周辺直下の局所的な広がりにとどまり，最大約 10cm/yr の開口速度が見積もられた．
謝辞：本研究は JSPS 科研費 25350494 の助成を受けたものです．
キーワード: 弥陀ヶ原火山, 干渉 SAR 時系列解析, 地殻変動
Keywords: Midagahara volcano, InSAR time series analysis, Crustal deformation

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SVC12-09

会場:304

時間:5 月 26 日 16:30-16:45

桜島火山における重力変動−地殻変動シグナルとの対比
Short-term gravity signal during major eruptions at the Sakurajima volcano since 2012大久保 修平 1∗ ; 山本 圭吾 2 ; 井口 正人 2 ; 武多 昭道 1 ; 田中 愛幸 1 ; 今西 祐一 1
OKUBO, Shuhei1∗ ; YAMAMOTO, Keigo2 ; IGUCHI, Masato2 ; TAKETA, Akimichi1 ; TANAKA, Yoshiyuki1 ;IMANISHI, Yuichi1
1
1

東京大学地震研究所, 2 京都大学防災研究所
Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, 2 Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University[1] はじめに桜島火山では 2009 年以降、昭和火口からの活発な噴火活動が継続し、爆発回数は年間数百回から千回に達している。
この期間内に実施した絶対重力連続観測のうち、2011 年までのデータと解釈とはすでに報告した (Okubo et al., IAVCEI2013)。今回は 2012 年以降のそれについて、桜島島内の歪・傾斜記録とも対比して議論する。
[2] 手法
重力観測データには、降雨等に伴う陸水変動による重力擾乱 (Kazama and Okubo, 2009) や、不圧地下水の潮汐等(Okubo et al 2014)、火山活動とは独立な要因で変化する成分が含まれている。これらの擾乱を除去して得た重力シグナ
ルと、桜島島内 2 か所（ハルタ山、有村）の歪・傾斜記録に見られる、特に顕著な山体膨張・収縮イベントとを対比した。具体的には、イベントごとに重力データを切り出して、それらをスタック計算した。その際、イベントの先行過程（山体膨張）と緩和過程（山体収縮）のタイムスケールが微妙に異なることや、爆発に伴って地盤振動が大きい時間帯での重力測定精度低下も考慮し、可能な限り、統計的に厳密な形でのスタック記録を作成した。
[3] 結果山体膨張の最後の２〜３時間から、約 5 マイクロガルの重力減少が生じ、山体収縮に急転後の２〜３時間で重力値が元に戻るという結果が得られている。講演では、さらにこれらの変動を生じる物理モデルについて議論する予定である。
キーワード: 絶対重力, 歪・傾斜記録, ブルカノ式噴火, 桜島火山
Keywords: absolute gravity, crustal strain, vulcanian eruption, Sakurajima

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SVC12-10

会場:304

時間:5 月 26 日 16:45-17:00

傾斜記録から推定される小規模爆発過程−新燃岳，口永良島, 御嶽山−
Source process of small volcanic explosions as inferred from tilt records: Shinmoe-dake,
Kuchierabu-jima, and Ontake-san
西村 太志 1∗NISHIMURA, Takeshi1∗
1
1

東北大・理・地球物理
Geophysics, Science, Tohoku Univ.

火山噴火の際に、どのようなタイムスケールでマグマやガスが噴出するかについて、噴出物採取や火山噴煙のモニタリ
ングが半直接的で有効な方法である。一方、山体変形を捉える測地測量は、山体下の圧力源の時空間変化を捉えることに有効で、霧島山では傾斜計記録と噴煙高度がよく相関していることが示された（例えば、Kozono et al. 2004）。近年の火山観測網の整備により、水蒸気爆発やマグマ水蒸気爆発のような小規模の噴火においても、噴火前後の山体変形が傾斜計に記録されている。今回、この記録の時間的特長を調べ、小規模爆発のメカニズムについて考察したので報告する。
2014 年 9 月 27 日の御嶽山の水蒸気爆発は、火口南東約 3 km に位置する気象庁田の原観測点の傾斜計にその前兆的膨張に加えて、噴火継続中の山体変形が記録されている。11 時 52 分に始まったとされる爆発の直後から、山体が次第に火口方向に沈降していく様子が捉えられている。2014 年 8 月 3 日の口永良部島のマグマ水蒸気爆発では、12 時 27 分頃から噴火に伴うと考えられる空振が観測されている。火口から北東約 2.5 km の新岳北東山麓点の傾斜計は、その頃から大きく変動し、空振振幅が小さくなる数十秒後から、次第に火口方向の沈降を示す。2010 年 5 月 27 日の新燃岳の水蒸気爆発では、傾斜計の記録に加えて火口内の映像記録（Kato & Yamasato, 2013) から、噴火発生時から火口方向が沈降していくことがわかる。これらの沈降は、ほぼ指数関数的に減少し、時定数はそれぞれ、上述した火山の順に、それぞれおおよそ 3 分、20 秒、3 分である。
この特長を Nishimura (1998) で提案されている噴火の力学モデルと比較した。このモデルは、噴火直前に体積 V の溜まりに蓄えられていた火山性流体が断面積 S の火道を通じて、疑似理想気体で表現した火山性のガスが等エントロピー
過程のもとで噴出する。モデルパラメータは、S v 0 / V（v 0 は初期噴出速度）の他に、ガスの比熱比、噴火前の溜まりの増圧量 dP である。マグマ溜まり内の圧力 P(t) と、各火山で観測された傾斜変動と比較すると、その時間変化は非常によい一致を見る。この一致は、水蒸気爆発は山体下に蓄えられた疑似理想気体が火道から噴出するという単純なモデル
で十分表現できることを示唆している。また、時定数から S,V,v 0 と比熱比の関係を求めることができる。水蒸気爆発やマグマ水蒸気爆発の記録は少なく、まだ 3 例に限られるが、今後のデータの蓄積、あるいは、他の異なる様式の噴火との比較により、その発生過程の詳細が明らかになると期待される。
キーワード: 水蒸気爆発, 傾斜, 山体変形, 小規模爆発, マグマ水蒸気爆発
Keywords: phreatic explosion, tilt, volcano deformation, small explosion, phreatomagmatic explosion

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SVC12-11

会場:304

時間:5 月 26 日 17:00-17:15

A fullwaveform seismic event location method for volcano monitoring operations
A fullwaveform seismic event location method for volcano monitoring operations
GRIGOLI, Francesco1∗ ; CESCA, Simone2 ; KRIEGER, Lars3 ; RIVALTA, Eleonora2 ; AOKI, Yosuke4
GRIGOLI, Francesco1∗ ; CESCA, Simone2 ; KRIEGER, Lars3 ; RIVALTA, Eleonora2 ; AOKI, Yosuke4
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Institute of Earth and Environmental Sciences, University of Potsdam, Germany, 2 GFZ German Research Centre for Geoscience, Section 2.1 Earthquake and Volcano physics, Germany, 3 School of Earth and Environmental Sciences, University of
Adelaide, Australia, 4 ERI, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, Japan
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Institute of Earth and Environmental Sciences, University of Potsdam, Germany, 2 GFZ German Research Centre for Geoscience, Section 2.1 Earthquake and Volcano physics, Germany, 3 School of Earth and Environmental Sciences, University of
Adelaide, Australia, 4 ERI, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, Japan
Automated seismic event location procedures are very important tasks in almost all seismological applications, including
seismic monitoring of volcano activity. The large datasets produced during these operations pushed the development of new automated location methods. Seismic waveforms recorded in volcanic environments are often characterized by low signal-to-noise
ratio, thus a successful data analysis requires noise robust automated location procedures. Standard automated location methods
based on automated picking of the main seismic phases (generally only P and S first onsets) are prone to fail with noisy data,
limiting the location performance. In this work we apply the waveform stacking location method developed by Grigoli et al.
(2013, 2014) to volcanic environments. This is a noise robust and picking free location method that exploits the full waveform
information content of seismic recordings. Starting from raw seismograms, the first step of the location process consists in thecomputation of a P-phase and a S-phase stacking functions. For the P phase we use the STA/LTA of the vertical energy trace,
whereas for the S we use the STA/LTA of a trace obtained using the principal eigenvalue of the instantaneous covariance matrix(Vidale 1991). For a given source location, we sum both P and S stacking functions along the theoretical travel times corresponding to the selected hypocenter. To locate a seismic event we iterate this procedure for all samples of the recorded traces
and for all possible source locations within a predetermined seismogenic volume. In this way we retrieve a multidimensional
coherence matrix whose absolute maximum corresponds to the spatio-temporal coordinates of the seismic event. Here we present
an application to a sample dataset for the 2011 unrest at Kirishima volcano, Japan. We show that this automated location method
is particularly suitable for volcano monitoring applications, where large datasets are produced and need to be processed fastly.
キーワード: Seismic event location, Volcano seismology, Microseismic monitoring
Keywords: Seismic event location, Volcano seismology, Microseismic monitoring

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SVC12-12

会場:304

時間:5 月 26 日 17:15-17:30

2D AND 3D SEISMIC ATTENUATION TOMOGRAPHIES IN ACTIVE VOLCANOES
2D AND 3D SEISMIC ATTENUATION TOMOGRAPHIES IN ACTIVE VOLCANOESPRUDENCIO, Janire1∗ ; TAKEO, Minoru1 ; AOKI, Yosuke1 ; IBANEZ, Jesus2
PRUDENCIO, Janire1∗ ; TAKEO, Minoru1 ; AOKI, Yosuke1 ; IBANEZ, Jesus2
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Earthquake Research Institute, University of Tokyo, 2 Andalusian Institute of Geophysics, University of Granada
Earthquake Research Institute, University of Tokyo, 2 Andalusian Institute of Geophysics, University of Granada

One of the last major challenges in volcano-seismology has been to obtain the internal structure of volcanoes by using seismic
tomographic inversions and discern the role played by the fluids involved in volcanic eruptions. Despite this progress, a few
indeterminations are present in the geological interpretation based on the tomography images, due to the resolutions limits ofthe tomography techniques and the difficulty in associating the physical parameters deduced by the tomography with the rockproperties. The most common way to solve this lack of coverage is to perform active seismic experiments. However, working
with active data, P-wave tomography images are straightforward, while S-wave images, on the contrary, are almost impossible
due to the lack of direct S-wave generation by shots. Moreover, the unclear association of the tomography-deduced parameterswith the rock properties is a well know uncertainty of the current seismological research, which despite from lab work carriedout till now, needs more advances.
A way to partly overcome these difficulties is to jointly interpret tomography images based on the measurement of different
physical quantities. Thus, there are a few (but increasing) cases in which velocity tomography is associated with seismic wave
attenuation imaging. This association is essential in volcanoes, where a correct interpretation of the spatial distribution of thephysical properties in terms of partial melt materials is necessary.
The Coda-Normalization (CN) method is the more novel method for estimating seismic attenuation, which measures the decrease of the seismic energy. The attenuation parameter can be obtained by measuring the direct P- or S-wave energy and thecoda-wave energy, calculating their ratio and inverting the given equation. On the other hand, the presence of magma in volcanic
regions leads to the hypothesis that the predominant cause of seismic energy attenuation is the heat dissipation mechanism (intrinsic attenuation), but observations show that in volcanoes the heterogeneities (scattering attenuation) are the widely predominantcause of energy dissipation. Using the Transport equation in the asymptotic diffusion approximation, we are able to obtain whichis the contribution of each phenomena to seismic energy attenuation and to separately obtain intrinsic and scattering seismic
attenuation 2D images.
Results of the present work will help to better constrain the P-wave velocity images obtained in Deception, Teide, Asama
and Stromboli volcanoes (among others) and will give soon other useful quantitative constraints for a complete geological andvolcanological interpretation which will help to prepare a more accurate volcano-dynamic models.
キーワード: Seismic attenuation, Scattering, Tomography, Volcano-Seismology
Keywords: Seismic attenuation, Scattering, Tomography, Volcano-Seismology

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SVC12-13

会場:304

時間:5 月 26 日 17:30-17:45

Preliminary ambient seismic noise study in the Tatun Volcano Group of Taiwan
Preliminary ambient seismic noise study in the Tatun Volcano Group of Taiwan
HUANG, Yu-chih1∗ ; LIN, Cheng-horng2 ; KAGIYAMA, Tsuneomi1
HUANG, Yu-chih1∗ ; LIN, Cheng-horng2 ; KAGIYAMA, Tsuneomi1
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Aso Volcanological Laboratory, Kyoto University, Kumamoto, Japan, 2 Institute of Earth Sciences, Academia Sinica, Taipei,
Taiwan1
Aso Volcanological Laboratory, Kyoto University, Kumamoto, Japan, 2 Institute of Earth Sciences, Academia Sinica, Taipei,
TaiwanThe Tatun Volcano Group (TVG) is located in the northern tip of Taiwan and also beside Taipei metropolis. TVG is one of thepotentially active volcano regions on the Taiwan Island and was predominantly active in the Quaternary. Besides, an active fault(named Shanchiao Fault) transits the center of the TVG along the northeastern orientation. Since the major geothermal activities
expose on the surfaces along the hanging wall of the Shanchiao Fault, it is thought to be a passage for gas, fluid, and magma. But
the magma chamber and detailed velocity structures below the TVG are not well resolved.
Studying continuously ambient seismic noise to obtain S-wave velocity structure beneath a densely seismic array is well
performed around the world in the past decade. Seismic activity at TVG has been monitored by a dense seismic array witharound 20 permanent broadband stations operated by Taiwan Volcano Observatory at Tatun (TVO). Since 2014, there are 20 more
temporal broadband stations widely and evenly installed at TVG, supported by Central Geological Survey (CGS) of Taiwan. It
is a good opportunity to study ambient seismic noise to investigate more detailed S-wave velocity structure in the shallow crustand searching for possible candidates of magma chamber beneath TGV. In the meanwhile, we can also relocate seismic eventsand compare seismicity with the newly velocity structure derived from ambient seismic noise. Furthermore, it is a possibility tosearch any velocity variances relate to large seismic events like Shilin earthquake happened on February 12, 2014.
キーワード: ambient seismic noise, Tatun Volcano Group, Taiwan
Keywords: ambient seismic noise, Tatun Volcano Group, Taiwan

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