Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表3.21 (続き)

OLSQ	TSLS	LIML4	OLSQ	TSLS	LIML4
1	W	0.055	0.095	0.066	1	VA	0.001
2	0.102	0.136	0.075	2	0.002	0.002	0.002
3	0.256	0.297	0.140	3	0.002	0.003	0.002
4	0.644	0.772	0.389	4	0.003	0.004	0.003
5	1.113	1.408	0.750	5	0.005	0.006	0.004
6	1.527	1.996	1.108	6	0.006	0.007	0.005
7	1.916	2.590	1.515	7	0.006	0.009	0.006
8	2.238	3.104	1.917	8	0.007	0.009	0.006
9	2.487	3.505	2.271	9	0.006	0.008	0.006
10	2.693	3.835	2.598	10	0.006	0.007	0.006
11	2.902	4.152	2.910	11	0.005	0.007	0.005
12	3.098	4.458	3.220	12	0.005	0.006	0.005
13	3.259	4.697	3.474	13	0.005	0.005	0.004
14	3.450	4.986	3.765	14	0.004	0.005	0.004
15	3.574	5.164	3.945	15	0.004	0.004	0.003
16	3.721	5.371	4.141	16	0.004	0.004	0.003
OLSQ	TSLS	LIML4	OLSQ	TSLS	LIML4
1	YW	2.000	3.453	2.375	1	YC	39.236
2	3.672	4.898	2.711	2	59.518	50.227	31.995
3	9.461	10.977	5.195	3	78.781	73.181	43.997
4	24.102	28.859	14.625	4	97.307	92.877	53.664
5	41.992	53.008	28.344	5	114.358	110.925	63.785
6	58.234	75.883	42.266	6	125.463	132.782	78.295
7	74.023	99.484	58.383	7	134.042	136.884	81.643
8	87.586	120.523	74.445	8	140.132	139.996	84.733
9	98.742	137.578	88.992	9	139.963	136.878	84.410
10	108.820	152.555	102.805	10	139.897	134.826	85.756
11	119.461	167.602	116.445	11	139.470	133.972	87.284
12	129.969	182.766	130.453	12	133.740	128.260	84.507
13	139.680	196.078	142.773	13	129.794	123.125	82.124
14	150.797	211.781	157.000	14	126.407	119.378	79.748
15	159.625	223.594	167.297	15	122.169	113.723	76.369
16	169.617	237.000	178.617	16	121.996	115.359	76.952
OLSQ	TSLS	LIML4	OLSQ	TSLS	LIML4
1	RC	-0.469	-0.392	-0.209	1	RBRA	-0.401
2	-0.721	-0.595	-0.317	2	-0.929	-0.752	-0.393
3	-0.853	-0.696	-0.368	3	-0.912	-0.743	-0.383
4	-0.918	-0.741	-0.388	4	-0.900	-0.730	-0.370
5	-0.947	-0.756	-0.392	5	-0.887	-0.696	-0.356
6	-0.955	-0.753	-0.385	6	-0.872	-0.675	-0.339
7	-0.953	-0.742	-0.373	7	-0.858	-0.657	-0.324
8	-0.947	-0.731	-0.362	8	-0.850	-0.647	-0.315
9	-0.941	-0.721	-0.353	9	-0.844	-0.639	-0.308
10	-0.938	-0.717	-0.348	10	-0.844	-0.641	-0.308
11	-0.940	-0.719	-0.348	11	-0.851	-0.650	-0.314
12	-0.941	-0.721	-0.349	12	-0.852	-0.652	-0.315
13	-0.938	-0.718	-0.345	13	-0.845	-0.643	-0.307
14	-0.937	-0.715	-0.342	14	-0.844	-0.641	-0.305
15	-0.932	-0.708	-0.335	15	-0.836	-0.629	-0.295
16	-0.926	-0.699	-0.328	16	-0.830	-0.620	-0.287
表3.21 (続き)

OLSQ	TSLS	LIML4	OLSQ	TSLS	LIML4
RLB	RSEC
1	-0.010	-0.009	-0.004	1	-0.374	-0.508	-0.301
2	-0.019	-0.017	-0.007	2	-0.307	-0.376	-0.217
3	-0.029	-0.024	-0.010	3	-0.322	-0.358	-0.201
4	-0.039	-0.032	-0.014	4	-0.381	-0.400	-0.220
5	-0.049	-0.040	-0.017	5	-0.463	-0.473	-0.258
6	-0.058	-0.045	-0.018	6	-0.504	-0.504	-0.271
7	-0.066	-0.051	-0.020	7	-0.523	-0.516	-0.274
8	-0.067	-0.052	-0.021	8	-0.532	-0.521	-0.274
9	-0.068	-0.052	-0.021	9	-0.536	-0.519	-0.270
10	-0.068	-0.052	-0.021	10	-0.538	-0.521	-0.269
11	-0.067	-0.051	-0.020	11	-0.540	-0.524	-0.270
12	-0.066	-0.050	-0.019	12	-0.539	-0.521	-0.267
13	-0.065	-0.048	-0.019	13	-0.535	-0.512	-0.259
14	-0.063	-0.047	-0.018	14	-0.535	-0.512	-0.258
15	-0.062	-0.045	-0.017	15	-0.532	-0.506	-0.252
16	-0.061	-0.044	-0.016	16	-0.530	-0.501	-0.247
OLSQ	TSLS	LIML4	OLSQ	TSLS	LIML4
CURP	DT
1	8.287	10.370	6.234	1	121.384	168.528	103.155
2	14.744	17.511	10.047	2	235.599	308.336	183.275
3	21.980	24.952	13.802	3	377.953	468.289	271.195
4	31.065	34.287	18.780	4	573.469	681.719	387.992
5	41.512	45.073	24.770	5	821.117	946.523	532.902
6	51.527	55.141	30.445	6	986.773	1074.367	589.008
7	61.422	65.141	36.273	7	1183.055	1250.305	674.523
8	70.960	74.979	42.232	8	1363.461	1421.469	760.969
9	80.019	84.116	47.923	9	1526.047	1576.211	839.625
10	85.911	88.633	51.231	10	1657.727	1701.016	901.570
11	91.678	93.787	54.889	11	1733.609	1772.914	936.914
12	96.645	98.835	58.333	12	1777.180	1815.555	957.273
13	100.257	102.271	60.928	13	1799.922	1832.773	963.719
14	103.828	106.041	63.623	14	1814.773	1841.180	963.148
15	104.999	107.002	64.501	15	1818.641	1831.602	951.484
16	108.596	110.531	66.775	16	1852.219	1853.398	953.820

回りや貸出金利などの機会費用の増大の効果と，定期性預金利と機会費用の差の効果が同時推定法ではより大きく推定されることによる。

一方，公定歩合の引き下げに伴う効果は，最小二乗法・二段階最小二乗法と制限情報最尤法では著しく異なる。これは，現先レートの推定結果（表3.16）の公定歩合RDISの係数の違いによる。制限情報最尤法の推定値は最小二乗法の推定値の半分程度である。日本経済モデルでは，公定歩合は現先レートを通してコールレートや金融債利回り，貸出金利などに影響を及ぼす。したがって，その係数が異なれば，経済全体に対する効果も異なることになる。公定歩合の引き下げは金利体系全体を下げ，住宅投資や民間企業設備投資を拡大させる一方で，利子所得を減少させて消費支出の増大を押さえる効果がある。推定方法による差は基本的には現先レートへの波及効果の程度をどのように推定するかに依存している。
Serial No. 74

September 1992

# 消防研究所报告

通 卷 74 号

1992年9月

## 目次

アナログ地震記録の読み取りシステムについて

座間信作……(1)

縮小カップバーナー装置による液体消火剤の消炎濃度の測定

斎藤 直，佐宗祐子，岩田雄策……(9)

水平の地下空間模型におけるメタノール火災の性状

斎藤 直，渡辺勇市，関沢 爱，箭内英治，山田常生，宮崎早苗……(17)

はしご自動架梯装置の架梯精度に影響を与える機械的因子に関する考察

天野久徳，山田實，亀井浅道，西晴樹，中島初彦，武内幸一，木下竜介……(31)

実験室の音響特性の測定と調整

稻垣 實，松原美之……(41)

所外発表論文……(51)

消防厅消防研究所

東京都三鷹市
# REPORT OF FIRE RESEARCH INSTITUTE OF JAPAN

Serial No. 74

September 1992

## Contents -

On a System to Digitize Analogue Seismogram

Shinsaku Zama.....(1)

Measurement of Flame-Extinguishing Concentrations of Liquid

Agents by Reduced-Scale Cup Burners

Naoshi Saito, Yuko Saso, and Yusaku Iwata.....(9)

An Experimental Study on Fire Behavior in a Reduced Scale

Model of a Horizontal Tunnel Model Using Methanol as a

Fire Source

Naoshi Saito, Yuichi Watanabe, Ai Sekizawa,

Eiji Yanai, Tokiyoshi Yamada, and Sanae Miyazaki.....(17)

Experimental Study on the Mechanical Factors Relating to the

Setting up Accuracy of “Automatic Ladder Setting Up System”

Hisanori Amano, Minoru Yamada, Asamichi Kamei, Haruki Nishi,

Hatuhiko Nakagima, Koichi Takeuchi, and Ryusuke Kinoshita.....(31)

Acoustic Characteristics of a Room for Studying Propagation and

Intelligibility of Sounds from Public Address Speakers

Minoru Inagaki, and Yoshiyuki Matsubara.....(41)

Articles of Staff of FRI published by Outside Organizations.....(51)

Published by

Fire Research Institute

14-1, Nakahara 3-chome, Mitaka, Tokyo, Japan
# アナログ地震記録の読み取りシステムについて

座間 信作

(平成4年5月29日受理)

周期数秒から十数秒の，いわゆるやや長周期地震動を比較的精度良く記録できる気象庁1倍強震計による記録を数値化するためのシステムを開発した。このシステムは地震記録全体を画像データとして取り込むイメージスキャナーとそのデータから必要な波形を抽出するための処理を行なうパーソナルコンピューターとから構成され，適宜人間が介在することによって数値化を高速に行なうことに重きをおいた半自動システムである。このシステムで数値化した地震データに計器補正を施して得た地動変位とディジタル記録から得たものとを比較した結果，かなり良い一致がみられた。

また，処理時間もマニュアル操作をできるだけ簡易化することにより，地震記録1成分につき30分程度とすることができた。

### 1. はじめに

石油タンクのスロッシング等のやや長周期（数秒から十数秒）の振動固有周期を持つ構造物への入力地震動の特性を把握するためには，気象庁1倍強震計記録を用いることが，地震計特性，観測期間，データ量，観測点数等から最も適している。即ち，固有周期が水平6秒，上下5秒の全く同じ型の地震計によって，全国の気象官署100箇所以上で1950年から現在に至るまでの40年間以上にわたって地震観測がなされ，有感地震の記録はもれなく永久保存されているからである。しかし，その記録方式は回転ドラムに巻き付けた記録紙にすす書きまたはペン書きするものであるため，入力地震動の評価に際しては先ず数値化することが必要となる。通常はディジタイザーにより手作業で読み取って行くが，データ量が多くなると多大な労力，時間を必要とし容易ではない。そこで，市販のイメージスキャナーを用いて記録紙全体を画像データとして取り込み数値化することを試みた。スキャナーを用いた画像データ処理による地震記録の数値化の試みは，既にいくつか報告されている $ ^{1,2} $ 。そこでは，背線，汚れの除去，かすれの補正等のマニュアル操作を前もって行ない，必要な波形だけを含む画像データに対し細線化処理*を施すことによって地震波形の抽出を行なっているが，前処理及びその後の自動処理にやや時間がかかっている。ここでは，一連の数値化処理において手動・自動とに分業せず，随時人間が介在することを前提とした半自動読み取りによって，特に高速化に重きをおいて開発したシステムについて報告する。

## 2 ．ディジタイザーによる数値化

ディジタイザーを用いた気象庁1倍強震計記録の読み取りには，筆者の経験では記録長が10分程度の記録3成分に対し修正作業も含め順調にいって1日はかかる。ディジタイザーを用いた読み取りでは，読み取り点が残らないので所用により作業を中断する場合，最初からやり直さざるを得ないこともしばしばある。このように多大の労力と時間を要するためにミスも必然多くなり，また読み取ったデータと原記録との比較を簡単には行うことができないため多数の記録の数値化
には適さない。一方で，かすれ，汚れのため波形が一部明瞭でなくても，人間の目で判断しながら読み取り作業を行えるという利点もある。

### 3. スキャナーを用いた数値化の概要

ここでの基本的な考え方は，大量の地震記録を数値化することを目的としていることから，精度的には10%程度の誤差を容認することとして，必要に応じて人間が介在することによって数値化の作業能率を高めることにある。その際ディジタイザーを用いる場合の欠点を是正し，かつ利点を取り入れることは言うまでもない。

システムは地震記録を画像として取り込むためのイメージスキャナー（SHARP JX-450）及び画像処理等のためのパーソナルコンピュータ（NEC PC-9801シリーズ）から構成され，これらはGPIBを介して結ばれる。イメージスキャナーは，読み取り範囲A3サイズまで，解像度75～300dpi，分解精度（色の濃淡）256階調の機能を持つ。実際には，読み取り時間，処理速度，メモリーの制約から，スキャナーの解像度として100dpiを採用している。気象庁1倍強震計記録の時間送りは公称値で3cm/min，倍率1であることから，解像度は時間軸で0.508sec/dot，振幅軸で0.0254cm/dotとなる。

数値化処理の流れをFig.1に示す。即ち，(1)処理速度の短縮化を図るために，先ず記録全体を2階調の分解精度で読み込んで表示し，その画像データの中から波形の含まれる領域を指定する。次にその領域を詳細（256階調）に取り込む。(2)このデータに対し，波形追跡の始点・終点，刻時マーク，振幅スケールを指定する。次に，(3)波形が明瞭でない場合には，一辺の長さを1ドット単位で変えることのできる四边形のカーソルを操作することによって，波形を含む領域の粗い追跡を行う。(4)次節で示す方法によって波形の自動追跡を行う。(3)を経た場合には，指定した範囲に対して自動追跡を行う。但し，(5)途中で誤った方向に追跡した時には，追跡を停止し正しい位置から再追跡させる。最後に(6)読み取りデータの修正・確認を行い，(7)データをディスクに格納する。これら一連の操作はマルチウィンドウ内で全てマウスによって行うことが出来る。また，これらの作業を中断しても，必要な情報がすべて保存されているのでいつでも再開できる。

(3)については，波形が明瞭でない場合がかなりあり

Fig. 1 Flow chart for digitization of analogue seismograms.

この操作を必要とする頻度が高いことから，その操作性には十分な配慮がなされ高速化が図られている。即ち，波形を含む70ライン分の領域が画面に拡大表示（可変）され，波形を時間軸方向に追って画面端までカーソルを動かした時，自動的に現位置以前の画面1／4を含む次の部分が表示され連続的な追跡がスムーズに行えるようにしてある。同様に振幅方向も大振幅波形を追って画面上下端にカーソルを動かした時，自動的に画面が切り替わるようにしてある。追跡した領域では，次節で述べるしきい値以上の濃度を持つ部分に採色が施され，目的とする波形を正しく追跡したかを容易に判別できるようにしてある。

### 4. 波形追跡の方法

画像データはその濃淡の度合により256階調に割り