抄録
近年、情報科学・脳科学の分野で発達してきた独立成分分析は、確率的に絡み合っている多数の変数を、その実現値のみから独立なものに分解する手法である。例えば、複数のマイクで同時に記録された複数の人の話声を、個々の人の話声に分離することであり（甘利ほか、2002）、これまでは主に脳波や音声・画像データの解析、学習アルゴリズムの構築などに用いられてきた。そこで、独立成分分析の手法・概念を地球化学データに応用し、地球化学図（河床堆積物の化学組成空間）の解析、および海嶺・海洋島玄武岩の同位体組成解析を行った。後者からは、新たなグローバル同位体組成空間構造が見いだされ、これらの構造とその成因について議論を行う。独立成分分析は地球化学データに限らず、時空間に広がる線形（的）に重ねられたあらゆるデータのデコンボリューションに応用が可能であり、かつ有用であると考えられる。
