次元圧縮法を用いた津波堆積物の多次元地化学データの解析と堆積物起源識別の試み

抄録

本研究では日本全国の地質の化学組成データを網羅した河川堆積物のデータセットと、今まで蓄積された津波堆積物試料を分析できる機械学習法を提案し、具体的な試料を用いて解析を行った。用いた試料は、泥質津波堆積物と確認された試料、一部に砂質津波堆積物が確認されている試料・東日本と中部の陸起源堆積物として扱った河川堆積物試料を扱い、これらの主要元素及び一部の重金属元素などからなる1８元素の濃度データを、次元圧縮法であるPCAとUMAＰを用いることで、二次元の散布図に出力させた。その散布図にてクラスターの配置やデータセット内でどれが一番津波堆積物データに近いのかを見ることで定性的に評価した。結果、砂質津波堆積物の単層を含み、洪水堆積物が存在しない地層において、組成データの次元圧縮によって、砂質津波堆積物と似た組成の堆積物を明示することができた。