物理探査 Vol. 70(2017)

重力偏差テンソルのg_zz成分のパワースペクトルと平均境界層深度の関係を導いた。両者の関係は，片対数上で波数に対して非線形であり，従来の直線近似が採用された場合，平均深度は実際よりも浅く推定されることが判明した。本研究で得られた解を，中部九州の九重地域で取得された重力偏差テンソルのg_zzのパワースペクトルに適用し，平均境界深度を推定したところ，重力異常のパワースペクトルから推定される平均境界深度と概ね調和的な結果を得た。一方で，我々の解は，低波数域については平均境界深度を推定できないという問題や，重力異常から推定される平均境界深度とほぼ同じ平均深度を与える波数域が，鉛直勾配では，高波数域に移動し，その幅が高波数域ほど広くなる傾向にあるという特性が示された。

台湾電力は台中市沿岸域にあるCO₂地中貯留実験場において，深度2500mの堆積軟岩を対象に注入試験を計画している。深部電磁探査法は貯留したCO₂を比抵抗の変化としてモニタリングする手法として期待されているが，将来の大規模な注入実験を行う前に，貯留層の初期の比抵抗構造を把握しておく必要がある。ここで，従来のCSAMT法は，人工ノイズの影響で送信源と受信点の距離を充分離すことが出来ず，探査深度は1000m以浅に限られていた。本報では，まず深度2500mの帯水層のモニタリングが可能かを検討するため，CO₂貯留を想定した数値モデルによるシミュレーションを行った。その結果，注入総量が100Mtonに達すると見掛比抵抗で約5％増加することが分かった。次に，深度3000mまでの比抵抗構造を探査する事を目的に，本実験場より15km離れた地点に5km長の電流信号源を設置し，城森ほか(2010)による送信源とのGPS同期による高い周波数分解能でデータ取得が可能なGeo-SESシステムを使用して，8192～0.015625Hzを受信する深部CSMT法を行った。その結果，強力な低周波数ノイズがある環境下においても，デジタルフィルタおよび隣り合う測点でのE/Hベクトルを加算平均することにより，比較的品質の良い見掛比抵抗･位相差が算出できた。また，信号源を考慮したニアフィールド補正を行うことにより，低周波数0.0625Hzまで有意なデータを得ることができた。更に，1次元および2次元解析により得られた深度3000mまでの比抵抗断面は，電気検層や岩石試料による比抵抗と深度2000m以深でほぼ整合し，本手法の有効性が確認できた。

2011年3月11日に平成23年（2011年）東北地方太平洋沖地震が発生し，多くの被害が発生した。東京湾岸や利根川下流域では広範囲にわたって，液状化の被害を受けた。本研究では，利根川下流域にあたる千葉県香取市の利根川北岸地域で表面波探査を実施し，地下約30 mまでのS波速度（V_s）構造を求めた。その結果，調査領域の地下は，比較的高速度のV_sを持つ砂質表層，低速度のシルト質層，高速度の砂質基盤層の三層に区分されることがわかった。

求められたV_s分布を用いて，調査領域の地下1.5 mが平成23年（2011年）東北地方太平洋沖地震時の揺れにあった場合，液状化するかどうかについて検討を行った。その結果，調査領域ではほとんどの領域で液状化が発生しないことが推測された。また，液状化が発生すると推定された領域は，地表踏査結果や明治時代に水圏であった領域と良い一致を示した。これらの結果より，V_sを利用した地盤の液状化に対する強度の推定は有用な手法であることが示された。

本稿では，2016年熊本地震の強震動の作用によって甚大な住家等の被害が発生した熊本県益城町の造成宅地を検討対象地域として選定し，常時微動計測を広域かつ高密度に実施した結果について報告する。具体的には，365地点に及ぶ常時微動計測を行い，H/Vスペクトルのピーク周波数などに着目することで，検討対象地域における地盤震動特性を明らかにした。さらに，H/Vスペクトルのピーク周波数では，被害地域と無被害地域を分類できないが，トラフとピークの周波数比（T/R周波数比）を用いることにより，被害地域と無被害地域を分類できることを明らかにした。

金属鉱床探査などを目的とした自然電位探査は，陸上では従来から行われている。水中においても自然電場探査は行われており，近年では深海における自然電場観測によって海底熱水鉱床を探査する試みも始まっている。海水中では自然電位信号が小さいため，電場データに混入したノイズを除去する必要がある。しかし，複数の並行観測データを足し合わせて平均化する従来の手法（スタッキング）では，並列データに混入したノイズの間に相関が認められる場合，このノイズを除去することは難しい。そこで，海底下からの電場信号とノイズの独立性に着目し，独立成分分析（Independent Component Analysis : ICA）と呼ばれる多成分の混合信号を複数の独立な信号に分離する手法を用いて，ノイズの除去および信号の抽出を試みた。

まず曳航式自然電場探査により取得した電場データに対してICAの適用実験を行った。海底熱水鉱床や海底湧水域から離れた場所での電場データを解析した結果，本データには自然電場信号は含まれていないことが明らかとなり，抽出したノイズの原因を推定することができた。さらに，本データに対し，海底下からの自然電場信号を模した仮想的な信号成分を足しあわせて，擬似的な観測データを作成した。この擬似的データからICAを用いてノイズを抽出および除去した結果，スタッキングよりも明瞭に仮想的な信号成分を抽出することができた。

次に，自律型無人探査機を用いて取得した，海底熱水噴出域周辺での電場データに対してICAを適用した。その結果，スタッキングでは抽出することができなかった自然電場信号をICAにより抽出することができ，抽出および除去したノイズの原因を推定することができた。

以上からICAによるノイズ除去・信号抽出法は，スタッキングでは除去することが困難であるノイズを除去可能であると結論付けられる。本手法は海底自然電場探査だけでなく，陸上・海底での種々の電磁・電気探査にも広く適用可能であると思われ，より高精度の地下構造情報抽出に利用可能であると考えられる。