火山噴火推移予測のための数理統計学的手法による噴出物データの解析研究
【研究分野】自然災害科学・防災学
【研究キーワード】
火山噴出物 / 機械学習 / モニタリング / 火山 / 噴火 / 統計解析 / 岩石・鉱物 / 地質学 / 噴出物 / 噴火推移 / 自然現象観測・予測 / 岩石・鉱物・鉱床学
【研究成果の概要】
本研究では，火山噴出物の化学組成や形状，色調などのデータを大量取得し，その統計解析から，従来，熟達者が行ってきた分類，特徴抽出，異常判定などを誰でも可能にすることを目指した．特に，多変量解析では，火山岩の成因に基づく分類，噴出物の形態や色に基づく噴火様式判別を実現した．一方，従来の岩石学的分析手法は時間と労力を要し，統計学的に十分なデータ獲得が難しかった．本課題では，既存の手法に併せて，分光測色法を導入し，迅速かつ連続的な物質データの取得を実現した．さらに，地球物理観測データとの多変量時系列相関解析を行い，桜島火山でのマグマ供給系と表面現象・噴出物の間に時間差を伴う相関関係を見出した．
【研究の社会的意義】
従来の火山監視手法は，地震，地盤変動，ガス放出量などの観測が主で，噴出物は，たまたま試料が入手できた場合に分析する程度であった．本研究では，火山灰試料を連続採取し，その測色分析により迅速に時系列連続データを得ることを実現し，多くの火山で火山灰測色値が噴火様式や活動度の違いに対応することを示した．
一方，測色連続データを，地震，地盤変動データなどと合わせて時系列相関解析を行い，マグマの地下上昇に伴い，各データ間に特徴的な「時間差」を見出した．これらは，噴火発生に至る様々な地下での素過程発生の「時間差」を示しており，将来，これらを正確に理解し検出できれば，噴火推移の予測につながるものと考えられる．
【研究代表者】