[S-EM35] 電気伝導度・地殻活動電磁気学

[SEM35-12] 独立成分分析によるMT磁場データの改善

*奥田 真央¹、茂木 透¹ (1.北海道大学大学院理学院)

キーワード：MT法、独立成分分析

房総半島は過去20年間に少なくとも5回のスロースリップイベントが発生している．我々は，この地域の比抵抗構造を求めることを目的としてMT観測を行った．観測されたMTデータには大量の人工ノイズが含まれており，算出した見掛け比抵抗と位相からニアフィールドの影響を受けていることが確認された．一般的に，ローカルノイズの除去にはリモートリファレンス法（Gamble et al., 1979）が適用されるが，大きな効果は得られなかった．そこで本研究では，より強力なノイズ除去を行うため，房総半島で得られたデータに対し独立成分分析（ICA）を適用した．
ICAは多変量解析法の1つで，混合された信号を分離するために用いられる手法である．一般的に，観測信号x(t)と原信号s(t)の関係は未知の作用素Aを用いてx(t)＝As(t)で表されると仮定する．本研究では，​Aの逆行列​Wを求めるためにAapo Hyvarinen(2000)によって発展されたFastICAアルゴリズムを適用した．
ICAには房総半島の磁場データに加えて，江刺（岩手県）や女満別（北海道）で観測された磁場データを入力成分とした．ICAは適用後，縦軸が一意に決定されない為，各成分のパワーの評価がしにくいという問題点がある．そこで，本研究では，シグナル成分を残し，それ以外の成分を0とした行列を作成し，x(t)=​W^​-1u’(t)という関係式を用いて原信号空間に戻す作業を行った．最後に，改良した磁場の水平成分を用いて見掛け比抵抗と位相を算出した．
ICA適用前後の磁場の時間変化を比較すると，ノイズが取り除かれ，シグナル成分を取り出すことができたことが分かる．算出された見掛け比抵抗と位相は低周波数側でニアフィールド現象の影響の改善がみられる．これらの結果から，ICAはMT磁場データの人工ノイズ除去に有用であるといえる．しかしながら，より深部の比抵抗構造を評価するためには，磁場データだけでなく，電場データの改善が必要である．