日本地球惑星科学連合2023年大会

講演情報

[J] オンラインポスター発表

セッション記号 S (固体地球科学) » S-SS 地震学

[S-SS12] 海域地震津波地殻変動観測の最前線

2023年5月23日(火) 10:45 〜 12:15 オンラインポスターZoom会場 (14) (オンラインポスター)

コンビーナ:篠原 雅尚(東京大学地震研究所)、日野 亮太(東北大学大学院理学研究科)、小平 秀一(海洋研究開発機構 海域地震火山部門)、青井 真(国立研究開発法人防災科学技術研究所)

現地ポスター発表開催日時 (2023/5/22 17:15-18:45)

10:45 〜 12:15

[SSS12-P09] 紀伊半島沖の海底掘削孔内に設置された高感度傾斜計の観測能力評価

*辻 修平1荒木 英一郎1、横引 貴史1、西田 周平1町田 祐弥1、Mark Zumberge2、高橋 恵輔3 (1.国立研究開発法人 海洋研究開発機構、2.Scripps Institution of Oceanography、3.UBE三菱セメント株式会社)

キーワード:傾斜計、南海トラフ、海底地殻変動、短期的スロースリップ

本研究では、紀伊半島沖の熊野海盆の海底掘削孔内に設置された傾斜計の検出能力評価を、地震動の帯域と短期スロースリップ(SSE)に注目して行った。地震動の帯域では、パワースペクトル密度を周辺の海底観測網に設置されている広帯域地震計と比較した。短期的スロースリップの検出能力は、事前処理後の傾斜変動の標準偏差を用いて推定した。
熊野海盆では、フィリピン海プレートがアムールプレートの下に沈み込んでおり、この沈み込みは、100-200年の周期でM8級の地震を引き起こしている。また、VLFEや短期的SSEといったゆっくり地震の発生も観測されている。既存の連続観測網としては、地震動と水圧を観測することができる海底観測網 “Dense Oceanfloor Network system for Earthquakes and Tsunamis: DONET”が運用されている。
我々は、既存のDONETに対して、より広い周波数帯域で、高感度な観測を、連続的に行うことを目指し、海底掘削孔内に2基の高感度傾斜計を設置した。1基目は、2019年に、電解液式の傾斜計を海底下6mに設置した。2基目は1基目の経験をもとに、2021年に設置した。この際には、より高分解能な重錘式傾斜計を、Zumberge et al. (2018)の光学計測式地殻変動観測装置を基に開発し、前回より深い19mへと投入した(木村ほか、JpGU 2021)。
地震動の帯域での検出能力評価は、傾斜計と周辺で運用されている4点のDONET の 広帯域地震計 (固有周波数360秒)でのノイズのパワースペクトル密度 (PSD) を比較して行った。 解析期間は、2022 年 11 月の1か月間とし、その期間のアンサンブルPSDを計算した。連続記録を1時間長のトレースに分割し、地震が含まれるトレースを取り除いてから、利用可能なトレースについてPSDを計算した。 そして、それらのPSDを平均し、アンサンブル PSDを得た。
得られた結果では、重錘式傾斜計は DONETの地震計よりも低い値を示していた。 重錘式傾斜計のPSDは、脈動の帯域 (0.8 ~ 10 Hz)でDONET観測点と同様の形状を示し、0.8 Hz 未満の周波数では、DONET観測点よりも小さかった。特に、0.01 Hz 以下では、最もノイズのパワーが小さかったDONET観測点の約 100 分の 1 の値を示した。電解式傾斜計は0.1Hz以下で広帯域地震計とほぼ同じノイズレベルであった。これは傾斜計の分解能の限界によるものと考えられる。 NSおよびEW成分のPSDの最小値は、スペックシートの解像度よりも小さくなっていた。
次に、短期 SSE の検出可能性を、フィルター処理後の傾斜記録のある期間の標準偏差 (STD) を推定することにより評価した。今回の解析では、傾斜変動の記録からSSEによる変化を強調するため、2種類のフィルターを適用した。一つ目は、周期が1 日より短い周波数成分をカットするローパスフィルターで、両方の傾斜計で潮汐と相関のある明確な傾斜変動が観測されていたためである。 二つ目は、移動平均で、数日以上の期間の変動を強調し、ノイズを減らすために適用した。
その結果、2023年1月の傾斜記録では、電解液式と重錘式の両社とも、0.5μradが95% の信頼区間に基づいて検出可能な傾斜変動となった。電解傾斜計では、NS成分と EW成分のSTDは、それぞれ0.23μradと0.059μradで、重錘式傾斜計の場合、それぞれ0.13μradと0.23μradであった。ただし、今回の解析では、トレンド除去を行わなかったため、実際にはより小さなイベントでも検知できる可能性がある。