[S-CG50] 機械学習による固体地球科学の牽引

[SCG50-P15] 統計的時系列モデルによる地震活動に伴う大気中ラドン濃度の異常検知

*三浦 壮翔¹、安岡 由美²、武藤 潤¹、長濱 裕幸¹ (1.東北大学大学院理学研究科地学専攻、2.神戸薬科大学薬学部放射線管理室)

キーワード：ラドン、時系列解析、統計モデル

ラドン(²²²Rn)は半減期約3.8日の放射性の貴ガスである。大地震の前後に大気中ラドン濃度が変化する現象が多くの研究で報告されてきた。これは地震による地殻状態の変化が、地下から上昇してくるラドンに影響を与えるためだと考えられている。大気中ラドン濃度変動には季節性変動が含まれており、地震との関連性を議論する際にはこの成分を除去する必要がある。従来の研究では解析データに対して定められた平常期間から平年変動を抽出することで季節性の除去が行われてきたが、この手法では平常期間の設定によって解析結果が左右されてしまうことが考えられる（Huang et al., 2024）。
本研究では福島県立医科大学(N37.7°, E140.5°)で測定された大気中ラドン濃度変動データに対してSARIMA-GARCHモデルを適用し、異常度の定量化を行った。SARIMA-GARCHモデルは季節変動に対応した線形時系列モデルの１つであるSARIMAモデル及び標準偏差変動を想定したGARCHモデルからなり、推定される標準偏差変動はラドン濃度変動の異常度変動としてみなすことができる。このSARIMA-GARCH モデルは、従来の手法より柔軟に季節性を減することが可能であり、モデル選択時の曖昧性も存在しないため、より適切な結果が得られる可能性がある。
モデルの適用によって得られた標準偏差変動は同データを解析した先行研究の結果と調和的であり、地震の前後に標準偏差が上昇する構造が見られた。また、地震の発生前に標準偏差の極大ピークが見られた地震を抽出するとマグニチュード(M)と震央距離(D)からなるM-D空間上において、震央距離Dの大きい領域に集中して分布していた。震央距離Dによって地震発生前の大気中ラドン濃度変動が異なる可能性が示唆されている。