[M-TT36] 雪氷圏地震学: 地震動の解析を通じた雪氷圏における変動の理解

[MTT36-P02] Sesmic signals induced by snow avalanche flow

*西村 浩一¹、PEREZ-GUILLEN Cristina²、常松 佳恵³ (1.株式会社　雪研スノーイーターズ、2.スイス雪・雪崩研究所、3.山形大学)

キーワード：雪崩、ASL法

流動化した雪と雪塊から構成される雪崩の流れ層の運動は、地震動を誘起する。地震の波形は急激な立ち上がりとそれに続く指数関数的な振幅の減少で特徴づけられるが、雪崩の通過時に記録される波形は岩石なだれや火砕流の発生時と同様に紡錘形を示す。雪崩による地震動波形のランニングパワースペクトルは、時間の経過とともに、言い換えれば雪崩の接近と共に卓越周波数は大きくなる。すでに海外では雪崩発生のモニタリングシステムとして広く活用されており、深層学習を用いて他の振動波形と判別するアルゴリズムの開発も行われている。さらに走路に光ファイバーケーブルを敷設して地震動を高密度で計測するDAS（分散型音響センシング）を用いて、雪崩の時空間構造の解明に向けた研究も進められている。
一方、富士山(標高3776ｍ)の山頂および山麓には防災科学技術研究所，気象庁，東京大学が地震計のネットワークを構築している．また，名古屋大学と山梨県の富士山研究所は2014 年3 月14 日に発生し走路上の森林やスバルライン4 合目の駐車場の建物を大破した雪崩イベントを契機に共同研究を開始し，2015 年には雪崩が頻繁に発生する富士山の西斜面の走路でのモニターを目的に地震計とインフラサウンドマイクロフォン設置した．本研究では地震波振幅の減衰を利用したAmplitude source location（ASL）法を適用し，当地で発生した流下距離が数km にも及ぶ大規模な雪崩や水分を多量に含むスラッシュ雪崩の発生位置や運動状態を算出するアルゴリズムの構築を実施したので，その概要を紹介する．