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[STT39-P01] Variable densityを仮定した地形補正が重力偏差解析に及ぼす影響
キーワード：重力探査、空中重力偏差測定、地熱、物理探査
重力や重力偏差データの解析では、測定点周囲の地形の起伏による重力効果を除去するための地形補正が一般的に行われる。補正に用いる仮定密度を決定する手法としてCVUR法（Komazawa, 1995）やABIC最小化法（村田, 1990）など様々な方法が提案されているが、先行研究では解析領域全体に対し１つの仮定密度を決定し補正を行うことが多い（例えば、Kusumoto (2017)）。これに対し、解析領域を複数のウインドウで分割し、ウインドウ毎に最適な仮定密度を求めて補正を行う手法をvariable density補正と呼ぶ（森林, 1990）。地熱地域などでは地形が急峻であることに加え、表層密度にバリエーションがあることも多いため、variable density補正が適していると考えられる。
駒澤（2016）は仮定密度の推定法として上方接続残差F-T法を提案し、実際の地表重力および空中重力偏差測定の結果に適用することで表層密度分布の推定を試みた。その結果、重力偏差の水平成分を用いることで地表重力データを使用した場合と同等の結果が得られることが分かった。一方で、仮定密度の計算における最適なウインドウサイズや、補正後の重力偏差データの解析に対するvariable density補正の影響については議論の余地がある。
そこで本研究では、まず初めに空中重力偏差を対象としたvariable density補正における最適なウインドウサイズの検討を行った。データには、秋田県、岩手県、山形県、及び宮城県にまたがる湯沢・栗駒地域において得られた空中重力偏差測定結果を使用した（石油天然ガス・金属鉱物資源機構, 2017a, b）。密度推定には上方接続残差F-T法（駒澤, 2016）を使用し、得られた表層密度分布について地質図など他のデータとの対比を行った。その後、地形補正後の重力偏差について半自動・自動解釈のためのフィルタリング処理を適用し、断層などの構造の抽出を試みた。本発表では、上記ウインドウサイズの検討結果に加え、重力偏差を使用した構造抽出においてvariable density補正が及ぼす影響について議論する。
謝辞：本発表では、独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構（現、独立行政法人エネルギー・金属鉱物資源機構）が実施した「平成 28 年度地熱資源ポテンシャル調査のための広域空中物理探査」で取得されたデータを使用させていただきました。
引用文献：
Komazawa M. (1995): Gravimetric analysis of Aso volcano and its interpretation, J. Geod. Soc., Japan, 41, 17-45.
駒澤正夫 (2016): 重力偏差による表層密度推定, 物理探査, 69, 19-28
Kusumoto S. (2017): Eigenvector of gravity gradient tensor for estimating fault dips considering fault type, Progress in Earth and Planetary Science, 4, 15
村田泰章 (1990): ABIC 最小化法によるブーゲー密度の推定, 地震第 2 輯, 43, 327-339.
森林成生 (1990): Variable Density 補正の新しい方法, 物理探査, 43, 97-106.
石油天然ガス・金属鉱物資源機構 (2017a): 平成28年度 地熱資源ポテンシャル調査のための広域空中物理探査 湯沢・栗駒地域 業務報告書，1-185.
石油天然ガス・金属鉱物資源機構 (2017b): HeliFALCONTM Airborne Gravity Gradiometer Survey, Tohoku, Honshu Japan, Logistics and Processing Report, 1-46.
駒澤（2016）は仮定密度の推定法として上方接続残差F-T法を提案し、実際の地表重力および空中重力偏差測定の結果に適用することで表層密度分布の推定を試みた。その結果、重力偏差の水平成分を用いることで地表重力データを使用した場合と同等の結果が得られることが分かった。一方で、仮定密度の計算における最適なウインドウサイズや、補正後の重力偏差データの解析に対するvariable density補正の影響については議論の余地がある。
そこで本研究では、まず初めに空中重力偏差を対象としたvariable density補正における最適なウインドウサイズの検討を行った。データには、秋田県、岩手県、山形県、及び宮城県にまたがる湯沢・栗駒地域において得られた空中重力偏差測定結果を使用した（石油天然ガス・金属鉱物資源機構, 2017a, b）。密度推定には上方接続残差F-T法（駒澤, 2016）を使用し、得られた表層密度分布について地質図など他のデータとの対比を行った。その後、地形補正後の重力偏差について半自動・自動解釈のためのフィルタリング処理を適用し、断層などの構造の抽出を試みた。本発表では、上記ウインドウサイズの検討結果に加え、重力偏差を使用した構造抽出においてvariable density補正が及ぼす影響について議論する。
謝辞：本発表では、独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構（現、独立行政法人エネルギー・金属鉱物資源機構）が実施した「平成 28 年度地熱資源ポテンシャル調査のための広域空中物理探査」で取得されたデータを使用させていただきました。
引用文献：
Komazawa M. (1995): Gravimetric analysis of Aso volcano and its interpretation, J. Geod. Soc., Japan, 41, 17-45.
駒澤正夫 (2016): 重力偏差による表層密度推定, 物理探査, 69, 19-28
Kusumoto S. (2017): Eigenvector of gravity gradient tensor for estimating fault dips considering fault type, Progress in Earth and Planetary Science, 4, 15
村田泰章 (1990): ABIC 最小化法によるブーゲー密度の推定, 地震第 2 輯, 43, 327-339.
森林成生 (1990): Variable Density 補正の新しい方法, 物理探査, 43, 97-106.
石油天然ガス・金属鉱物資源機構 (2017a): 平成28年度 地熱資源ポテンシャル調査のための広域空中物理探査 湯沢・栗駒地域 業務報告書，1-185.
石油天然ガス・金属鉱物資源機構 (2017b): HeliFALCONTM Airborne Gravity Gradiometer Survey, Tohoku, Honshu Japan, Logistics and Processing Report, 1-46.