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機械学習の活用により地震に伴う大気中ラドン濃度の異常変動を客観的に検出 ─地殻変動のリアルタイム検知の実現に期待─

【本学研究者情报】

大学院理学研究科地学専攻
教授 武藤 润(むとう じゅん)

【発表のポイント】

  • 地震の発生を予测するため、古くから、大気中に放出されるラドンが注目されてきましたが、ラドン浓度は季节や気象条件にも依存して変化することから、正确な予测が难しいとされてきました。
  • ラジオアイソトープ(以下、搁滨)実験施设(注1)で计测される大気中のラドン(注2)浓度変动から地震前の异常を検出しました。
  • 今回の研究では、机械学习を用いることで、大気中ラドン浓度の地震に伴う异常変动を客観的に検出しました。
  • 全国の搁滨実験施设で観测される大気中のラドン浓度を使用することで、リアルタイムでの地殻変动モニタリング技术の実现に贡献すると期待されます。

【概要】

 ラドンは地殻に含まれる元素のひとつで、これまで地震の発生を予测するため、大気中に放出されるラドンが注目されてきました。しかし大気中のラドン浓度は季节によって変动するため、その异常を検出するのは困难でした。

 东北大学大学院理学研究科地学専攻 土谷真由(つちやまゆ)大学院生、武藤潤(むとうじゅん)教授らの研究チームは、機械学習を活用することで、地震直前の異常を客観的に評価できる方法を開発しました。

 2011年东北冲地震前の8年间(2008年1月?2011年3月)の大気中ラドン浓度変动の时系列を解析したところ、2010年から2011年にかけて、実测された大気中ラドン浓度変动と予测モデルによる差が顕着に拡大することが明らかになりました。この时期は、観测地点近くの福岛県冲でスロー地震が観测されるなど、东北地方太平洋冲地震前に东西での圧缩変形が弱まり、地下から大気へとラドンが出やすくなっていた可能性が指摘されています。

 本手法を用いることで、将来的には全国の搁滨実験施设での大気中ラドン浓度のモニタリングを通じて、リアルタイムで地殻変动を追跡?予测することができるようになると期待されます。

 本成果は5月31日、科学誌Scientific Reportsに掲載されました。


図1. ランダムフォレスト法による時系列予測の概念図
大きな地震の発生していなかった期间の大気中ラドン浓度の时系列データから、ランダムに选択した70%のデータを教师データとして予测モデルを作成し、その后の地震直前期の予测を行う。

【用语解説】

注1. ラジオアイソトープ実験施設
密封されていない放射性同位元素(搁滨)を取り扱う実験施设(搁滨実験施设)では、大量の空気を施设に给気し、施设から排気している。排気中に、万が一搁滨が混入した场合のために、排気中の搁滨量を常时监视している。この监视のための测定结果から、大気中のラドン浓度の変动を计测できる。

注2. ラドン
自然界に存在する化学的に不活性の放射性気体。岩石中や土壌、さらには大気、水中など、いたるところに存在する。土壌中で生成されたラドンは、一部は土壌の间隙や割れ目を通って大気へ移行し、一部は地下水へ取り込まれる。

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问い合わせ先

(研究に関すること)
东北大学大学院理学研究科地学専攻
教授 武藤 润(むとう じゅん)
TEL:022-795-6627
Email: muto*tohoku.ac.jp(*を@に置き換えてください)

(报道に関すること)
东北大学大学院理学研究科
広报?アウトリーチ支援室
TEL: 022-795-6708
Email: sci-pr*mail.sci.tohoku.ac.jp(*を@に置き換えてください)

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