A Novel method for processing noisy magnetotelluric data based on independence of signal sources and continuity of response functions

源信号の独立性及び電磁場応答関数の連続性に基づいたノイズレベルの高い地磁気・地電流データの新しい処理方法

小川 大輝; 浅森 浩一; 根木 健之*; 上田 匠*

Ogawa, Hiroki; Asamori, Koichi; Negi, Tateyuki*; Ueda, Takumi*

地磁気地電流(MT)法電磁探査において、鉄道や高圧送電線等から発せられる電磁ノイズは、電場と磁場の間に高い相関度を有するコヒーレントノイズであることが多く、自然電磁場応答との区別が困難とされる。こうしたノイズの強大な影響を抑制することを目標に、観測電磁場の自然信号とノイズへの分解に基づいたMT法観測データ処理技術が、近年盛んに報告されている。その際、経験的なパラメータ設定に依存せずに、自然信号とノイズによる応答を安定的に識別することが重要となる。加えて、観測電磁場の分解により得られた分離信号からの値の減算が不適切な場合には、自然信号の値の損失やノイズの影響を受けた値の取りこぼしにつながり、真の自然電磁場応答の導出に失敗してしまう。本稿では、著者らが新たに考案したMT法観測データ処理技術について報告する。観測電磁場に周波数領域独立成分分析(FDICA)を適用して得られる分離信号において、自然信号及びノイズに相当する成分を、観測点のノイズの影響を受けない参照点における磁場を用いて定量的に判定する。また、分離信号から観測電磁場を復元する際、時間領域及び周波数領域における電磁場応答関数の連続性に関する評価指標を導入することで、分離信号のどの値を減算するかを決定する。強大なノイズ波形を人為的に加算したMT法時系列と直流電化鉄道地域における実データの両方を用いたところ、提案手法が既存のMT法観測データ処理手法に比べて優れたノイズ低減性能を示すことを確認できた。

A number of schemes for processing magnetotelluric (MT) data have been reported aiming at suppressing the strong effect of artificial electromagnetic noise, especially coherent noise that is correlated between electric and magnetic time series. Many of the recent denoising schemes are based on decomposing MT data into the responses of the natural signal and noise. Meanwhile, it is crucial to distinguish the natural signal from noise stably without depending on any empirical choice of parameter setting. In addition, improper subtraction of values from the separated signal can lead to the loss of useful values of the natural signal or missing noise-affected values, which may result in failure in deriving the true MT responses. We propose a novel data-processing method that applies frequency-domain independent component analysis (FDICA) to both the local MT data and the reference magnetic data. Among the separated signal, the proposed method can quantitatively distinguish the natural signal from the noise-affected components by calculating the ratio of cross-power spectrum with the reference data to the auto-power spectrum for each component. When determining which values to subtract from the separated signal, we introduce an evaluation index with respect to two characteristics of the MT response function: stationary in the time domain and smoothness in the frequency domain. We conduct the experiments both with MT time series severely contaminated by synthetic coherent noises and with MT field data interfered with DC (direct current) railways. Consequently, we confirm the superiority of the proposed method in the noise-suppression performance over the conventional methods of MT data processing.