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論文

断層ガウジの化学組成に基づく活断層と非活断層の判別; 線形判別分析による試み

立石 良*; 島田 耕史; 清水 麻由子; 植木 忠正*; 丹羽 正和; 末岡 茂; 石丸 恒存

応用地質, 62(2), p.104 - 112, 2021/06

AA2020-0092.pdf:4.61MB

本研究では、国内における活断層と非活断層の断層ガウジの化学組成データを用いた線形判別分析による両者の判別を試み、両者の違いを表す元素と、より良い判別式について検討した。その結果、得られた複数の判別式が両者を高確率で判別できることが分かった。また、判別式の汎用性に関する検討を行い、未知試料に対する判別能力が高いと予想される判別式を提示した。さらに、これらの判別式に共通する元素の組合せから、活断層と非活断層の違いを表す元素を6つに絞り込むとともに、うち4つの元素が2組のセットとなっていること、両者の判別に最も寄与する元素はTiO$$_{2}$$とSrであることを示した。本研究で採用した方法は、岩盤中に分布する断層において普遍的に存在する断層岩の化学分析により活断層を判別できる画期的なものである。今後、様々な地質や断層タイプのデータを増やすことで、より高い精度と汎用性を持つ判別式が得られるものと期待される。また本研究の成果は、断層活動による元素の移動メカニズムの解明に大きく貢献する。

口頭

Extraction method of texture features on monitoring image of coral reef

松田 朝陽*; 高橋 悟*; 川端 邦明; 武村 史朗*; 小笠原 敬*

no journal, , 

近年、水中環境の変化によるサンゴの白化に関する研究は地球環境変動を把握するためにも重要になっている。現在、水中調査はダイバーによって行われており、肉体的な負担や作業領域制限のような問題がある。これらの問題を解決するために、我々はサンゴ礁調査を広域かつ長時間にわたって行うための水中ロボットの開発を行っている。特に、サンゴの状態を認識するために、テクスチャ解析に基づいてサンゴを自動抽出する手法について検討している。

口頭

断層ガウジの化学組成を用いた線形判別分析による断層の活動性の推定

立石 良*; 島田 耕史; 清水 麻由子; 末岡 茂; 丹羽 正和; 石丸 恒存

no journal, , 

活断層の認定は、現在の地形及び第四紀後期の被覆層の変位・変形によりなされるが、第四紀の被覆層が存在しない地域における断層の活動性の決定は困難となる。この課題解決のため、国内における活断層と非活断層の断層ガウジの化学組成データを用いて多変量解析(線形判別分析)を行い、得られた判別式の判別能力や両者の違いを表す元素について検討した。AICを行った結果、Al$$_{2}$$O$$_{3}$$, CaO, Rb, Ba, TiO$$_{2}$$, P$$_{2}$$O$$_{5}$$, MgO, Th, Y, Sr, MnOの11元素がp値に基づく重み順に説明変数の候補として選択された。これらの結果から、(a)AICで選択された11元素、(b)AICでp値が0から0.01の間となった8元素(Al$$_{2}$$O$$_{3}$$, CaO, Rb, Ba, TiO$$_{2}$$, P$$_{2}$$O$$_{5}$$, MgO, Th)、(c)AICでp値が0から0.001の間となった6元素(Al$$_{2}$$O$$_{3}$$, CaO, Rb, Ba, TiO$$_{2}$$, P$$_{2}$$O$$_{5}$$)の組合せで線形判別分析を行った。その結果、活断層と非活断層の判別率は(a)(b)で100%、(c)で97%となった。活断層と非活断層の違いを表す元素を6つのうち、4つの元素(TiO$$_{2}$$とP$$_{2}$$O$$_{5}$$, Al$$_{2}$$O$$_{3}$$とRb)が2組のセットとなっている。本研究成果は、活断層と非活断層の化学組成の違いを生むメカニズムの解明に大きく貢献すると考えられる。

口頭

断層の活動性と断層ガウジの化学組成の関係; 線形判別分析による試み

立石 良*; 島田 耕史; 丹羽 正和; 末岡 茂; 清水 麻由子; 菅野 瑞穂; 石井 千佳子; 石丸 恒存

no journal, , 

活断層と非活断層の大きな違いは最新活動後の経過時間であり、活断層が概ね百年から万年オーダーと考えられるのに対して、非活断層は十万年以上である。したがって、断層活動により生じる現象は両者とも同じであったとしても、その後の断層活動休止期間に生じる化学的な変化は大きく異なる可能性があることから、こうした現象が確認されれば活断層の認定に応用できる可能性がある。そこで活断層か非活断層かが既知である断層粘土の化学組成を、文献値と実際の分析により収集し、両者の化学組成による識別の可否を線形判別分析により検討した。今回の検討では、統計学的に妥当性の高い方法である対数比変換を元素の濃度に対して施した。赤池情報量基準に基づき選択された11元素によって、活断層45試料,非活断層51試料は96%の判別率で識別された。活断層の最新活動時期を新しいものからIからIV、非活断層をVと分けた時、判別得点はこの順に変化する。元素のなかでもTiO$$_{2}$$とP$$_{2}$$O$$_{5}$$は、最新活動時期が新しいものほど濃集する傾向が見られた。これらの濃集メカニズムと、長期にわたる減少メカニズムについては今後の課題である。

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