JP2019158712A - 津波予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】津波予測を精度高く行うことが可能な津波予測システム１を提供する。【解決手段】本発明に係る津波予測システム１は、海底に設置され、海底の圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力する海底圧力センサと、前記海底圧力センサが出力する圧力検出データを取得して、取得した圧力検出データに基づくデータ処理を行う情報処理装置と、を少なくとも備え、地震発生による津波の予測を行う津波予測システムにおいて、前記情報処理装置が、圧力検出データのデータ処理過程でデータに時間微分を施す微分処理（ステップＳ３０５）と、前記微分処理に基づいて、海底圧力センサが出力する圧力検出データにオフセットが含まれるか否かを判定する判定処理（ステップＳ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３０８）と、前記判定処理で圧力検出データにオフセットが含まれると判断されると、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理と、を実行することを特徴とする。【選択図】 図７

Description

本発明は、海底に設置された海底圧力センサによって取得される圧力検出データに基づいて津波予測を行う津波予測システムに関する。

従来、沖合に設置された海底圧力センサから海底通信ケーブル等を介して陸上に送信される津波記録を逆解析して津波の初期波高（津波波源）の分布を推定し、初期波高の波源分布をもとに津波の伝播過程を数値的に計算して沿岸における津波波形を予測するという技術が進展してきた。このような技術については、例えば、非特許文献１に開示がなされている。

さらに、近年、国立研究開発法人防災科学技術研究所により、日本海溝海底地震津波観測網（略称；Ｓ−ｎｅｔ）が整備されるなど、日本近海の沖合において、複数の海底圧力センサを用いた大規模な津波観測網が展開されつつある。
H. Tsushima, R. Hino, H. Fujimoto, Y. Tanioka, and F. Imamura, 2009, "Near-field tsunami forecasting from cabled ocean bottom pressure data", Journal of Geophysical Research, 114, B06309 K. Satake, 1995, "Linear and nonlinear computations of the 1992 Nicaragua earthquake tsunami", Pure and Applied Geophysics, 144, 455-170

上記のような津波観測網においては、海底に設置されている海底圧力センサが、発生した地震により姿勢が変わってしまうことで、検出値が所定値幅変動して（オフセットして）しまい、圧力検出データに基づく初期波高分布の推定の精度が低下し、それによって津波予測の精度が低下する、という問題があり得る。

図１９はオフセットによる海底圧力センサの検出データの変動を説明する図であり、横軸は時間、縦軸は圧力を示している。また、図１９（ａ）は本来の海底における圧力変動（津波）を示しており、図１９（ｂ）は海底圧力センサのオフセットを示しており、図１９（ｃ）は海底圧力センサで検出される圧力検出データ（（ａ）と（ｂ）の和）を示している。

また、海底圧力センサにおいては、検出データのオフセットの他に、圧力検出データのベースラインが、漸増したり漸減したりする現象が発生することがある。このような現象に基づく圧力検出データの変動はドリフトと言われ、海底地震センサの構造や特性に由来するものだと考えられている。このようなドリフトによるデータ変動がある場合には、オフセットの場合同様、圧力検出データに基づく初期波高分布の推定の精度が低下し、それによって津波予測の精度が低下する、という問題が発生する。

図２０はドリフトによる海底圧力センサの検出データの変動を説明する図であり、横軸は時間、縦軸は圧力を示している。また、図２０（ａ）は本来の海底における圧力変動を示しており、図２０（ｂ）は海底圧力センサのドリフト（漸増）を示しており、図２０（ｃ）は海底圧力センサで検出される圧力検出データ（（ａ）と（ｂ）の和）を示している。

この発明は、上記のような課題を解決するものであり、本発明に係る津波予測システムは、海底に設置され、圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力する海底圧力センサと、前記海底圧力センサが出力する圧力検出データを取得して、取得した圧力検出データに基づくデータ処理を行う情報処理装置と、を少なくとも備え、地震発生による津波の予測を行う津波予測システムにおいて、前記情報処理装置が、圧力検出データのデータ処理過程でデータに時間微分を施す微分処理と、前記微分処理に基づいて、海底圧力センサが出力する圧力検出データにオフセットが含まれるか否かを判定する判定処理と、前記判定処理で圧力検出データにオフセットが含まれると判断されると、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理と、を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、ローパスフィルタを施して地震動に伴う圧力変動成分を除去することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、前記海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、前記ドリフト除去処理では、地震前所定時間分の水圧の時間変化率に基づいてドリフトの大きさを算出することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記オフセット除去処理、及び／又は、前記ドリフト除去処理が実行された津波波形に基づいて、解析対象海域における複数の単位波源要素における変動量を算出する単位波源要素変動量算出処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記単位波源要素変動量算出処理で算出された複数の単位波源要素における変動量に基づいて、沿岸における予測点の変動量を算出する沿岸予測点変動量算出処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記沿岸予測点変動量算出処理で算出された変動量が所定以上であるとき警報を行う警報処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、海底に設置され、圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力する海底圧力センサと、前記海底圧力センサが出力する圧力検出データを取得して、取得した圧力検出データに基づくデータ処理を行う情報処理装置と、を少なくとも備え、地震発生による津波の予測を行う津波予測システムにおいて、前記情報処理装置が、圧力検出データのデータ処理過程で、時間微分を施し、スパイクノイズがあればこれを除去する微分処理、を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、前記海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、前記ドリフト除去処理では、地震前所定時間分の水圧の時間変化率に基づいてドリフトの大きさを算出することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、ローパスフィルタを施すローパスフィルタ処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記微分処理が実行された津波微分波形に基づいて、解析対象海域における複数の単位波源要素における変動量を算出する単位波源要素変動量算出処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記単位波源要素変動量算出処理で算出された複数の単位波源要素における変動量に基づいて、沿岸における予測点の変動量を算出する沿岸予測点変動量算出処理を実行することを特徴とする。

また、本発明に係る津波予測システムは、さらに、前記沿岸予測点変動量算出処理で算出された変動量が所定以上であるとき警報を行う警報処理を実行することを特徴とする。

本発明に係る津波予測システムは、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理を実行するので、このような本発明に係る津波予測システムによれば、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

また、本発明に係る津波予測システムは、海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行するので、このような本発明に係る津波予測システムによれば、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

また、本発明に係る津波予測システムは、微分処理が実行された津波微分波形に基づいて単位波源要素変動量算出処理を行うことにより、オフセット除去処理、及び／又は、ドリフト除去処理によっても完全に取り除かれずに残るオフセット、及び／又は、ドリフトの影響をさらに軽減し、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

本発明の実施形態に係る津波予測システム１による解析モデルを説明する図である。 複数の単位波源要素による観測点への重ね合わせを説明する図である。 複数の単位波源要素による予測点への重ね合わせを説明する図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１のブロック構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１で準備される観測点グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１で準備される予測点グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１におけるオフセット判定処理のフローチャートを示す図である。 データ処理過程でローパスフィルタを経た波形データであり、海底圧力センサ１０_nのベースラインの変動特性であるドリフトを説明する図である。 波形データからドリフトを除去する処理を説明する図である。 海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データからオフセットの有無を判定する処理を説明する図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１における観測津波波形データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。 海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データの変動特性であるオフセット処理を説明する図である。 海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データからオフセットを除去する処理した波形データを示す図である。 本発明の実施形態に係る津波予測システム１における予測・警報処理の作成処理のフローチャートを示す図である。 海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データの時間微分波形に基づくオフセットの除去を説明する図である。 本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１で準備される観測点微分グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。 本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１における観測津波微分波形データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。 本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１における予測・警報処理の作成処理のフローチャートを示す図である。 オフセットによる海底圧力センサの検出データの変動を説明する図である。 ドリフトによる海底圧力センサの検出データの変動を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る津波予測システム１による解析モデルを説明する図である。図１には、海域と陸地と、それぞれの境界である沿岸とが模式的に示されている。

本発明に係る津波予測システム１では、海底に海底圧力センサ１０₁、海底圧力センサ１０₂、海底圧力センサ１０₃、・・・が設置され、それぞれの海底圧力センサが圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力し、陸地側で各海底圧力センサからの出力を、海底ケーブル等を介して受信することができるようになっている。海底圧力センサ１０₁、海底圧力センサ１０₂、海底圧力センサ１０₃、・・・が設置された海底における観測点をＯ₁、Ｏ₂、Ｏ₃、・・・と称する。

例えば、海底圧力センサ１０₁では、観測点Ｏ₁における海面と海底圧力センサ１０₁との間の水柱による圧力が基本的に検出される。ところで、このような水柱の高さをＨ、海水の密度をρ_w、重力加速度をｇとすると、水柱による圧力はρ_wｇＨと表すことができる。ここで、およそρ_w＝１．０３［ｇ／ｃｍ³］、ｇ＝０．９８ｃｍ／ｓ²であるので、ρ_w×ｇはほぼ１となり、海面の１［ｃｍ］の違いによる圧力検出データの違いは１［ｇ／ｃｍ²］となるので、以下、圧力を海水面の高さに代えて論ずることがある。

本発明に係る津波予測システム１の解析モデルでは、解析対象の海域を複数の単位波源要素（Ｓ_j）に分割し、単位波源要素毎の高さの変動量（ａ_j）が、観測点Ｏ_iに与える影響を考える。ここで、例えば、観測点Ｏ₁の海面の変動は、個々の単位波源要素・・・，Ｓ_j-1，Ｓ_j，Ｓ_j+1，・・・からの津波（海面の変動）の重ね合わせ（単純な足し合せ）とすることができることが理論的に知られている（例えば、非特許文献１）ので、本発明に係る津波予測システム１の解析モデルではこの知見を用いている。

図２は複数の単位波源要素による観測点への重ね合わせを説明する図である。例えば、単位波源要素Ｓ₁，Ｓ₂，Ｓ₃が「１ｃｍ」だけ変動したときの沖合観測点Ｏ₁への津波波高の時系列をＧ₁₁（ｔ），Ｇ₁₂（ｔ），Ｇ₁₃（ｔ），・・・として、観測点Ｏ₁については下式（１）で表すことができる。ここで、Ｇ₁₁（ｔ），Ｇ₁₂（ｔ），Ｇ₁₃（ｔ），・・・はグリーン関数Ｇである。このようなグリーン関数を「観測点グリーン関数」と称する。

また、以下の式において、アルファベットの右上付文字は時系列の序数を示しており、時間方向（時系列の序数）の通し番号をｋ＝１，２，・・・，Ｌとしている。また、以下の式において、単位波源要素Ｓの通し番号はｊ＝１，２，・・・，Ｎとする。また、以下の式において、観測点Ｏの通し番号はｉ＝１，２，・・・，Ｍとする。

同様に、観測点Ｏ₂については下式（２）で表すことができる。

さらに、一般化すると、観測点Ｏ_iについては下式（３）で表すことができる。

以上を、一般式を行列形式で表現すると、下式（４）を得る。

上記式（４）を略記し、下式（５）とする。

本発明に係る津波予測システム１では、図１に示すように地震が発生し、この地震による海底の変状が、複数の単位波源要素（Ｓ_j）を変動させて津波を発生させ、この津波が観測点Ｏ_i海面を変動させ、観測点Ｏ_iに設置される海底圧力センサ１０_iで検出されることが想定されている。

また、本発明に係る津波予測システム１においては、着目する沿岸による予測点Ｃ₁、Ｃ₂、Ｃ₃、・・・での海面の変動量が最終的に知りたい情報となる。本発明に係る津波予測システム１では、観測点Ｏ₁、Ｏ₂、Ｏ₃、・・・における圧力検出データから、複数の単位波源要素（Ｓ_j）毎の高さの変動量（ａ_j）を求め、求めた変動量（ａ_j）から、予測点Ｃ₁、Ｃ₂、Ｃ₃、・・・での海面の変動量の算出を行う。

そこで、まず、複数の単位波源要素（Ｓ_j）毎の高さの変動量（ａ_j）を求めるため、逆解析（インバージョン）によって、（ａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・，ａ_N）を求める。一例として、Ｇ^Tを転置行列として、ａ（単位波源要素Ｓの変動量（a）の行列式（ａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・，ａ_N））は下式（６）により求めることができる（例えば、非特許文献１）。

さて、式（６）によって、複数の単位波源要素（Ｓ_j）毎の変動量（ａ_j）を求めることができれば、予測点での海面の変動量も、観測点の場合と同様に算出することができる。図３は複数の単位波源要素による予測点への重ね合わせを説明する図である。図３において、単位波源要素Ｓ₁，Ｓ₂，Ｓ₃が「１ｃｍ」だけ変動したときの沿岸予測点Ｃ₁への津波
波高の時系列をＧ^C ₁₁（ｔ），Ｇ^C ₁₂（ｔ），Ｇ^C ₁₃（ｔ），・・・としている。ここで、Ｇ^C ₁₁（ｔ），Ｇ^C ₁₂（ｔ），Ｇ^C ₁₃（ｔ），・・・はグリーン関数Ｇ^Cである。このようなグリーン関数を「予測点グリーン関数」と称する。

図３の関係を行列形式で表現すると、下式（７）を得る。

上記式（７）を略記し、下式（８）とする。

なお、着目する沿岸予測点の総数はＰとして、予測点Ｃｐの通し番号は、ｐ＝１，２，・・・，Ｐとする。

以上のような解析モデルに基づいて、津波の予測や警報を行う本発明に係る津波予測システム１におけるデータ処理ための構成例について説明する。図４は本発明の実施形態に係る津波予測システム１のブロック構成の一例を示す図である。

図４において、海底圧力センサ１０₁、１０₂、１０₃、・・・は図１に示すように海底に設置されている。

それぞれの海底圧力センサ１０₁、１０₂、１０₃、・・・は圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力することができるようになっている。さらに、海底圧力センサ１０₁、１０₂、１０₃、・・・は接続された他の構成に対して、圧力検出データをデータ転送することができるようにもなっており、数珠つなぎとされている海底圧力センサ１０₁、１０₂、１０₃、・・・の個々の圧力検出データは、地上に設置されている情報処理装置２０に対して転送される。

情報処理装置２０は、海底圧力センサ１０₁、１０₂、１０₃、・・・から転送される圧力検出データを受信し、データ処理を行う構成である。情報処理装置２０としては、データの送受信を行う通信部と、データの演算処理を行う演算処理部と、データを記憶する記憶部と、データの表示を行うデータ表示部などを有している、現在広く普及しているパーソナルコンピューターなどを用いることができる。もちろん、パーソナルコンピューター以外の情報処理装置２０を適宜利用するようにしてもよい。

情報処理装置２０は、通信回線Ｎと通信可能に接続されている。また、予測点近傍に設置されている警報装置５０も、通信回線Ｎと通信可能に接続されている。このような構成により、情報処理装置２０で、予測点での海面変動量が所定値より大きいことが予測された場合などには、情報処理装置２０は、警報装置５０に対して警報を行うように制御指令を送信することができるようになっている。なお、警報装置５０は津波警報を広く周知することできればどのような構成であってもよく、表示・音声による警報装置の他、無線・有線回線等を通じて他の機器に警報情報を伝達する警報装置なども含まれる。

情報処理装置２０の記憶部（不図示）には、本発明に係る津波予測システム１のデータ処理を実行するためのプログラムや、このプログラムで参照されるデータテーブルＤＴや、データベースＤＢが記憶されている。

このようなデータテーブルＤＴや、データベースＤＢには、各海底圧力センサ１０_iが設置される位置における時刻と潮汐との関係を記述した時刻／潮汐データテーブルＤＴ₁、後述するローパスフィルタの設定が記述されたマグニチュード／フィルタ設定データテーブルＤＴ₂、各単位波源要素と観測点と間のグリーン関数が記憶・収録される観測点グリーン関数データベースＤＢ₁、各単位波源要素と予測点と間のグリーン関数が記憶・収録される予測点グリーン関数データベースＤＢ₂が少なくとも含まれている。

次に、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録しておく観測点グリーン関数データベースの作成のためのデータ処理について説明する。図５は本発明の実施形態に係る津波予測システム１で準備される観測点グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。

図５において、ステップＳ１００で、観測点グリーン関数データベース作成処理の開始が開始されると、続いて、ステップＳ１０１で、単位波源要素Ｓ_jの変数ｊにｊ＝１をセットし、ステップＳ１０２で、観測点Ｏ_iの変数ｉにｉ＝１をセットする。

次のステップＳ１０３では、（単位波源要素Ｓ_j）から（観測点Ｏ_i）へのグリーン関数Ｇ（ｔ）を従来周知の方法によって算出する。ここで、グリーン関数Ｇ（ｔ）の算出の際の基礎となる計算式、アルゴリズムが非特許文献２に開示されている。非特許文献２は、長波理論に基づく津波の理論計算方法を開示する。具体的には、パーソナルコンピューター等の計算機を用いた数値計算により、津波の波動伝播過程を理論的に表した方程式を解くことにより算出する。

次のステップＳ１０４では、算出したグリーン関数Ｇ（ｔ）を情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶する。

次のステップＳ１０５では、全ての観測点について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ１０５の判定がＮＯであるときには、ステップＳ１０７に進みｉを＋１インクリメントして、再びステップＳ１０３に戻る。一方、ステップＳ１０５の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６では、全ての単位波源要素について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ１０６の判定がＮＯであるときには、ステップＳ１０８に進みｊを＋１インクリメントして、再びステップＳ１０２に戻る。一方、ステップＳ１０６の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ１０９に進み、観測点グリーン関数データベースの作成処理を終了する。

次に、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録しておく予測点グリーン関数データベースの作成のためのデータ処理について説明する。図６は本発明の実施形態に係る津波予測システム１で準備される予測点グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。このような予測点に関するグリーン関数データベースの作成処理のフローチャートは、ほぼ観測点のそれと同様のものであるが、以下、説明する。

図６において、ステップＳ２００で、予測点グリーン関数データベース作成処理の開始が開始されると、続いて、ステップＳ２０１で、単位波源要素Ｓ_jの変数ｊにｊ＝１をセットし、ステップＳ２０２で、予測点Ｃ_pの変数ｐにｐ＝１をセットする。

次のステップＳ２０３では、（単位波源要素Ｓ_j）から（予測点Ｃ_p）へのグリーン関数Ｇ^c（ｔ）を従来周知の方法によって算出する。

次のステップＳ２０４では、算出したグリーン関数Ｇ^c（ｔ）を情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶する。

次のステップＳ２０５では、全ての予測点について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ２０５の判定がＮＯであるときには、ステップＳ２０７に進みｐを＋１インクリメントして、再びステップＳ２０３に戻る。一方、ステップＳ２０５の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、全ての単位波源要素について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ２０６の判定がＮＯであるときには、ステップＳ２０８に進みｊを＋１インクリメントして、再びステップＳ２０２に戻る。一方、ステップＳ２０６の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ２０９に進み、予測点グリーン関数データベースの作成処理を終了する。

本発明に係る津波予測システム１においては、以上のような処理により作成された観測点グリーン関数データベースＤＢ₁、及び、予測点グリーン関数データベースＤＢ₂が、地震そしてそれに伴う津波の発生前に準備され、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録される。

次に、本発明に係る津波予測システム１において、地震が発生した際の処理について説明する。地震が発生すると、海底に設置されている海底圧力センサ１０_iにおいては、発生した地震により姿勢が変わってしまうことがある。これにより、海底圧力センサ１０_iの実センサ部（不図示）にかかる圧力が変わってしまい、海底圧力センサ１０_iで検出される圧力検出データが、オフセットしてしまうことがある。このようなオフセットを含んだ圧力検出データをそのまま津波予測に用いてしまうと、予測精度が低下してしまう。

そこで、本発明に係る津波予測システム１の第１の実施形態では、上記のようなオフセットの有無を判定して、オフセットがあるものと判定された場合には、オフセットを除去するような処理を実行する。

まず、オフセットの有無の判定について説明するが、圧力検出データの成り立ちについ
て説明しておく。海底圧力センサ１０_iによって検出される圧力検出データをＰ_obsとすると、このＰ_obsは下式で表される複数の圧力成分の和として検出されたものであると考えることができる。
Ｐ_obs＝Ｐ_tsm＋Ｐ_wdp＋Ｐ_eqm＋Ｐ_tid＋Ｐ_ofs＋Ｐ_dri
ここで、
Ｐ_tsm：津波と地震に伴う海底の地盤変動による圧力成分
Ｐ_wdp：通常の水深（地震発生前の水深）による圧力成分
Ｐ_eqm：地震動の伝播に伴う圧力成分
Ｐ_tid：潮汐による圧力成分
Ｐ_ofs：上記オフセットによる圧力成分
Ｐ_dri：上記ドリフトによる圧力成分
である。

海底圧力センサ１０_iによって検出される圧力検出データをＰ_obsが以上のような成り立ちであることを踏まえて、以下、オフセット判定処理について説明する。図７は本発明の実施形態に係る津波予測システム１におけるオフセット判定処理のフローチャートを示す図である。このようなフローチャートによる処理は、着目する１つの観測点について行われるものであり、個々の観測点についての処理は独立している。なお、フローチャートの処理ステップの左側には、当該処理ステップによって得られる圧力成分が記載されている。

図７において、ステップＳ３００で、オフセット判定処理が開始されると、次のステップＳ３０１では、例えば、気象庁が配信している緊急地震速報などの地震データを受信し取得する処理が実行される。このような地震データの受信・取得は、通信ネットワークＮを介して行われる。また、本発明に係る津波予測システム１においては、地震データからは、少なくとも、地震発生時刻に係る情報と、地震の規模（マグニチュード）に係る情報とを取得する。

次のステップＳ３０２では、海底圧力センサ１０_iによる圧力検出データ（Ｐ_obs）を取得する処理を実行する。

続いて、ステップＳ３０３では、現在時刻と、各海底圧力センサ１０_iが設置される位置における時刻と潮汐との関係を記述した時刻／潮汐データテーブルＤＴ₁とを参照して、圧力検出データ（Ｐ_obs）からＰ_tidを減算により除去する処理を実行する。

次のステップＳ３０４では、ローパスフィルタによりＰ_eqmを除去する処理を実行する。Ｐ_eqmは、地震動に伴う圧力成分であり、予測のために用いる圧力成分であるＰ_tsmと比すると、振動周波数が高く、振動周期が短い。ステップＳ３０４でのローパスフィルタ処理では、振動周波数が低く、振動周期が長い振動成分のみを通過させるフィルタが用いられる。

地震のマグニチュードが大きくなればなるほど、津波もより大きくなり、津波の振動周期もより長くなる傾向があるので、本発明においては、ローパスフィルタにおけるフィルタ設定を地震のマグニチュードに応じて変更するようにしている。このためのテーブルが、マグニチュード／フィルタ設定データテーブルＤＴ₂であり、ステップＳ３０４では、これが参照されて、ローパスフィルタフィルタ設定のためのパラメーターが選択される。また、地震のマグニチュードについては、受信・取得された地震データが参照される。

マグニチュード／フィルタ設定データテーブルＤＴ₂の一例としては、地震のマグニチュードが７未満であるときには、振動周期が１００秒未満である振動をカットする設定と
する。そして、地震のマグニチュードが７以上８未満であるときには、振動周期が２００秒未満である振動をカットする設定とする。そして、地震のマグニチュードが８以上であるときには、振動周期が４００秒未満である振動をカットする設定とする。図８には、このようなステップＳ３０４を経て、振動周波数が高く、振動周期が短い波形が取り除かれた波形データが示されている。

次のステップＳ３０５では、地震発生前の圧力検出データに基づいて水圧変化率の地震前所定時間分の平均値に基づいてドリフトの大きさを算出し、Ｐ_driによる圧力成分を除去する処理を実行する。

海底圧力センサ１０ｎにおいては、圧力検出データのベースラインが、漸増したり漸減したりするドリフトと言われる現象が発生し、正確な圧力検出データの阻害要因となることがある。そこで、本発明に係る津波予測システム１においては、このよう海底圧力センサ１０_nのベースラインの変動特性であるドリフトを除去する処理を以下のように実行する。

図８は海底圧力センサ１０ｎのベースラインの変動特性であるドリフトを説明する図である。図８の二点鎖線に示すように、波形データが漸増するベースラインが存在することがわかる。ステップＳ３０５では、ドリフトの時間変化率の大きさを算出し、ドリフトの除去処理を実行する。ここでは、ドリフトが時間によらず一定の割合で増加あるいは減少する、すなわち、ドリフトの時間変化率は一定と近似できる（ドリフトは時間に比例する直線である）と仮定し、地震前所定時間分の圧力検出データに基づいて、時系列を直線とした時の直線の傾きを算出する。算出方法としては、最小二乗法などがある。地震前所定時間としては、例えば２０分間程度とすることができる。この傾きはドリフトの大きさ（時間変化率）に等しいと見なすことができるため、図９に示すように、ベースラインが水平になるように、地震発生後の圧力検出データからドリフト除去を行う処理を実行する。ドリフトの除去処理としては、地震発生時刻を原点として、ドリフトの時間変化率と時間の積を減算することにより実行する。このような処理は、ドリフト除去処理の一例であり、他の処理方法によってドリフトの大きさを算出し、ドリフトを除去するようにしてもよい。例えば、最小二乗法によってドリフトに基づくベースラインの傾きを求めることに代え、時間微分によってドリフトに基づくベースラインの傾きを求めるようにしてもよい。

図９には、ステップＳ３０５を経て、ドリフトが除去された波形データが示されている。次のステップＳ３０６では、水深による圧力成分（Ｐ_wdp）を除去する処理を実行する。ここでは、地震発生前の水深は一定であるため、Ｐ_wdpは一定となることに基づいて、水圧値の地震前所定時間分の平均値を算出し、平均値を圧力検出データから減算することにより処理を実行する。

上記のような処理が実行されると、続いて、ステップＳ３０７では、時間微分を施す処理が実行され、（ｄＰ／ｄｔ）が取得され、ステップＳ３０８では、時間微分値が予め定められた所定値以上であるか否かが判定される。

図１０は時間微分値を用いたオフセットの判定を説明した図である。図１０（ａ）はオフセット量が小さいときの海底圧力波形を示しており、図１０（ｂ）はオフセット量が大きいときの海底圧力波形を示している。また，図１０（ｃ）はオフセット量が小さいときの海底圧力波形の時間微分を示しており、図１０（ｄ）はオフセット量が大きいときの改定圧力波形の時間微分を示している。オフセット判定処理では、図１０（ｃ）のように、予め定められた所定値よりも時間微分値が小さい場合には、所定値を超えないと判定される。図１０（ｄ）のように、予め定められた所定値よりも時間微分値が大きい場合には、所定値を超えたと判定される。

ステップＳ３０８における判定がＮＯであるときには、ステップＳ３０９で「オフセット無し判定」（Ｐ_ofsがゼロである）とされる。一方、ステップＳ３０８における判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ３１０ で「オフセット有り判定」（Ｐ_ofsがゼロでない）とされる。

ステップＳ３１１で、オフセット判定処理が終了される。

上記のようなオフセット判定処理による結果を踏まえて、続いて、海底圧力センサ１０_iによる圧力検出データから津波波形（Ｐ_tsm）を抽出して、データベースを作成する処理を実行する。このようなデータベースは、沿岸における予測点での津波予測に用いられる。

図１１は本発明の実施形態に係る津波予測システム１における観測津波波形データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。このようなフローチャートによる処理は、着目する１つの観測点について行われるものであり、個々の観測点についての処理はそれぞれ独立している。なお、フローチャートの処理ステップの左側には、当該処理ステップによって得られる圧力成分が記載されている。

また、図１１のフローチャートによる処理ステップは、図７のフローチャートによる処理と一部重複しているものもあり、図７による処理を流用できるステップもある。しかしながら、類似する処理ステップであっても、処理ステップの順序によって結果が異なってくるので、フローチャートのステップ中の記載内容が同じだからと言って、そのまま利用することができないステップもあることに留意する必要がある。

図１１において、ステップＳ４００で観測津波波形データベース作成処理が開始されると、次のステップＳ４０１では、例えば、気象庁が配信している緊急地震速報などの地震データを受信し取得する処理が実行される。このような地震データの受信・取得は、通信ネットワークＮを介して行われる。また、本発明に係る津波予測システム１においては、地震データからは、少なくとも、地震発生時刻に係る情報と、地震の規模（マグニチュード）に係る情報とを取得する。

次のステップＳ４０２では、海底圧力センサ１０_iによる圧力検出データ（Ｐ_obs）を取得する処理を実行する。

続いて、ステップＳ４０３では、現在時刻と、各海底圧力センサ１０_iが設置される位置における時刻と潮汐との関係を記述した時刻／潮汐データテーブルＤＴ₁とを参照して、圧力検出データ（Ｐ_obs）からＰ_tidを減算により除去する処理を実行する。

次のステップＳ４０４では、オフセット有り判定（Ｐ_ofsがゼロでない）の場合のみ、オフセットを除去する（差分除去・波形を繋げる）処理を実行する。なお、オフセット無し判定（Ｐ_ofsがゼロである）の場合には、ステップＳ４０４の処理はスキップされる。

図１２は海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データの一例を示す図である。ステップＳ４０４では、図１２で示されるオフセットによる差分を除去して、波形を連続させる処理を実行する。オフセットによる差分量は、例えば、地震前後の圧力検出データのベースラインの平均の差などにより求めることができる。図１３は海底圧力センサ１０_nによって取得される圧力検出データからオフセットを除去する処理した波形データを示す図である。

ステップＳ４０５では、ローパスフィルタによりＰ_eqmを除去する処理を実行する。この際のフィルタの設定においては、先に説明したように、地震データに含まれるマグニチュード情報と、マグニチュード／フィルタ設定データテーブルＤＴ₂とが参照される。

次のステップＳ４０６では、地震発生前の圧力検出データに基づいてドリフトの大きさを算出し、Ｐ_driによる圧力成分を除去する処理を実行する。ここでは、ドリフトが時間によらず一定の割合で増加あるいは減少する、すなわち、ドリフトの時間変化率は一定と近似できる（ドリフトは時間に比例する直線である）と仮定し、地震前所定時間分の圧力検出データに基づいて、時系列を直線とした時の直線の傾きを算出する。この傾きはドリフトの変化率に等しいと見なすことができるため、先に説明したように、ベースラインが水平になるように、算出された水圧変化率（直線の傾き）に基づいて地震発生後の圧力検出データドリフト除去を行う処理を実行する。地震前所定時間としては、例えば２０分間程度とすることができる。

あるいは、ドリフトが時間に比例する直線であると仮定すると、その時間微分は直線の時間変化率（傾き）と一致する定数となる。このことに基づくと、圧力検出データに時間微分処理を施し、地震前の所定の時刻における水圧時間微分値（あるいは、より安定して傾きを算出するために、水圧時間微分値の地震前所定時間の平均値）からでも、水圧変化率を算出することが可能である。その後、算出された水圧変化率（直線の傾き）に基づいて、ベースラインが水平になるように、地震発生後の圧力検出データドリフト除去を行う処理を実行する。地震前所定時間としては、例えば２０分間程度とすることができる。これらのような処理は、ドリフト除去処理の一例であり、他の処理方法によってドリフトを除去するようにしてもよい。

次のステップＳ４０７では、水深による圧力成分（Ｐ_wdp）を除去する処理を実行する。ここでは、地震発生前の水深は一定であるため、Ｐ_wdpは一定となることに基づいて、水圧値の地震前所定時間分の平均値を算出し、平均値を圧力検出データから減算することにより処理を実行する。

このような処理を施された波形データは、津波の圧力成分（Ｐ_tsm）に基づく波形データに相当するものとなる。次のステップＳ４０８では、このような津波の圧力成分（Ｐ_tsm）の波形データを、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録する処理を実行する。このステップで、記憶部（不図示）に記憶・収録されたデータを、観測津波波形データベースＤＢ₃と称する。

次の、ステップＳ４０９で、観測津波波形ＤＢ作成処理を終了する。

地震の発生後、上記のようにして得られた観測津波波形データベースＤＢ₃に基づいて、続いて、本発明に係る津波予測システム１では予測処理や、必要に応じて予測に基づいた警報処理が実行される。次に、これらの処理のアルゴリズム例について説明する。

図１４は本発明の実施形態に係る津波予測システム１における予測・警報処理の作成処理のフローチャートを示す図である。

図１４において、ステップＳ５００で、予測・警報処理が開始されると、続いて、ステップＳ５０１に進み、観測津波波形データベースＤＢ₃と、観測点グリーン関数データベースＤＢ₁とからデータを取得し、式（６）を用いたインバージョンによって、複数の単位波源要素（Ｓ_j）毎の高さの変動量（ａ_j）を算出する処理を実行する。

ステップＳ５０１の処理によって、発生した地震による津波の初期波高の状態が推定さ
れる。以下のステップでは、このような初期波高の津波が、沿岸において着目する予測点にどのような海面の変動をもたらすかを予測する。

まず、ステップＳ５０２では、予測点Ｃ_pの変数ｐにｐ＝１がセットされる。

続いて、ステップＳ５０３では、ステップＳ５０１で算出された単位波源要素の変動量（ａ_j）に基づいて予測点Ｃ_pにおける変動量（ｄ_p）を算出する処理を実行する。このような処理は、図３に示す考え方、及び式（８）に基づいて行うことで、変動量（ｄ_p）を算出することができる。

ステップＳ５０４では、閾値以上の変動量が算出されたか否かが判定される。ステップＳ５０４における判定がＹＥＳであればステップＳ５０５に進み、予測点Ｃ_pの周辺に設けられている警報装置５０によって、予測点Ｃ_p周辺のエリアに対して、津波が予測され、避難が必要である旨の警報を行う処理を実行する。

一方、ステップＳ５０４における判定がＮＯであればステップＳ５０６に進み、全ての予測点について処理が完了したか否かが判定される。ステップＳ５０６の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ５０７に進みｐを＋１インクリメントして、再びステップＳ５０３に戻る。一方、ステップＳ５０６の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ５０８に進み、予測・警報処理を終了する。

以上のように、本発明に係る津波予測システム１は、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理を実行するので、このような本発明に係る津波予測システム１によれば、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

また、本発明に係る津波予測システム１は、海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行するので、このような本発明に係る津波予測システム１によれば、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

次に、本発明の他の実施形態である第２実施形態について説明する。第２実施形態に係る津波予測システム１では、圧力に基づく波形データについては、以下に記述する理由により、基本的に時間微分処理を行ったものを扱うことで、第１実施形態で必要であったオフセット判定処理が不要となる。

図１５は、オフセットが含まれる海底圧力データの時間微分処理について説明した図である。図１５（ａ）は、オフセットを含まない、本来の海底における圧力変動（津波）を示しており、図１５（ｂ）はオフセットが含まれる海底圧力波形を示している。図１５（ｃ）は本来の海底における圧力変動の時間微分波形を示しており、図１５（ｄ）はオフセットを含む海底圧力波形の時間微分を示している。オフセットを含む海底圧力データは、時間微分することによって、図１５（ｄ）に示すように地震発生時のみに鋭いピークを持つ波形となり、地震後の波形は図１５（ｃ）に示した本来の圧力の時間微分波形と等しくなる。これを利用することにより、オフセットの影響を取り除くことが可能となる。もちろん、第１実施形態で実行したオフセット判定、及びオフセット除去処理を施した波形に対して、時間微分を施した波形を扱っても良い。

以下、第１実施形態と相違する処理の流れに基づいて、第２実施形態の説明を行う。

第２実施形態においては、第１実施形態の観測点グリーン関数に代えて、微分処理が施された観測点微分グリーン関数を、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録しおく。まず、この観測点微分グリーン関数の作成について説明する。

図１６は本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１で準備される観測点微分グリーン関数データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。

図１６において、ステップＳ６００で、観測点微分グリーン関数データベース作成処理の開始が開始されると、続いて、ステップＳ６０１で、単位波源要素Ｓ_jの変数ｊにｊ＝１をセットし、ステップＳ６０２で、観測点Ｏ_iの変数ｉにｉ＝１をセットする。

次のステップＳ６０３では、（単位波源要素Ｓ_j）から（観測点Ｏ_i）へのグリーン関数Ｇ（ｔ）を従来周知の方法によって算出する。続く、ステップＳ６０４では、算出されたグリーン関数Ｇ（ｔ）に時間微分を施す処理を実行する。

次のステップＳ６０５では、時間微分された微分グリーン関数Ｇ（ｔ）を情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶する。これを、観測点微分グリーン関数データベースＤＢ₄と称する。

次のステップＳ６０６では、全ての観測点について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ６０６の判定がＮＯであるときには、ステップＳ６０８に進みｉを＋１インクリメントして、再びステップＳ６０３に戻る。一方、ステップＳ６０６の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ６０７に進む。

ステップＳ６０７では、全ての単位波源要素について処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ６０７の判定がＮＯであるときには、ステップＳ６０９に進みｊを＋１インクリメントして、再びステップＳ６０２に戻る。一方、ステップＳ６０７の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ６１０に進み、観測点微分グリーン関数データベースの作成処理を終了する。

次に、地震が発生した後に、観測した津波に関するデータを取得する処理を実行するが、第２実施形態においては、このようなデータは微分された波形データとなる。図１５は本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１における観測津波微分波形データベースの作成処理のフローチャートを示す図である。

このようなフローチャートによる処理は、着目する１つの観測点について行われるものであり、個々の観測点についての処理はそれぞれ独立している。なお、フローチャートの処理ステップの左側には、当該処理ステップによって得られる圧力成分が記載されている。

図１７において、ステップＳ７００で観測津波微分波形データベース作成処理が開始されると、次のステップＳ７０１では、例えば、気象庁が配信している緊急地震速報などの地震データを受信し取得する処理が実行される。このような地震データの受信・取得は、通信ネットワークＮを介して行われる。また、第２実施形態に係る津波予測システム１においては、地震データからは、少なくとも、地震発生時刻に係る情報と、地震の規模（マグニチュード）に係る情報とを取得する。

次のステップＳ７０２では、海底圧力センサ１０_iによる圧力検出データ（Ｐ_obs）を取得する処理を実行する。

続いて、ステップＳ７０３では、現在時刻と、各海底圧力センサ１０_iが設置される位置における時刻と潮汐との関係を記述した時刻／潮汐データテーブルＤＴ₁とを参照して、圧力検出データ（Ｐ_obs）からＰ_tidを減算により除去する処理を実行する。

次のステップＳ７０４では、ローパスフィルタにより、地震動による成分であるＰ_eqmを除去する処理を実行する。この際のフィルタの設定においては、先に説明したように、地震データに含まれるマグニチュード情報と、マグニチュード／フィルタ設定データテーブルＤＴ₂とが参照される。また、ステップＳ７０４では、実施形態１におけるステップＳ４０４と同じように、オフセットを除去する処理を実行しても良い。

次のステップＳ７０５では、地震発生前の圧力検出データに基づいてドリフトの大きさを算出し、Ｐ_driよる圧力成分を除去する処理を実行する。ここでは、ドリフトが時間によらず一定の割合で増加あるいは減少する、すなわち、ドリフトの時間変化率は一定と近似できる（ドリフトは時間に比例する直線である）と仮定し、地震前所定時間分の圧力検出データに基づいて、時系列を直線とした時の直線の傾きを算出する。この傾きはドリフトの変化率に等しいと見なすことができるため、先に説明したように、ベースラインが水平になるように、算出された水圧変化率（直線の傾き）に基づいて地震発生後の圧力検出データドリフト除去を行う処理を実行する。地震前所定時間としては、例えば２０分間程度とすることができる。

あるいは、ドリフトが時間に比例する直線であると仮定すると、その時間微分は直線の時間変化率（傾き）と一致する定数となる。このことに基づくと、圧力検出データに時間微分処理を施し、地震前の所定の時刻における水圧時間微分値（あるいは、より安定して傾きを算出するために、水圧時間微分値の地震前所定時間の平均値）からでも、水圧変化率を算出することが可能である。その後、算出された水圧変化率（直線の傾き）に基づいて、ベースラインが水平になるように、地震発生後の圧力検出データドリフト除去を行う処理を実行する。地震前所定時間としては、例えば２０分間程度とすることができる。これらのような処理は、ドリフト除去処理の一例であり、他の処理方法によってドリフトを除去するようにしてもよい。

次のステップＳ７０６では、水深による圧力成分（Ｐ_wdp）を除去する処理を実行する。ここでは、地震発生前の水深は一定であるため、Ｐ_wdpは一定となることに基づいて、水圧値の地震前所定時間分の平均値を算出し、平均値を圧力検出データから減算することにより処理を実行する。

次のステップＳ７０７では、ステップＳ７０６で処理された波形データに対して時間微分を施し、地震発生時に生じるスパイクノイズがあればこれを除去する処理を実行する。すなわち、本ステップでは、波形データに対して時間微分を施し、図１５（ｃ）に示すように、地震発生時に生じるスパイクノイズがなければ、そのままの時間微分された波形データを利用する。一方、波形データに対して時間微分を施し、図１５（ｄ）に示すような、地震発生時に生じるスパイクノイズが存在すれば、このようなスパイクノイズについては、除去する処理を実行する。このようなスパイクノイズはオフセットに基づくものであるので、スパイクノイズを除去することで、微分波形データ（ｄＰ_tsm／ｄｔ）からオフセットの影響を排除することができる。

スパイクノイズ除去の具体的な方法の一例を挙げる。スパイクノイズが地震発生時刻に瞬間的に含まれるものであることを考慮すると、地震発生前後の時間微分波形を、地震発生前の所定時刻の時間微分値と、地震発生後所定時刻の時間微分値とを用いて線形補間することにより、地震発生時のスパイクノイズを時間微分波形から取り除くことが可能となる。地震発生前の所定時刻としては、例えば地震発生の３分前、地震発生後の所定時刻としては、例えば地震発生の３分後、とすることができる。

ここで得られる波形データは、図１５に基づいて説明したように、津波の圧力成分（Ｐ
_tsm）に基づく波形データの微分波形データ（ｄＰ_tsm／ｄｔ）に相当するものとなる。次のステップＳ７０７では、このような津波の微分波形データ（ｄＰ_tsm／ｄｔ）を、情報処理装置２０の記憶部（不図示）に記憶・収録する処理を実行する。このステップで、記憶部（不図示）に記憶・収録されたデータを、観測津波微分波形データベースＤＢ₅と称する。

次の、ステップＳ７０９で、観測津波波形ＤＢ作成処理を終了する。

地震の発生後、上記のようにして得られた観測津波微分波形データベースＤＢ₅に基づいて、続いて、第２実施形態に係る津波予測システム１では予測処理や、必要に応じて予測に基づいた警報処理が実行される。次に、これらの処理のアルゴリズム例について説明する。

図１８は本発明の第２実施形態に係る津波予測システム１における予測・警報処理の作成処理のフローチャートを示す図である。

図１８において、ステップＳ８００で、予測・警報処理が開始されると、続いて、ステップＳ８０１に進み、観測津波微分波形データベースＤＢ₅と、観測点微分グリーン関数データベースＤＢ₄とからデータを取得し、各ＧをｄＧ／ｄｔに置換した式（６）を用いたインバージョンによって、複数の単位波源要素（Ｓ_j）毎の高さの変動量（ａ_j）を算出する処理を実行する。

ステップＳ８０１の処理によって、発生した地震による津波の初期波高の状態が推定される。以下のステップでは、このような初期波高の津波が、沿岸において着目する予測点にどのような海面の変動をもたらすかを予測する。

まず、ステップＳ８０２では、予測点Ｃ_pの変数ｐにｐ＝１がセットされる。

続いて、ステップＳ８０３では、ステップＳ８０１で算出された単位波源要素の変動量（ａ_j）に基づいて予測点Ｃ_pにおける変動量（ｄ_p）を算出する処理を実行する。このような処理は、図３に示す考え方、及び式（８）に基づいて行うことで、変動量（ｄ_p）を算出することができる。

ステップＳ８０４では、閾値以上の変動量が算出されたか否かが判定される。ステップＳ８０４における判定がＹＥＳであればステップＳ８０５に進み、予測点Ｃ_pの周辺に設けられている警報装置５０によって、予測点Ｃ_p周辺のエリアに対して、津波が予測され、避難が必要である旨の警報を行う処理を実行する。

一方、ステップＳ８０４における判定がＮＯであればステップＳ８０６に進み、全ての予測点について処理が完了したか否かが判定される。ステップＳ８０６の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ８０７に進みｐを＋１インクリメントして、再びステップＳ８０３に戻る。一方、ステップＳ８０６の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ８０８に進み、予測・警報処理を終了する。

以上のような、第２実施形態に係る津波予測システム１においても、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理を実行するので、このような第２実施形態に係る津波予測システム１によれば、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

また、第２実施形態に係る津波予測システム１は、海底圧力センサのベースラインの変
動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行するので、津波予測を精度高く行うことが可能となる。

１・・・津波予測システム
１０_i・・・海底圧力センサ
２０・・・情報処理装置
５０・・・警報装置
Ｏ_i・・・観測点
Ｃ_p・・・沿岸予測点
Ｎ・・・通信ネットワーク
ＤＴ・・・データテーブル
ＤＢ・・・データベース

Claims (14)

1. 海底に設置され、圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力する海底圧力センサと、前記海底圧力センサが出力する圧力検出データを取得して、取得した圧力検出データに基づくデータ処理を行う情報処理装置と、を少なくとも備え、地震発生による津波の予測を行う津波予測システムにおいて、
   前記情報処理装置が、
   圧力検出データのデータ処理過程でデータに時間微分を施す微分処理と、
   前記微分処理に基づいて、海底圧力センサが出力する圧力検出データにオフセットが含まれるか否かを判定する判定処理と、
   前記判定処理で圧力検出データにオフセットが含まれると判断されると、圧力検出データのデータ処理過程でオフセットを除去するオフセット除去処理と、
   を実行することを特徴とする津波予測システム。
2. さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、ローパスフィルタを施して地震動に伴う圧力変動成分を除去することを特徴とする請求項１に記載の津波予測システム。
3. さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、前記海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の津波予測システム。
4. 前記ドリフト除去処理では、地震前所定時間分の水圧の時間変化率に基づいてドリフトの大きさを算出することを特徴とする請求項３に記載の津波予測システム。
5. さらに、前記オフセット除去処理、及び／又は、前記ドリフト除去処理が実行された津波波形に基づいて、解析対象海域における複数の単位波源要素における変動量を算出する単位波源要素変動量算出処理を実行することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の津波予測システム。
6. さらに、前記単位波源要素変動量算出処理で算出された複数の単位波源要素における変動量に基づいて、沿岸における予測点の変動量を算出する沿岸予測点変動量算出処理を実行することを特徴とする請求項５に記載の津波予測システム。
7. さらに、前記沿岸予測点変動量算出処理で算出された変動量が所定以上であるとき警報を行う警報処理を実行することを特徴とする請求項６に記載の津波予測システム。
8. 海底に設置され、圧力を検出し、検出した圧力検出データを出力する海底圧力センサと、前記海底圧力センサが出力する圧力検出データを取得して、取得した圧力検出データに基づくデータ処理を行う情報処理装置と、を少なくとも備え、地震発生による津波の予測を行う津波予測システムにおいて、
   前記情報処理装置が、
   圧力検出データのデータ処理過程で、時間微分を施し、スパイクノイズがあればこれを除去する微分処理、
   を実行することを特徴とする津波予測システム。
9. さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、前記海底圧力センサのベースラインの変動特性であるドリフトを除去するドリフト除去処理を実行することを特徴とする請求項８に記載の津波予測システム。
10. 前記ドリフト除去処理では、地震前所定時間分の水圧の時間変化率に基づいてドリフトの
    大きさを算出することを特徴とする請求項９に記載の津波予測システム。
11. さらに、圧力検出データのデータ処理過程で、ローパスフィルタを施すローパスフィルタ処理を実行することを特徴とする請求項８乃至請求項１０のいずれか１項に記載の津波予測システム。
12. さらに、前記微分処理が実行された津波微分波形に基づいて、解析対象海域における複数の単位波源要素における変動量を算出する単位波源要素変動量算出処理を実行することを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の津波予測システム。
13. さらに、前記単位波源要素変動量算出処理で算出された複数の単位波源要素における変動量に基づいて、沿岸における予測点の変動量を算出する沿岸予測点変動量算出処理を実行することを特徴とする請求項１２に記載の津波予測システム。
14. さらに、前記沿岸予測点変動量算出処理で算出された変動量が所定以上であるとき警報を行う警報処理を実行することを特徴とする請求項１３に記載の津波予測システム。

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