JP7282306B2 - 地震観測装置、地震観測方法および地震観測プログラム - Google Patents

Description

本発明は、地震観測装置、地震観測方法および地震観測プログラムに関する。

地震の観測に関連して、特許文献１には、緊急地震速報に連動して複数の水門を開閉制御する水門自動開閉システムが記載されている。
また特許文献２には、災害に関する情報を受信して警告音を出力する通信装置が記載されている。この通信装置は、災害に関する情報を受信した後、所定の時間の間キー操作が無い場合に、警告音を出力する。

特開２００５－２７３１８８号公報 特開２０１０－１３０４５１号公報

地震の発生が検知された場合に、その地震を解析するためには、その地震の種類など、その地震に関するより多くの情報を得ることが望ましい。

本発明は、上述の課題を解決することのできる地震観測装置、地震観測方法および地震観測プログラムを提供することを目的としている。

本発明の第１の態様によれば、地震観測装置は、水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得するデータ取得手段と、前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定する事象判定手段とを備える。

本発明の第２の態様によれば、地震観測方法は、水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得し、前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定する。

本発明の第３の態様によれば、地震観測プログラムは、コンピュータに、水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得させ、前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定させる。

この発明によれば、発生した地震に関する情報を比較的多く得ることができる地震観測装置が得られる。

実施形態に係る地震観測システムの構成例を示すブロック図である。 実施形態に係る地震処理システムの機能構成の例を示すブロック図である。 実施形態に係るモデル生成装置の機能構成の例を示すブロック図である。 本発明の最小構成の実施形態に係る地震観測装置を示すブロック図である。 本発明の最小構成の実施形態に係る地震観測方法における処理手順を示すフローチャートである。 少なくとも１つの上記実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

以下、本発明の実施形態を説明する。以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、実施形態に係る地震観測システムの構成例を示す概略ブロック図である。図１に示すように、地震観測システム１００は、センサ２１０－１～２１０－Ｎ（Ｎは、Ｎ≧２の整数）と、地震観測装置１１０とを備える。地震観測装置１１０は、通信部１２０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。記憶部１８０は、モデル記憶部１８１を備える。制御部１９０は、事象判定部１９１と、事象発生判定部１９２と、事象種類判定部１９３とを備える。

地震観測システム１００は、地震を観測するためのシステムである。
センサ２１０－１～２１０－Ｎの各々は、地面の動きに関する状態量を測定するセンサである。センサ２１０－１～２１０－Ｎには、異なる種類のセンサが含まれる。特に、センサ２１０－１～２１０－Ｎには、水圧計、微差圧計、地震計および広帯域地震計が含まれる。
センサ２１０－１～２１０－Ｎを総称してセンサ２１０と表記する。

水圧計は、水圧を測定するセンサである。地震観測システム１００では、水圧計は海底など水中に設置されて、地震等の振動によって生じる水圧の変化を測定する。水圧計としてハイドロホン（Hydrophone）を用いることができるが、これに限定されない。
微差圧計は水圧計の一種であり海底など水中に設置される。微差圧計は、圧力の差を測る示差圧計のうち、微小な圧力（例えば、５００ニュートン毎平方メートル（Ｎ／ｍ２）以下）を測定可能なセンサである。地震観測システム１００では、微差圧計は、微小な振動を測定可能なセンサとして用いられる。
以下では、一般の水圧計（微差圧計以外の水圧計）を単に水圧計と称する。また、一般の水圧計および微差圧計など、水圧を測定するセンサを水圧計と総称する。特に区別が必要な場合は、一般の水圧計を一般水圧計と称する。

地震計は、地震等による振動を測定するセンサである。特にここでは、広帯域地震計との比較における一般の地震計を地震計と称する。一般の地震計は、広帯域地震計との比較において、比較的高周波の振動に対する感度がよい。
また、一般の地震計および広帯域地震計など、地震等の振動を測定するセンサを地震計と総称する。特に区別が必要な場合は、一般の地震計を一般地震計と称する。
広帯域地震計は、比較的広い周波数の振動を測定可能なセンサである。地震観測システム１００では、広帯域振動計は、特に比較的低周波の振動に対する感度のよい地震計として用いられる。

センサ２１０は、観測点に設置される。ここでいう観測点は、地震等の揺れ（振動）を観測するためのセンサが設置される地点である。観測点は、地震観測点または震度観測点とも称される。観測点のセンサが測定する振動を、その観測点における振動とも称する。
１つの観測点に、種類の異なる複数のセンサ２１０が設置されていてもよい。
水圧計が設置される観測点は、例えば海底など水中に設けられる。
個々の観測点を単独観測点とも称する。

地震観測装置１１０は、各々のセンサ２１０のセンサ測定値を取得して地震の観測を行う。地震観測装置１１０は、例えばワークステーション（Workstation）またはメインフレーム（Mainframe）等のコンピュータを用いて構成される。
地震観測装置１１０は、地震計のセンサ測定値と水圧計のセンサ測定値とを用いてＰ波（Primary Wave）とＳ波（Secondary Wave）とを区別する。

ここで、Ｐ波は疎密波なので水中を伝播し水圧計で測定される。一方、Ｓ波はねじれ波なので水中を伝わらず、水圧計では測定されない。そこで、地震観測装置１１０は、地震計および水圧計の何れでも測定された地震波をＰ波と判定する。また、地震観測装置１１０は、地震計では測定されるが水圧計では測定されない地震波をＳ波と判定する。

一般的にＰ波は、Ｓ波よりも振幅が小さい。このため、Ｓ波は観測されるがＰ波はノイズ成分に埋もれて観測されない場合がある。この場合、Ｓ波を誤ってＰ波であると判定してしまうと、震源地の推定精度が低下すること、あるいは、震源地を推定できないことにつながる。これに対し、地震観測装置１１０がＰ波とＳ波とを正確に識別することで、Ｓ波を誤ってＰ波であると判定してしまう可能性を低減させることができる。したがって、震源地の推定精度が低下する可能性、あるいは、震源地が推定できなくなる可能性を低減させることができる。

また、地震観測装置１１０は、水圧計のセンサ測定値と微差圧計のセンサ測定値とを用いて海底地すべりの発生を検出する。水圧計と微差圧計とでは、高い感度で検出できる振動の周波数帯域が異なる。これら２つのセンサの測定値を用いることで、海底地すべりの検出が可能になる。
海底地すべりは、海底地形が変化する場合に生じる場合がある。また、海底地すべりと共に津波が生じる場合がある。海底地すべりを発見してその地域を調査することで、海底地形の変形や津波の発生についての研究が進むことが期待される。

また、地震観測装置１１０は、通常地震計のセンサ測定値と広帯域地震計のセンサ測定値とを用いて超低周波地震の発生を検出する。通常地震計と広帯域地震計とでは、高い感度で検出できる振動の周波数帯域が異なる。通常地震計の方が、比較的高い周波数の振動に対する感度が良く、広帯域地震計の方が、比較的低い周波数の振動に対する感度が良い。これら２つのセンサの測定値を用いることで、超低周波地震の検出が可能になる。超低周波地震は、通常の地震と比べて超低周波成分（例えば、０．１ヘルツ（Ｈｚ）程度より低い成分）のシグナルが卓越する地震である。

図２は、実施形態に係る地震処理システムの機能構成の例を示す概略ブロック図である。図２に示す構成で、地震処理システム１は、センサ２１０と、センサデータ収集装置２２０と、地震処理装置２３０と、データサーバ装置２４０と、津波処理装置２５０と、リアルタイム表示端末装置２６１と、メンテナンス端末装置２６２と、対話型処理端末装置２６３とを備える。地震処理装置２３０は、受信部２３１と、単独観測点トリガ処理部２３２と、地震判定部２３３と、相検測部２３４と、震源推定部２３５と、通知処理部２３６とを備える。
センサ２１０は図１のセンサ２１０と同じであり、図１の場合と同一の符号（２１０）を付して、ここでは説明を省略する。
地震処理装置２３０、津波処理装置２５０およびデータサーバ装置２４０は、例えばワークステーションまたはメインフレーム等のコンピュータを用いて構成される。

地震処理システム１は、地震発生時に地震速報を通知する。地震処理システム１は、観測点に設置されているセンサ２１０による測定データを、センサデータ収集装置２２０が収集して地震処理装置２３０へ送信するとともに、データサーバ装置２４０に登録する。
地震処理装置２３０は、センサ２１０による測定データに基づいて地震発生の有無を判定する。地震が発生したと判定した場合、地震処理装置２３０は、震源（震源地）を推定し、推定結果を津波処理装置２５０からの津波情報と共に通知先へ通知する。ここでの通知先は、例えば、地震解析の担当者の端末装置であってもよいし、テレビ局など地震情報を報道する機関であってもよい。

受信部２３１は、センサ２１０による測定データをセンサデータ収集装置２２０から受信し、後段の各部へ出力する。
単独観測点トリガ処理部２３２は、センサ２１０による測定データに基づいて、観測点毎のトリガを判定する。

ここでいうトリガは、日常の生活に伴って発生する通常時の振動（例えばノイズレベル以下の振動）とは異なる振動である。地震処理システム１や地震観測装置１１０は通常時の振動と異なる振動を検出すると、その振動に対して地震観測のための処理を行う。この点で、通常時の振動と異なる振動が、地震処理システム１や地震観測装置１１０が地震観測のための処理を行うトリガになっている。
通常の振動と異なる振動の発生の有無を判定することを、トリガを判定するとも称する。
トリガの検出の有無などトリガの検出状況を示す情報をトリガ検出状況情報と称する。
また、地震など振動発生要因（振動発生要因となる事象）をイベントと称する。海底地すべり、超低周波地震は、それぞれイベントの例に該当する。

単独観測点トリガ処理部２３２は、判定結果を観測点毎のトリガ検出状況情報にて出力する。ここでいうトリガ検出状況情報は、観測点におけるトリガの検出の有無（すなわち、トリガを検出しているか否か）を示す情報である。

地震判定部２３３は、複数の観測点におけるトリガの判定結果に基づいて、地震発生の有無を判定する。例えば、地震判定部２３３は、所定の範囲に含まれる観測点のうち、地震由来のトリガが判定された観測点の割合が所定の割合以上である場合に、地震が発生したと判定する。

相検測部２３４は、地震判定部２３３が地震の発生を判定した場合に、各相の地震波（例えば、Ｐ波、Ｓ波およびＴ波）を検測する。検測方法として、既存の方法を用いるようにしてもよい。
震源推定部２３５は、地震判定部２３３が地震の発生を判定した場合に、相検測部２３４の検測結果に基づいて、震源地を推定する。震源地の推定方法として、既存の方法を用いるようにしてもよい。
通知処理部２３６は、地震判定部２３３が地震の発生を判定した場合に、震源推定部２３５が推定する震源地と、津波処理装置２５０が生成する津波情報とを、予め定められている通知先へ通知する。

データサーバ装置２４０は、センサ２１０による測定データなど、地震の観測に関する各種データを記憶する。また、データサーバ装置２４０は、地震処理装置２３０が各種処理を行うためのパラメータ値を記憶する。例えば、地震処理装置２３０が機械学習による学習済みモデルを用いて各部の処理を行う場合、データサーバ装置２４０が機械学習結果のモデルパラメータ値を記憶するようにしてもよい。

津波処理装置２５０は、地震判定部２３３が地震の発生を判定した場合に、津波の発生の有無を推定する。津波処理装置２５０が津波の発生の有無を推定する方法として、公知の方法を用いることができる。津波処理装置２５０は、津波の発生の有無の推定結果を示す津波情報を通知処理部２３６へ送信する。上記のように、通知処理部２３６が、震源地の情報と津波情報とを取りまとめて通知先へ通知する。

リアルタイム表示端末装置２６１は、センサ２１０による測定データをリアルタイムで表示する。
メンテナンス端末装置２６２は、地震処理システム１のメンテナンス用の端末装置である。例えば、地震処理システム１の保守作業員は、メンテナンス端末装置２６２を用いて、データサーバ装置２４０が記憶しているモデルパラメータ値を更新する。また、地震処理システム１の保守作業員は、センサ２１０の各々が正常に動作しているかどうかをメンテナンス端末装置２６２を用いて確認し、必要に応じてセンサ２１０のメンテナンスを実施する。

対話型処理端末装置２６３は、地震処理システム１の処理のうち人手による処理が必要な部分について、対話形式でユーザに提示してユーザによる処理を受ける。例えば、相検測部２３４の検測についてユーザの処理を受ける場合、対話型処理端末装置２６３が地震波形など検測用の情報を表示し、ユーザによる処理を受け付けるようにしてもよい。

かかる地震処理システム１の構成のうち、地震観測装置１１０が、単独観測点トリガ処理部２３２の機能の一部、および、相検測部２３４の機能の一部を行うようにしてもよい。
具体的には、地震観測装置１１０が、単独観測点トリガ処理部２３２の機能の一部として海底地すべりの発生、および、超低周波地震の発生を検出するようにしてもよい。また、地震観測装置１１０が、相検測部２３４の機能の一部として、Ｐ波の検出およびＳ波の検出を行うようにしてもよい。
地震処理装置２３０が１つの装置として構成され、地震観測装置１１０と地震処理装置２３０の一部とが対応付けられてもよい。あるいは、地震処理装置２３０が、地震観測装置１１０を含む複数の装置として構成されていてもよい。

地震観測装置１１０（図１）の通信部１２０は、他の装置と通信を行う。例えば通信部１２０は、センサデータ収集装置２２０を介してセンサ２１０の各々からの測定データを受信する。センサ２１０は、データ取得部の例に該当する。
記憶部１８０は、各種データを記憶する。記憶部１８０は、地震観測装置１１０が備える記憶デバイスを用いて構成される。

モデル記憶部１８１は、学習済みモデルを記憶する。ここでいう学習済みモデルは、機械学習で得られるモデルである。モデル記憶部１８１は、事象判定部１９１の全部の処理または一部の処理を学習するようにしてもよい。モデル記憶部１８１は、機械学習の結果得られる学習済みモデルを記憶する。

制御部１９０は、地震観測装置１１０の各部を制御して各種処理を実行する。制御部１９０の機能は、地震観測装置１１０が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで実行される。
事象判定部１９１は、複数のセンサ２１０からの測定データに基づいて、地面の動きに関する所定の事象の発生の有無を判定する。

特に、地震観測装置１１０について上述したように、事象判定部１９１は、地震計のセンサ測定値と水圧計のセンサ測定値とを用いてＰ波とＳ波とを区別する。また、事象判定部１９１は、水圧計のセンサ測定値と微差圧計のセンサ測定値とを用いて海底地すべりの発生を検出する。また、事象判定部１９１は、通常地震計のセンサ測定値と広帯域地震計のセンサ測定値とを用いて超低周波地震の発生を検出する。

事象発生判定部１９２は、少なくとも１つのセンサ２１０からの測定データを用いて、トリガ（通常時と異なる振動）の発生を検出する。
事象種類判定部１９３は、事象発生判定部１９２がトリガを検出した場合に、そのトリガのイベント（振動発生要因）を検出する。

特に、事象種類判定部１９３は、水圧計のセンサ測定値と微差圧計のセンサ測定値とを用いて海底地すべりの発生を検出する。また、事象種類判定部１９３は、通常地震計のセンサ測定値と広帯域地震計のセンサ測定値とを用いて超低周波地震の発生を検出する。
また、事象種類判定部１９３は、気象情報を取得して、地震以外の要因で振動が生じている場合を検出する。例えば、風が強いときに、波の影響で水圧が変化する場合がある。
そこで、事象種類判定部１９３が、海底に設けられた観測点について、水面における風が強いことを示す情報を取得した場合、その観測点を処理対象から除外するようにしてもよい。これにより、地震以外の要因による振動を地震によるものと誤判定する可能性を低減させることができる。
事象種類判定部１９３が気象情報を取得する情報源は特定のものに限定されない。例えば、観測点に気象センサ（風速など気象情報を測定し出力するセンサ）が設けられ、事象種類判定部１９３が、この気象センサから気象情報を取得するようにしてもよい。

また、事象種類判定部１９３は、トリガとして検出された地震波がＰ波かＳ波かを判定する。
さらに、事象種類判定部１９３は、地震波が後続波か否かを判定する。ここでいう後続波は、地震波が観測点に到達した後、その地震波が地表にてさらに地震波を生じさせるなど、先行して到達した地震波に起因してさらに生じる地震波である。

制御部１９０の各部の処理を機械学習で生成する場合、地震観測装置１１０が機械学習を実行するようにしてもよいし、地震観測装置１１０とは別の装置が機械学習を実施するようにしてもよい。以下では図３を参照して、地震観測装置１１０とは別のモデル生成装置３００が機械学習を実行する場合について説明する。

図３は、実施形態に係るモデル生成装置の機能構成の例を示す概略ブロック図である。
図３に示すように、モデル生成装置３００は、機械学習データ生成部３１０と、Ｐ波検測学習部３２１と、Ｓ波検測学習部３２２と、後続波学習部３２３と、長周期イベント学習部３２４と、気象情報判別学習部３２５とを備える。
モデル生成装置３００は、機械学習を実行して、制御部１９０の各部の処理に用いられるモデルを生成する。モデル生成装置３００は、例えばワークステーションまたはメインフレーム等のコンピュータを用いて構成される。

機械学習データ生成部３１０は、教師有りの機械学習データを生成する。
具体的には、機械学習データ生成部３１０は、Ｐ波の検出のための学習データとして、地震計による測定データおよびハイドロホン（水圧計）による測定データをモデルへの入力とし、Ｐ波の検測結果を正解データとする学習データを生成する。
また、機械学習データ生成部３１０は、Ｓ波の検出のための学習データとして、地震計による測定データおよびハイドロホンによる測定データをモデルへの入力とし、Ｓ波の検測結果を正解データとする学習データを生成する。
また、機械学習データ生成部３１０は、後続波の検出のための学習データとして、地震計による測定データおよびハイドロホン（水圧計）による測定データをモデルへの入力とし、先行波と後続波との判別結果のデータを正解データとする学習データを生成する。

また、機械学習データ生成部３１０は、海底地すべりの検出のための学習データとして、水圧計による測定データおよび微差圧計による測定データをモデルへの入力とし、海底地すべりの解析結果のデータを正解データとする学習データを生成する。
また、機械学習データ生成部３１０は、超低周波地震の検出のための学習データとして、通常地震計による測定データおよび広帯域地震計による測定データをモデルへの入力とし、超低周波地震の解析結果のデータを正解データとする学習データを生成する。

また、機械学習データ生成部３１０は、気象ノイズの検出のための学習データとして、水圧計などの振動センサによる測定データおよび気象センサによる測定データをモデルへの入力とし、気象ノイズの発生の有無の解析結果のデータを正解データとする学習データを生成する。ここでいう気象ノイズは、強風などの気象的な現象によって生じた振動である。地震観測との関係では、この振動がノイズとして作用することから気象ノイズと称している。

Ｐ波検測学習部３２１は、機械学習データ生成部３１０からの学習データを用いてＰ波の検出を機械学習する。Ｐ波検測学習部３２１の機械学習で得られる学習済みモデルを、Ｐ波検測モデルと称する。Ｐ波検測モデルは、事象種類判定部１９３がＰ波を検出するために用いられる。
Ｓ波検測学習部３２２は、機械学習データ生成部３１０からの学習データを用いてＳ波の検出を機械学習する。Ｓ波検測学習部３２２の機械学習で得られる学習済みモデルを、Ｓ波検測モデルと称する。Ｓ波検測モデルは、事象種類判定部１９３がＳ波を検出するために用いられる。

後続波学習部３２３は、機械学習データ生成部３１０からの学習データを用いて後続波の検出を機械学習する。後続波学習部３２３の機械学習で得られる学習済みモデルを、後続波判定モデルと称する。後続波判定モデルは、事象種類判定部１９３が後続波を検出するために用いられる。
長周期イベント学習部３２４は、機械学習データ生成部３１０からの学習データを用いて海底地すべりの検出、および、超低周波地震の検出を機械学習する。長周期イベント学習部３２４の機械学習で得られる学習済みモデルを、複数センサ長周期イベントモデルと称する。複数センサ長周期イベントモデルは、事象種類判定部１９３が海底地すべりおよび超低周波地震を検出するために用いられる。
長周期イベント学習部３２４が、複数センサ長周期イベントモデルとして、海底地すべりの検出用のモデルと、超低周波地震の検出用のモデルとをそれぞれ生成するようにしてもよい。あるいは、長周期イベント学習部３２４が、海底地すべりの検出と超低周波地震の検出とに共通の１つの複数センサ長周期イベントモデルを生成するようにしてもよい。

気象情報判別学習部３２５は、機械学習データ生成部３１０からの学習データを用いて気象ノイズの検出を機械学習する。気象情報判別学習部３２５の機械学習で得られる学習済みモデルを、気象情報判別モデルと称する。気象情報判別モデルは、気象情報判別学習部３２５が気象ノイズを検出するために用いられる。

以上のように、通信部１２０は、地面の動きに関する異なる種類の状態量を測定する複数のセンサ２１０から、それぞれ測定データを取得する。事象判定部１９１は、複数のセンサ２１０からの測定データに基づいて、地面の動きに関する所定の事象の発生の有無を判定する。
地震観測装置１１０によれば、複数のセンサからの地面の動きに関する異なる種類の状態量を用いることで、地震に関する情報を比較的多く得られる。

また、通信部１２０は、水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得する。事象判定部１９１は、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定する。
これにより、地震観測装置１１０は、Ｐ波とＳ波とを誤って判定し、震源地の推定精度が低下してしまう可能性、あるいは震源地を推定できない可能性を低減させることができる。

また、通信部１２０は、水圧計の測定データおよび微差圧計の測定データを取得する。
事象判定部１９１は、海底地すべりの発生の有無を判定する。
地震観測装置１１０は、水圧計の測定データと微差圧計の測定データとを用いることで、海底地すべりの発生を検出することができる。海底地すべりの発生を検出することで、例えば、津波の発生に関する研究や、海底地形変動の研究に役立てることができる。

次に、図４および図５を参照して、本発明の実施形態の構成について説明する。
図４は、最小の構成の実施形態に係る地震観測装置を示す図である。図４に示すように、地震観測装置４００は、データ取得部４０１と、事象判定部４０２とを備える。
かかる構成で、データ取得部４０１は、地面の動きに関する異なる種類の状態量を測定する複数のセンサのそれぞれから、測定データを取得する。事象判定部４０２は、複数のセンサからの測定データに基づいて、地面の動きに関する所定の事象の発生の有無を判定する。
地震観測装置４００によれば、複数のセンサからの地面の動きに関する異なる種類の状態量を用いることで、地震に関する情報を比較的多く得られる。

図５は、最小の構成の実施形態に係る地震観測方法における処理手順を示す図である。
図５の処理は、地面の動きに関する異なる種類の状態量を測定する複数のセンサから、それぞれ測定データを取得するデータ取得工程（ステップＳ１１）と、複数のセンサからの測定データに基づいて、地面の動きに関する所定の事象の発生の有無を判定する事象判定工程（ステップＳ１２）とを含む。
図５の処理によれば、複数のセンサからの地面の動きに関する異なる種類の状態量を用いることで、地震に関する情報を比較的多く得られる。

図６は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
図６に示す構成で、コンピュータ７００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）７１０と、主記憶装置７２０と、補助記憶装置７３０と、インタフェース７４０とを備える。
上記の地震観測装置１１０、地震処理装置２３０、モデル生成装置３００および地震観測装置４００のうち何れか１つ以上が、コンピュータ７００に実装されてもよい。その場合、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。

地震観測装置１１０がコンピュータ７００に実装される場合、制御部１９０およびその各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って制御部１９０およびその各部の処理を実行する。
また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、記憶部１８０およびその各部に対応する記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。通信部１２０が行う通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。

地震処理装置２３０がコンピュータ７００に実装される場合、単独観測点トリガ処理部２３２、地震判定部２３３、相検測部２３４、震源推定部２３５および通知処理部２３６の各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従ってこれら各部の処理を実行する。受信部２３１が行う通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。

モデル生成装置３００がコンピュータ７００に実装される場合、機械学習データ生成部３１０、Ｐ波検測学習部３２１、Ｓ波検測学習部３２２、後続波学習部３２３、長周期イベント学習部３２４および気象情報判別学習部３２５の各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従ってこれら各部の処理を実行する。

地震観測装置４００がコンピュータ７００に実装される場合、事象判定部４０２の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って事象判定部４０２の処理を実行する。
データ取得部４０１が行うデータの取得は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。

なお、地震観測装置１１０、地震処理装置２３０、モデル生成装置３００および地震観測装置４００が行う処理の全部または一部を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

本願は、２０１９年８月２０日に、日本に出願された特願２０１９－１５０６３２号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

本発明は、地震の震度を測定し震源を推定する地震観測装置に適用でき、本発明によれば、発生した地震に関する情報を比較的多く得ることができる。

１ 地震処理システム
１００ 地震観測システム
２１０ センサ
１１０、４００ 地震観測装置
１２０ 通信部
１８０ 記憶部
１８１ モデル記憶部
１９０ 制御部
１９１、４０２ 事象判定部
１９２ 事象発生判定部
１９３ 事象種類判定部
２２０ センサデータ収集装置
２３０ 地震処理装置
２３１ 受信部
２３２ 単独観測点トリガ処理部
２３３ 地震判定部
２３４ 相検測部
２３５ 震源推定部
２３６ 通知処理部
２４０ データサーバ装置
２５０ 津波処理装置
２６１ リアルタイム表示端末装置
２６２ メンテナンス端末装置
２６３ 対話型処理端末装置
３００ モデル生成装置
３１０ 機械学習データ生成部
３２１ Ｐ波検測学習部
３２２ Ｓ波検測学習部
３２３ 後続波学習部
３２４ 長周期イベント学習部
３２５ 気象情報判別学習部
４０１ データ取得部

Claims (4)

1. 水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得するデータ取得手段と、
   前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定する事象判定手段と、
   を備える地震観測装置。
2. 前記データ取得手段は、水圧計の測定データおよび微差圧計の測定データを取得し、
   前記事象判定手段は、海底地すべりの発生の有無を判定する
   請求項１に記載の地震観測装置。
3. 水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得し、
   前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定する、
   地震観測方法。
4. コンピュータに、
   水圧計の測定データおよび地震計の測定データを取得させ、
   前記水圧計の測定データおよび前記地震計の測定データに基づいて、Ｐ波の到来の有無、または、Ｓ波の到来の有無の少なくともいずれかを判定させる、
   地震観測プログラム。

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