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常時微動のデータベース化とデータの利活用 Development of Microtremor Database System and its Utilization
先名重樹 1) Shigeki Senna
1) 独立行政法人 防災科学技術研究所，研究員（茨城県つくば市天王台 3-1，[email protected]）
National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, Researcher 防災科学技術研究所では，地震調査研究の目的で関係機関が収集したデータ，各種プロジェクト研究，国・自治体のハザード評価等で得られたデータを収集し，強震動評価の高度化を目的として，それらデータに基づいた地下構造のモデル化を進めている．この一環として、微動観測に関するデータの収集・整理とデータベース化および微動データを含めた情報の表示に関する検討を行っている．また、収集した常時微動データの利活用として，地震動評価の高度化を目的とした地盤増幅率に関する研究も行った．本報告ではこれらの試みについて紹介する．
常時微動，データベース，地下構造，スペクトル増幅率 Microtremor, Database, Underground Structure, Spectral Amplification
1．はじめに 防災科学技術研究所（以下、防災科研）では，地震防災に資するため，強震動評価の高度化 1)2)を目的として，表層から深部に至る地下構造情報を収集・管理し，それらに基づいた地盤モデルを作成するため，データ共有化・利活用を容易にするための仕組みとして地下構造データベースの構築に向けた取り組みを実施 3)している． 本報告では，地下構造データのうち，常時微動探査のデータ収集と管理・表示に関する検討および，データベース化した常時微動データを活用した研究の一例を報告する． 2．常時微動探査法について 強震動評価のための地盤構造モデルの作成には，地盤の物性値，特にS波速度構造モデルが必要となる．S波の速度構造を求めるためには，ボアホールを利用した直接的にP波S波速度を測定するPS検層や表面波探査法, 常時微動探査法がある。このうち,常時微動探査法とは、強震動予測を行う上で重要なS波速度構造を算出するための比較的簡便かつ主要な探査手法の1つである．常時微動探査法とは, 常時微動（やや長周期微動）と呼ばれる，振幅が数ミクロン程度の人間には感じない振動源が特定できない微細な振動が地面に存在し，この振動を測定，解析することによって，地盤構造を推定することができる手法である．常時微動探査の方法には，大まかに分けて2種類ある．1つは多点同時観測（アレー観測）であり，もう一方は単点の3成分観測（単点観測）である． アレー観測とは、微動計を地面に複数配置し, 微動を観測し, 周波数－波数階席法(F-K法)などを利用して各周波数毎の微動の位相速度（波の伝わる速度）を推定する手法である。位相速度から地盤のS波速度構造が推定できる方法である．（図１参照） 一方,単点観測とは,観測された微動の平均周期,卓越
図 1 微動アレー探査の配置・解析結果のイメージ図 周期を用いて,地盤特性を判定する方法で,例えば水平動のスペクトルを垂直動のスペクトルで割ったもの（H/Vスペクトル比）などで地盤の卓越周期分布，増幅度特性, 表層の軟弱層の厚さの把握等が推定できる方法である． 3．常時微動観測データの収集とデータベース化 強震動予測のための地盤モデルの物性値構造を作成するためには，微動アレー探査のS波速度構造解析結果や単点観測の常時微動探査(H/V スペクトル比)が,非常に重要な情報源であることを 2 章で示した．防災科研では, 強震動評価の高度化を目的として,これまでにボーリングデータを中心としたデータベースの整備を行い,そのデータに基づき, 各地域で，詳細な地盤構造モデルの作成を進めてきている．しかしながら,例えば浅部地盤モデルとして作成したもののほとんどは，対象とする地域で
アレー観測配置例（7点）
解析位相速度 S波速度構造
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収集された数十ｍ以浅の多数のボーリングデータから層構造モデルを作成し，各層の物性値に関しては，物性値を直接推定したデータが多くのボーリングデータには含まれていないため，N値から間接的に推定しているのが現状である． 地盤モデルの構築においては，物性値を適切に設定するため，多数のボーリングデータを収集し，詳細な地盤の情報に基づいた地盤モデル作成を行うと同時に，微動観測などを合わせて行い，地盤の物性値を推定するために必要なデータを面的に多数の点で取得する必要がある．そのため,防災科研において常時微動観測データを観測・収集し、データベース化の検討を行った。 3.1 常時微動探査記録の取得と解析結果の整理 常時微動のデータは，主に防災科研のK-NET，KiK-netにおける地震観測点および任意の観測点等において取得された常時微動データ（単点）(4,175点)のフーリエスペクトルおよびH/Vスペクトルなどの解析結果，観測点（観測位置）の写真および位置座標等の観測に関する情報を収集，各種データセットのフォーマットについて関係者と協議の上，最終的なデータを作成・整理した．図 2に常時微動探査（単点）の観測点分布図を示す．
図 2 常時微動データ（単点）のデータの分布と各観測ネットワーク毎の観測点数一覧 3.2 微動アレー探査の既往論文におけるデータ整理 微動アレー探査に関する観測位置の情報と，論文等で使用した解析結果の閲覧およびＳ波速度構造をフォーマ
ットを決め，データ化した．尚，2.1で示した単点による常時微動探査結果と同様のデータ整理も行った．データベース化された現時点におけるデータ分布を図 3に示す． また、常時微動データが集中している関東地方の微動データ分布図を図 4に示す。 図 3 常時微動データ（微動アレー探査）のデータの分布
と調査機関毎の観測点数一覧 図 4 関東地方における常時微動観測データの分布（単点による観測地点が▲，アレーによる観測地点が▲） ※図 2および図 3の関東地方拡大図
つくば市周辺
横浜市周辺
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bidou
OSM1 SZO
SITH01 SITH01
200612281320GU-210 200712281320GU-211
HVFOUR PHOTO WAVE
SITH01_FOUR.pngSITH01_for.csv
SITH01_HV.pngSITH01_hpv.csv
P1010129.jpgP1010130.jpgP101031.jpg
06082711.5606082711.5706082711.58
アレー名
観測点コード
微動データのコード（観測開始日時 + 機器名）
書式：yyyyMMddhhmm機器名
各データ保存先フォルダ
フォルダ
ファイル
array
OJIYA
アレーの識別子
観測ネットワーク名論文名・科研費等
K-NET
JUST設置方法
*注* アレーの場合はJUSTのみ
ARRAY1アレーパターン
ARRAY2
RESULT
PHASE STRUCT
Location.csv
アレー結果ディレクトリ 代表点アレー観測点情報
phaseHrayleigh.csvphaseLove.csv
Phase.png
struct.csvvp_struct.pngvs_struct.pngdst_struct.png
RESULT
アレー解析結果ディレクトリ
PHASE STRUCT
phaseHrayleigh.csvphaseLove.csv
Phase.png
struct.csvvp_struct.pngvs_struct.pngdst_struct.png
Location.csv
中心点位置情報ファイル
3.3 Web版微動データベースの作成 3.1,3.2で紹介した常時微動データについて研究者・技術者に幅広く利用していただくことを目的として， WebGISによる微動データベースを構築した．Web版微動データベースは，微動データの情報をWebのGIS地図で選択することにより，微動観測情報（観測点名，観測風景写真，使用観測機器）や常時微動結果（フーリエスペクトル・H/Vスペクトル）および微動アレーによる位相速度・S 波速度構造解析結果の閲覧およびその他の情報（スペクトルデータ・観測情報）をダウンロードすることが出来るシステムを開発した．図 5に微動データベースシステムの全体構成を，図 6に微動データベースシステムの概観を，図 7に常時微動観測点検索結果表示例を，図 8に常時微動観測結果表示例を，図 9に常時微動データ構成（微動アレー）をそれぞれ示す．
図 5 微動データベースシステムの全体構成
図 6 微動データベースの初期画面（概観）
図 7 常時微動観測点検索結果表示例
図 8 常時微動観測結果表示例（左：単点，右：アレー）
図 9 常時微動データ構成（微動アレー）
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3.4 ローカル版(WINDOWSベースの GUI形式アプリケーション)微動データベースの作成と機能について ローカル版の表示機能においては，3.3で示すWeb版微動データベースの機能以外に，ボーリングデータ，地盤モデルデータ等，現状の地形・地質情報や現在までに構築された地盤モデルなどと合わせて，微動のデータを閲覧できるローカルシステム（WINDOWSベースのGUI形式のアプリケーション）を開発した．このアプリケーションは現地調査等においてノートパソコン等で各種情報の確認を簡単かつ迅速に行うことが出来，また，微動調査結果などの調査情報を収める事の出来る「簡易データベース機能」を持っているため，その場で調査結果のデータ登録を行い，他に収められている地形・地質の情報等とその場で比較することが可能である． また，この簡易データベースシステムのデータ構造は，
Web版微動データベースシステムのデータ構造と同じ構成になっており，そのまま利用することが可能である．図 10 にローカル版微動データベースの概観と表示例を示す．
図 10. ローカル版微動データベースの概観と表示例
●任意断面表示(250mmesh モデル)
●柱状図の詳細表示
図 11 ローカル版微動データベースのうち，微動データと比較する地質調査情報（ボーリング柱状図）およびモデル柱状図情報の表示画面 4．常時微動データベースを活用した研究例 以下に，全国的にデータの揃っている単点の常時微動結果（H/Vスペクトル比） より、地震動のスペクトル増幅率を求める手法の検討を行なった．内容は、応答スペクトルの距離減衰式から求まる工学的基盤での応答スペクトルに対する観測記録の応答スペクトルの比からスペクトル増幅率を求め，これと常時微動のH/Vスペクトル比との関係を微地形区分毎に検討し，常時微動のH/Vスペクトル比からスペクトル増幅率を推定する関係式を作成することを目的としたものである．ここでは、簡単にその内容を紹介する． なお，詳細な研究の内容については、参考文献 4)を参照されたい．
微動データ選択
クリックで写真およびスペクトル等拡大表示
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図 12 スペクトル増幅率と常時微動のH/Vスペクトル比の比較（黒線：スペクトル増幅率、黒点線：スペクトル増幅率の±１σ、灰線：H/Vスペクトル比）
4.1使用したデータについて 本研究では，地震観測記録としては，1996年 5月から2006年 12月に得られたK-NETおよびKiK-netによるものを用いた．また，応答スペクトルの距離減衰式についてはKanno et al.(2006)5)を使い，微動データとの対応を考慮して，① Mw=5.5以上，② 最大加速度が 100gal以下，③ 震源距離が 200km以内，④ 1観測点につき 5個以上の地震データが得られている観測点，に対応する記録を選択した．表１に，上記条件により選択された地震観測点数を微地形区分毎に示す．常時微動のデータは、微動データベースに収められた，K-NETおよびKiK-net観測点の記録を使用した。表 1に，微動観測点数を微地形区分毎に示す．常時微動のデータ処理として，観測記録の中から，振幅が比較的安定している 81.92 秒間のデータを 10区間選び出して H/Vスペクトル比を求め，それらの結果の平均処理をした．
4.2 常時微動のH/Vスペクトル比およびスペクトル増幅率の計算方法と結果の比較 本研究のスペクトル増幅率を以下の手順で計算した．ここで，スペクトル増幅率とは，各観測点で、応答スペクトルの距離減衰式を用いて予測される工学的基盤でのスペクトルに対する実際の地震観測記録のスペクトルの比を求め，それぞれの記録に対する結果の対数平均から求めたもので，式(1)で定義される．
(1)
ここで， ( )jG T は観測点jにおけるスペクトル増幅率、
( )ijO T は地震iの観測点ｊにおける観測値， ( )ijP T は地震iの観測点ｊにおける工学的基盤での予測値，nは観測点ｊにおける記録数である．図12に，幾つかの微地形区分でのスペクトル増幅率と微動のH/Vスペクトル比の比
較を示す．スペクトル増幅率と微動のH/Vスペクトル比の関係は微地形毎に特徴があり，補正により微動のH/Vスペクトル比からスペクトル増幅率を比較的精度良く推
定できることが期待される．
4.3地形・地盤分類および地理的指標に基づくスペクトル増幅率のモデル化と結果の検証 微地形毎にスペクトル増幅率に対する常時微動のH/Vスペクトル比の比について，全体的に相違がみられるの
で，そのバイアスを取り除き，卓越周期付近とそれ以外
の周期での傾向の違いの補正を行った．観測点 jでのスペクトル増幅率 ( )jG T と常時微動の H/V スペクトル比
( )jHV T の比の周期0.1秒から2秒までの平均値 ja から，同一の微地形区分k にある観測点 ja の平均値を計算し，補正倍率 kα と定義する．また，各微地形区分による基準化した常時微動のH/Vスペクトル比のピークおよびトラフの形状を確認し，おおまかに，グループA（山地系微地形区分）・グループ B（台地系微地形区分）・グループ C（低地系微地形区分）の３グループに分類した．ここでは，H/V スペクトル比のピークでの値が①1～2 倍，②2～3倍，③3～5倍，④5倍以上に分け，平均値を計算した．結果をCOS型の関数を用いてモデル化し，微地形グループmにある観測点の補正倍率 mβ とした．以下，
モデル化の形状（図 13）を示す．補正倍率 kα ， mβ を表
2に，地表における応答スペクトル計算式は式(2)に示す．
表 1 各データの微地形区分毎の観測点個数
( ){ }10 10
110
log ( ) log ( )log
n
ij iji
j
O T P TG T
n=
−=∑
図 13 補正倍率 mβ の形状（実線 5倍以上・太点線 3～5倍、細点線 2～3倍、一点破線 1～2倍）
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図 14 予測値と観測記録の加速度応答スペクトルの比較（黒線：新潟県中越沖地震の観測結果、灰線：本研究による予測結果、点線：Kanno et al.(2006)のAVS30による予測結果）
(2) ここで，観測点 jに対し， ( )sSA T ：予測される地表 の加速度応答スペクトル， ( )bSA T ：Kanno et al.(2006)による加速度応答スペクトル， kα ：微地形区分k の補正倍率 α， ( )jHV T ：微動の H/V スペクトル比，
' ( )m Tβ ：微地形グループ m における補正倍率0( / )m T Tβ を H/V スペクトル比のピーク周期 0T でT
に変換したものを示す． 4.4 2007年新潟県中越沖地震における適用例と結論
2007年新潟県中越沖地震に対して，提案した式(2)と表２に示す補正倍率一覧にしたがって，地表の応答スペクトルの計算を行った．震源断層は地震調査委員会によるものを使用した．図 14に結果の例を示す．本研究による結果は，Kanno et al.(2006)6)の結果に対し，常時微動のH/Vスペクトル比からの地盤の卓越周期が反映され，観測記録と対応がよい．したがって，本手法は地表の応答スペクトルを推定するための有効な手法であることが確認されたものと考えられる．
5．今後の課題とまとめ 本報告では、動観測に関するデータの収集・整理とデータベース化および微動データを含めた情報の表示に関する検討を行い、収集した常時微動データを利用し、地震動評価の高度化を目的とした地盤増幅率に関する研究を行った．現時点においては，本報告で示されている，先名・ 他(2008) による手法を用い，関東地方の微地形区分における標準的なスペクトル増幅率を求めている．また，柱状図が存在する地震観測点においては，その柱状図をモデル化した浅部地盤と深部地盤の統合モデルを作成し，レイリー波の高次モード（4 次モード）までの合成による理論 H/V スペクトル比を計算し，常時微動のH/V スペクトル比と比較し，統合地盤モデルの精度検証を行っている．これらの検証の結果， 柱状図の存在する位置において作成された地盤構造モデルにおける理論H/Vスペクトル比と常時微動のH/Vスペクトル比は良く合っている場合が多いことを確認している．これらの成果より，今後，ボーリングデータの収集に加え，常時微動観測（単点）および微動アレー観測のデータ収集およびデータベース化していくことで，ある程度の浅部・深部統合地盤モデルの精度向上が期待されるものと考える． 謝辞 常時微動データの収集では，多数の関係機関から多大 なる協力を頂いている．関係者の皆様に心より感謝申し 上げます． 参考文献 1) 藤原広行，河合伸一，青井 真，先名重樹，大井昌弘，松山尚典，岩本鋼司，鈴木晴彦，早川 讓：強震 動評価のための深部地盤構造全国初期モデル，第 12回 日本地震工学シンポジウム論文集，340，2006． 2) 防災科学技術研究所：地震ハザードステーション J-SHIS，http://www.j-shis.bosai.go.jp/. 3) 大井昌弘，藤原広行，遠山信彦：強震動評価のための南関東地域の浅部地盤初期モデル，第 12 回日本地震 工学シンポジウム論文集，53，2006． 4) 先名 重樹・大井 昌広・藤原 広行：微動探査データの収集管理とデータベースシステムの構築(K-NET,KiK-net地点およびつくば市における微動探査結果を例として), 第 116回物理探査学会学術講演会， P-5， 2007． 5) 先名重樹，翠川三郎，若松加寿江：常時微動の H/Vスペクトル比と地形・地盤分類を用いたスペクトル増幅率の推定，日本地震工学会論文集，第 8 巻 4 号， 1-15, 2008． 6) Kanno,T,A.Narita,N.Morikawa,H.Fujiwara,and Y.Fukushima: A New Attenuation Relation for Strong Ground Motion in Japan Based on Recorded Data, Bull. Seism. Soc. Am., Vol.96, 2006, pp.879-897
( )( ) ( )
' ( )j
s bk m
HV TSA T SA T
Tα β= ⋅
⋅
表 2 各微地形での補正倍率 kα の値および補正倍率mβ 算出の際のグループ名
