[O-12] 高校生ポスター発表

[O12-P81] VHF帯電磁波による地震前兆の検出
機械学習による画像認識用いた地震予知

*市川 暖¹、*毛利 龍之介¹、*森 郁人¹、*秋元 慎乃介¹、*高橋 太一¹ (1. 東京都立多摩科学技術高等学校)

キーワード：

VHF帯電磁波、地震前兆、機械学習

１目的
地震の前兆現象としてVHF帯の電磁波を捉え、地震予知を行う。前兆の電磁波放射で、信号強度と継続時間の波形の特徴を機械学習させ、過去の観測データの地震規模、地震発生地域を予測する。発生する波形特長から分類し、機械学習をより精度の高い検出を可能にする。
２方法及び結果
方法
大気中に放射される電磁波をVHF帯受信機で信号強度を連続記録する。アンテナは、17m高に設置し無指向性と指向性アンテナを使用する。信号強度データと落雷データの波形を機械学習する。電離層データも記録する。また、東日本大震災時前に発生した観測データも被害地震の特徴として機械学習する。
３結果
本校の地震前に発生する電磁現象観測は、１３年になる。先行研究に沿って、観測を続けている。先行研究の新宿区内のデータも活用している。画像認識させると、新発生前の信号波形に多くの特徴一致の枠が現れる。前兆現象は、震央が深さ２０Km~９０Kmの範囲内であれば現象として現れている。
４考察
圧電現象だけで説明すると必ず、地震発生時に検出されるはずであるが、検出事例は極めて少ない。仮説として、受信可能な地域の地表面近くから発している放電による信号と電荷の移動の信号が検出していると考える。東日本大震災の新宿観測点データ見ると、通常に発生する電磁波放射の信号レベルと継続時間、発生頻度が全く異なっていた。
５結論
機械学習による画像認識は、有効である。学習データを増やす必要があり、観測地域による信号特長もある。