| 講演要旨(和文) | | コヒーレントノイズが卓越する環境においても適応可能なMT法データの実用的なスタッキング処理方法について報告する。本方法はリモート・リファレンスにより取得されたスペクトル行列に重み付けを行いスタッキング処理することで,ノイズを低減させるものである。重みとしては,スペクトル行列中における観測点と参照点の相互パワースペクトルと,観測点の自己パワースペクトルがノイズに対して持つ特性に着目した。ノイズが卓越するに従い,相互パワースペクトルと,観測点の自己パワースペクトルの比は小さくなる。このような特性はコヒーレントなノイズに対しても適用可能であり,本特性を用いた重み付けにより,ノイズが卓越したデータの影響を小さくすることができる。本講演においては, コヒーレントなノイズの代表例として,直流電車による漏洩電流を模式的にCSMT信号と仮定したモデルデータを用いて,本手法が有効であることを示した。 |
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| | 講演要旨(英文) | | We proposed a practical method for stacking of the power spectrum acquired by far remote reference magnetotellurics as an adaptive technique against the data degraded by strong coherent noise. Weighted stacking is to reduce the noise using spectrum matrixes acquired by far remote referenced magnetotelluric. As the weight to be utilized, we focused on the property of the averaged auto- and cross-power spectrum against the local noise. As the noise is dominated, the ratio of the cross to auto power spectrum is decreased. The weighted stacking method utilizing the property can decrease the effect of degraded data by strong noise, because the property is also applicable to the strong coherent noise. In the paper, we showed the validity of the method using synthetic MT source signal with CSMT signal liken to noise from a DC train which is representative of the coherent noise. |
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