| 講演要旨(和文) | | MT法は自然電磁波を信号源としているため，電気的人工ノイズの多い地域，特に，直流電車からの漏洩電流に起因する強力なノイズが混入する地域では，サウンディングカーブの品質を確保するためには長期間にわたる観測が必要となる。直流電車ノイズは，MT法時系列データ(15Hzサンプリング連続記録)においては，電場では矩形波，インダクションコイルで測定する磁場ではパルスとして記録され，その特徴的な形状から時間領域における同定は比較的容易である。本研究では，直流電車地域におけるサウンディングカーブの品質向上，測定日数の短縮を目標として，MT法時系列データからの直流電車ノイズ除去方法について検討した。本検討は磁場時系列についてのみであるが，時系列データの測点間の対数分散比に基づくノイズ同定・除去及びカルマンフィルタの固定区間平滑化アルゴリズムによる補間によって，カーブの品質向上が認められた。 |
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| | 講演要旨(英文) | | Even though applying the far remote reference magnetotelluric (MT) method, we need long recording period to obtain usable data from the contaminated data by strong and coherent noise in DC railway area. In the recorded MT time series sampled continuously at 15Hz, the noises from DC railway are recorded as square waves in electric time series and as pulses in magnetic time series measured by induction coil. In this study, we attempt to identify and delete the short time windows which are contaminated by DC railway noises in magnetic time series automatically, and then we attempt to interpolate these windows by plausible data which are calculated as a response of reference magnetic time series. MT sounding curves obtained by above processing are improved over curves obtained from raw data. |
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