| 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，15Hzサンプリング時系列データでは，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。自然磁場信号と磁場ノイズ成分とに分離した磁場時系列を参照データとし，カルマンフィルタを用いて，電場時系列を自然電場信号と電場ノイズ成分とに分離することを試みた。実データに適用したところ，ノイズ成分と考えられる短周期の変動が取り除かれた電場変動が抽出された。 |
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| | 講演要旨(英文) | | Even though applying the far remote reference magnetotelluric (MT) method, we require the long recording period to obtain effective data from the data contaminated by strong and coherent noise in DC railway area. In this study, we focused on the electric time series model including a trend component, natural magnetic signal response, correlated noise components, and white noise, then separated to each component with a Kalman filter algorithm. The method was applied to the magnetotelluric data observed near the DC railway and successfully obtained the positive results in the time domain. |
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