| 講演要旨(和文) | | MT法の観測データには地下構造に関連しない様々な電磁ノイズが混入している．特に市街地周辺の測定では，電車や送電線などによる大きなノイズが観測される．このようなノイズは自然電磁場変動に比べて振幅が大きく，周期的に現れることから，データ処理を行なう上での大きな障害となっている．本研究ではMTデータの新しい時系列データ処理法として，独立成分分析(ICA)の適用を提案した．合成データを用いた数値実験では，合成前の正弦波，矩形波，ランダムノイズを分離し，各成分を忠実に再構成することができた．また涌谷観測点のMTデータを用いた数値実験では，電場の時系列データに混入した大きなインパルスノイズを分離することができた．このようにICAは，MTデータのノイズ除去に有効であることがわかった． |
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| | 講演要旨(英文) | | Magnetotelluric method is an electromagnetic method for deeper exploration using perturbation of natural electromagnetic field. The most important thing of MT data analysis at a surrounding region of urban area is to reduce cultural noise from observed data. Although the remote reference method is popular and effective to reduce noise in MT data, the strong coherent noise due to train or power line cannot be reduced by the method. A new approach to reduce coherent noise of time series data is presented in this paper. Independent component analysis (ICA) is used to remove the coherent noise from raw MT data. As the result of numerical experiment using simulation data and raw MT data, it was found that ICA was effective to separate signal and noise of MT data. |
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