| 講演要旨(和文) | | MT法は地下比抵抗構造を可視化できる電磁探査法の一種であり，近年では地下構造モニタリングにも用いられている．MT法では，磁場信号は平面波であることが求められるが，局所的な電離層電流が発生した場合にもMT応答関数の時間的変動を引き起こす．そのため，MT法を用いたモニタリングを行う場合には，電離層電流の状態について注意する必要がある．本研究では時間周波数領域において，複数のスペクトログラムから共通の要素を抽出できる多チャンネル非負値行列因子分析を新たに開発した．3地点，東西・南北(計6つ)の仮想的な磁場データを作成し，これらに固有ノイズを加えたものに対して本手法を適用した．その結果，大きなノイズを含んでいる時間ステップを検出することができた．本手法を用いることで，各磁場データにどれほど共通の成分(平面波である磁場信号)や共通しない成分(固有ノイズ)が含まれているかを知ることができた． |
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| | 講演要旨(英文) | | Magnetotelluric (MT) method is used for visualizing subsurface resistivity structure and recently used for monitoring of subsurface struture. For the monitoring by MT method, the evaluation of ionospheric current condition is required because the topical ionospheric current causes false changes of MT responses. Conventional methods are based on geomagnetic transfer functions (TFs) using magnetic field data at several sites (by using the remote reference processing). However, if the reference data are affected by inherent noise or topical ionospheric current the evaluation becomes impractical. In this study, we developed Multi-Channel Non-negative Matrix Factorization (MC-NMF), which can extract common factors in multiple spectrograms. MC-NMF is applied to six synthetic geomagnetic field data with inherent noise, then we tested the MC-NMF performance to evaluate the inherent components (i.e., noises) and common components (i.e., signals) included in geomagnetic field data. As a result, we can extract magnetic field data and time step with large noise. Before remote reference processing, using our new method, the evaluation of ionospheric current condition is expected more appropriately. |
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