| 講演要旨(和文) | | MT法において自然電磁場の観測結果を解釈するためには，時系列データを周波数領域に変換し見掛比抵抗と位相の曲線を求める必要がある．その際，数学的な解析誤差のために自然電磁場の応答の真値と異なる値が算出されてしまうおそれがある．本研究では5 Hz未満のULF周波数帯の電磁場に対し時間・周波数両領域での精度のバランスをとり，周波数成分の細かい変動を捉えやすい連続ウェーブレット変換(CWT)による解析手法を検討した．段階的に時系列データを間引いて低周波数成分を取り出すカスケードデシメーションを用いたフーリエ変換の結果と比較すると，周波数に応じて連続的に基底関数を拡縮できるCWTの結果の方が真の曲線の傾向を捉えやすい高品質なものとなった．また基底に正弦波成分を含む Morlet関数の次数を6以上10未満に設定することで，ULF帯の信号に対して時間軸・周波数軸上での解析誤差を抑えやすいことを検証した． |
|
|
| | 講演要旨(英文) | | It is important to calculate spectral data in the frequency domain to evaluate the responses of the natural electromagnetic field observed in the magnetotelluric (MT) survey. In transforming time-series data, however, there might be difference between the calculated signal values and the true ones due to the analytical errors. This paper suggests the way to analyze the ULF electromagnetic data by using the continuous wavelet transform (CWT), which can strike the proper balance between analytical accuracy of the time and frequency domain. In comparison with the result of Fourier transform accompanied with gradual decimation of time-series data, CWT is more effective to gain high-quality MT responses that are close to the true signal values. Moreover, this study indicates that the complex Morlet function with its wavelet parameter k set to be greater than or equal to 6 and smaller than 10 may be easy to restrain the analytical errors in the time and frequency domain throughout the range of ULF. |
|
|
|
| |
|