JP6438169B1

JP6438169B1 - 地震予測システム、及び地震予測方法

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Publication number: JP6438169B1
Application number: JP2018159443A
Authority: JP
Inventors: 文一中村; 村井　俊治; 俊治村井
Original assignee: JAPAN EARTHQUAKE SCIENCE EXPLORATION AGENCY, INC.
Current assignee: JAPAN EARTHQUAKE SCIENCE EXPLORATION AGENCY, INC.
Priority date: 2018-08-28
Filing date: 2018-08-28
Publication date: 2018-12-12
Anticipated expiration: 2038-08-28
Also published as: JP2020034340A

Abstract

【課題】本願発明の課題は、従来技術が抱える問題を解消することであり、すなわち震源周辺からの電磁波による繊細な地上電磁波の擾乱を検知するとともに、地震発生に関わる観測結果のみを的確に抽出することで、効果的な地震予測を行うことができる地震予測システム、及び地震予測方法を提供することである。
【解決手段】本願発明の地震予測システムは、測温抵抗体温度計によって定期的に観測される「観測温度」に基づいて地震発生の予測を行うシステムであって、単位温度差算出手段と異常単位温度差検出手段、予測手段を備えたものである。このうち異常単位温度差検出手段は「温度差閾値」を超える単位温度差を「異常単位温度差」として検出し、予測手段は連続する単位温度差が異常単位温度差として検出されたときに地震の発生を予測する。
【選択図】図５

Description

本願発明は、温度に基づく地震予測に関するものであり、より具体的には、測温抵抗体温度計によって定期的に観測される温度に基づいて地震発生の予測を行う地震予測システムとこれを用いた地震予測方法に関するものである。

我が国は地震が頻発する国として知られ、近年では、東北地方太平洋沖地震をはじめ、兵庫県南部地震、新潟県中越地震など大きな地震が発生し、そのたびに甚大な被害を被ってきた。例えば、兵庫県南部地震では強い直下型地震による衝撃が原因で多くの家屋が倒壊し、また東日本大震災では津波によって夥しい数の家屋が壊滅的な被害を受けた。

過去の経験から巨大地震の前には、動物等の異常行動や、電波障害、インフラサウンドと呼ばれる非可聴音の異変、地震雲といったいわゆる宏観異常現象が現れることが国際的に知られている。具体的には、電波が電離圏を通過あるいは反射する際に生ずる電子数の異常増加や、３−３０ＫＨｚの超長波（ＶＬＦ）の搬送波が電離圏で反射する際に生じる到達時間の遅延、テレビやラジオ等に雑音が生じる現象などが宏観異常現象として認識されている。ところがこの宏観現象は、定量的なデータが不足していることもあって、地震予測を専門とする者からは軽視されているのが現状である。

一方で、積極的に宏観現象を地震予測に取り入れようとする者もある。例えば、テレビ等の雑音に関しては、地震発生前に地球深部の震源周辺から発信される電磁波が地表に伝達される結果生じると考えられており、すなわち震源周辺からの電磁波による地上電磁波の擾乱を検知できれば地震の予測につながると考え、その検知手法の開発に取り組む者もいる。古くはギリシャの科学者たちによって、埋設された電極間の地電位差を測定することで地震発生を予測するＶＡＮ法が開発されている。しかしながらこのＶＡＮ法は、検知される異常値のうち地震発生に関するものは極めてわずかであり、換言すれば夥しい量のノイズが得られるため、的確に有利なデータを抽出することが難しく、現在では実用化されているとはいいがたい。

震源周辺からの電磁波によって地上電磁波が擾乱するといってもその変化は著しく繊細なものであり、これまでその繊細な電磁波の擾乱を的確に検知する技術が提案されることはなかった。そこで本願発明者らは、電磁波擾乱の検知に測温抵抗体温度計を利用することを着想した。測温抵抗体温度計は、ＲＴＤ（ＲｅｓｉｓｔａｎｃｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＤｅｔｅｃｔｏｒ）とも呼ばれ、温度変化に伴って測温抵抗体（白金等の金属）の電気抵抗値が変化する特性を利用し、測温抵抗体の電気抵抗を測定することで温度を測定する温度計であり、極めて高精度に温度計測することができるという特徴を有している。発明者らは、測温抵抗体が電磁波に反応することを見出し、測温抵抗体温度計が電磁波擾乱の検知に有益であると考えた。つまり、実際には温度変化がないにもかかわらず測温抵抗体温度計による観測結果に変化がある場合、その変化は震源周辺からの電磁波によるものと推定できると考えたわけである。しかも測温抵抗体温度計は極めて高精度に温度計測することから、繊細な電磁波の擾乱の検知も可能であると考えられる。

ところで、これまで異常な気温の変化も宏観現象のひとつとして知られており、気温の変化に応じて地震発生を予測する技術もいくつか提案されている。例えば特許文献１では、気温の変化と地震発生の相関に着目して地震前兆を監視する技術を提案している。

特開２００４−０２０２３４号公報

特許文献１では、夜間の気温変化と段階的に設けた閾値とを照らし合わせることで、地震が発生する確率を推測する技術を開示している。しかしながら、単に気温の変化を観測するだけでは震源周辺からの電磁波を検出することはできず、ましてや繊細な電磁波の擾乱を検知することはできない。また、気温変化を検出したとしても、ＶＡＮ法と同様、その中には大量のノイズを含むはずであり、有利な（地震発生に関わるような）気温変化のみを的確に抽出しなければ効果的な地震予測を行うことはできない。

本願発明の課題は、従来技術が抱える問題を解消することであり、すなわち震源周辺からの電磁波による繊細な地上電磁波の擾乱を検知するとともに、地震発生に関わる観測結果のみを的確に抽出することで、効果的な地震予測を行うことができる地震予測システム、及び地震予測方法を提供することである。

本願発明は、測温抵抗体温度計による観測結果を利用するとともに、その観測結果の時間変化の特徴に応じて地震の発生を予測する、という点に着目して開発されたものであり、従来にはない発想に基づいて行われた発明である。

本願発明の地震予測システムは、測温抵抗体温度計によって定期的に観測される「観測温度」に基づいて地震発生の予測を行うシステムであって、単位温度差算出手段と異常単位温度差検出手段、予測手段を備えたものである。このうち単位温度差算出手段は、連続する観測温度の温度差である「単位温度差」を求める手段であり、異常単位温度差検出手段は、あらかじめ定めた「温度差閾値」を超える単位温度差を「異常単位温度差」として検出する手段である。また予測手段は、異常単位温度差検出手段が連続する単位温度差を異常単位温度差として検出したときに、地震の発生を予測する手段である。

本願発明の地震予測システムは、異なる２以上の観測箇所に設置された測温抵抗体温度計を利用するシステムとすることもできる。この場合、予測手段は、２以上の観測箇所で略同時刻（同時含む）の異常単位温度差が検出されたときに、地震の発生を予測する。

本願発明の地震予測システムは、「正の異常単位温度差」と「負の異常単位温度差」が交互に繰り返し検出されたときに、地震の発生を予測するシステムとすることもできる。この場合、異常単位温度差検出手段は、「正の温度差閾値」を超える単位温度差を正の異常単位温度差として検出するとともに、「負の温度差閾値」を超える単位温度差を負の異常単位温度差として検出する。

本願発明の地震予測システムは、継続温度差算出手段をさらに備えたシステムとすることもできる。この継続温度差算出手段は、異常単位温度差検出手段が異常単位温度差を検出したときに、この異常単位温度差における起点側の観測温度を「起点観測温度」として設定するとともに、この起点観測温度とその後の観測温度との温度差を「継続温度差」として求める手段である。この場合、予測手段は、継続温度差算出手段によって温度差閾値を超える継続温度差が連続して求められたときに、地震の発生を予測する。

本願発明の地震予測システムは、学習手段をさらに備えたシステムとすることもできる。この学習手段は、所定規模以上で発生した過去の地震時における「観測温度時刻変動」を学習することによって、地震に伴う観測温度時刻変動を検出する「時刻変動分類モデル」を作成する手段である。なお観測温度時刻変動とは、観測温度の時間変化である。この場合、予測手段は、観測された観測温度による観測温度時刻変動と、時刻変動分類モデルとに基づいて地震の発生を予測する。

本願発明の地震予測方法は、「観測温度」に基づいて地震発生の予測を行う方法であって、観測温度取得工程と単位温度差算出工程、異常単位温度差検出工程、予測工程を備えた方法である。このうち観測温度取得工程では、測温抵抗体温度計によって定期的に観測温度を取得し、単位温度差算出工程では、連続する観測温度の温度差である単位温度差を求める。また異常単位温度差検出工程では、温度差閾値を超える単位温度差を異常単位温度差として検出し、予測工程では、連続して異常単位温度差が検出されたときに地震の発生を予測する。

本願発明の地震予測システム、及び地震予測方法には、次のような効果がある。
（１）測温抵抗体温度計を利用することから、震源周辺からの電磁波による繊細な地上電磁波の擾乱を検知することができ、すなわち従来に比してより的確に地震の予兆を捉えることができる。
（２）単位温度差を求める間隔を短時間（例えば１０分）とするため、この点においてもより的確に地震の予兆を捉えることができる。
（３）単位温度差（観測温度の差）の時間変化の特徴に応じて地震の発生を予測することから、ノイズを除去することができ、すなわち誤った予測を極力排除することができる。
（４）測温抵抗体温度計など従来用いられている機器によって実施することができ、すなわち容易かつ低コストで実施することができる。

観測温度と観測時刻、観測間隔、単位温度差、観測温度時刻変動を説明するグラフ図。温度差閾値観測間隔と異常単位温度差を説明するグラフ図。正の温度差閾値と正の異常単位温度差、負の温度差閾値と負の異常単位温度差を説明するグラフ図。継続温度差を説明するグラフ図。第１の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な構成を示すブロック図。第１の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。異なる６つの箇所に観測箇所が設けられ、それぞれの観測箇所に測温抵抗体温度計が設置されたことを示すモデル図。第２の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な構成を示すブロック図。第２の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。東北地方太平洋沖地震が発生した５日前に塊状検出型の変動パターンが表れた観測温度時刻変動を示すグラフ図。東北地方太平洋沖地震が発生した５日前に凹凸検出型の変動パターンが表れた観測温度時刻変動を示すグラフ図。凹凸検出型の変動パターンが表れた観測温度時刻変動を模式的に示すグラフ図。東北地方太平洋沖地震が発生した５日前に塊状検出型の変動パターンと凹凸検出型の変動パターンが同時に表れた観測温度時刻変動を示すグラフ図。第３の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な構成を示すブロック図。第３の実施形態における本願発明の地震予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。本願発明の地震予測方法の主な工程を示すフロー図。

本願発明の地震予測システム、及び地震予測方法の実施形態の一例を、図に基づいて説明する。

１．定義
はじめに、本願発明の実施形態の例を説明するにあたってここで用いる用語の定義を示しておく。

（測温抵抗体温度計と観測温度）
本願発明は、定期的に観測される気温を利用して地震の発生を予測することをひとつの特徴としている。そして本願発明を実施するにあたっては、気温の観測に「測温抵抗体温度計」を使用することが望ましい。ここで測温抵抗体温度計とは、測温抵抗体を用いた温度計のことであり、既述したとおり白金等の金属や金属酸化物といった「測温抵抗体」の電気抵抗値が変化する特性を利用し、測温抵抗体の電気抵抗を測定することによって温度を測定する温度計である。この測温抵抗体温度計は、極めて高精度に温度計測することができるという特徴を有している。

また本願発明では、比較的短い時間間隔で定期的に観測した気温を利用する。具体的には、数分〜数十分間隔（例えば、５分間隔や１０分間隔など）で定期的に、測温抵抗体温度計によって観測された気温を利用するとよい。便宜上ここでは、このように観測された気温のことを「観測温度」ということとし、観測した時刻のことを「観測時刻」、連続する観測時刻の時間間隔（例えば、５分間隔や１０分間隔など）のことを「観測間隔」ということとする。図１では、観測時刻Ｔ１〜Ｔ１３においてそれぞれ観測された観測温度ＭＰ１〜ＭＰ１３がプロットされており、連続する観測時刻Ｔ１と観測時刻Ｔ２の間で観測間隔を説明している。なお、ここで「連続する」とは、観測温度などを時間の早い順に並べたときに隣り合う状態のことを指し、例えば観測時刻Ｔ１と観測時刻Ｔ２や、観測時刻Ｔ５〜観測時刻Ｔ８といった状態のことを「連続する」状態としている。

さらに、１の時間間隔を構成する２つの観測時刻のうち、早い方（つまり起点側）を「第１観測時刻」ということとし、遅い方（つまり終点側）を「第２観測時刻」ということとする。図１に示す「観測間隔」の例では、観測時刻Ｔ１が第１観測時刻であり、観測時刻Ｔ２が第２観測時刻である。

（単位温度差）
「単位温度差」とは、連続する２点の観測温度の差である。例えば図１では、観測時刻Ｔ５〜Ｔ６でこの単位温度差を説明している。なお単位温度差は、第１観測時刻における観測温度（以下、「第１観測温度」という。）と第２観測時刻における観測温度（以下、「第２観測温度」という。）との差によって求めることができ、その差が正の値で得られることも、負の値で得られることもある。便宜上ここでは、「第２観測温度−第１観測温度」で求められる値が正となる場合（つまり気温が上昇したケース）は「正の単位温度差」ということとし、その値が負となる場合（つまり気温が下降したケース）は「負の単位温度差」ということとする。

（温度差閾値と異常単位温度差）
「異常単位温度差」とは、あらかじめ定めた温度差の閾値（以下、「温度差閾値」という。）を超える単位温度差である。図２の例では温度差閾値を２℃で設定しており、１２の単位温度（単位温度ＴＤ１〜ＴＤ１２）のうち単位温度ＴＤ３と単位温度ＴＤ６〜ＴＤ１０が温度差閾値を超えるためそれぞれ異常単位温度差とされる。

異常単位温度差は、正負を考慮することなく絶対値として設定することもできるし、正負を考慮したうえで設定することもできる。温度差閾値を絶対値として設定した場合、単位温度差の絶対値が温度差閾値を超えるものが異常単位温度差とされる。また、正の値の温度差閾値（以下、「正の温度差閾値」という。）を設定した場合は、正の単位温度差が正の温度差閾値を超えるものを異常単位温度差（以下、特に「正の異常単位温度差」という。）とし、負の値の温度差閾値（以下、「負の温度差閾値」という。）を設定した場合は、負の単位温度差が負の温度差閾値を超えるものを異常単位温度差（以下、特に「負の異常単位温度差」という。）とする。例えば図３では、正の温度差閾値を２℃、負の温度差閾値を−２℃で設定しており、単位温度ＴＤ３と単位温度ＴＤ６、単位温度ＴＤ８、単位温度ＴＤ１０が正の異常単位温度差とされ、ＴＤ７とＴＤ９が負の異常単位温度差とされている。

（観測温度時刻変動）
「観測温度時刻変動」とは、複数の観測点（観測時刻と観測温度）を時間の順でプロットしたグラフである。例えば図１では、横軸を「時間」、縦軸を「観測温度」とする２軸上に、観測時刻の早いものから順に（Ｔ１〜Ｔ１３）に１３の観測温度ＭＰ１〜ＭＰ１３をプロットした観測温度時刻変動を示している。換言すれば観測温度時刻変動とは、観測温度の経時変化を示すものである。

（継続温度差）
図４は、「継続温度差」を説明するグラフ図である。以下、この図を参照しながら「継続温度差」について詳しく説明する。測温抵抗体温度計によって定期的に観測温度を取得し、定期的に単位温度を求めていくと、異常単位温度差が検出されることがある。図４では、観測時刻Ｔ４（第１観測時刻）と観測時刻Ｔ５（第２観測時刻）で構成される観測間隔において異常単位温度差（ＭＰ５−ＭＰ４）が検出されている。このように異常単位温度差が検出されると、その異常単位温度差が得られた観測間隔（図４では観測時刻Ｔ４〜Ｔ５）における起点側の観測温度（図４では観測温度ＭＰ４）を「起点観測温度」として設定する。そして、この起点観測温度を固定したまま、その後の観測温度と起点観測温度とによって求められる温度差が「継続温度差」である。図４では、起点観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ５によって求められた継続温度差と、起点観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ６による継続温度差、起点観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ７による継続温度差、起点観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ８による継続温度差、起点観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ９による継続温度差をそれぞれ矢印で示している（観測時刻Ｔ１０以降による継続温度差は、便宜上省略した。）。

２．地震予測システム
次に、本願発明の地震予測システムの実施形態の一例について、図を参照しながら詳しく説明する。なお、本願発明の地震予測方法は、本願発明の地震予測システムを用いて地震の発生を予測する方法であり、したがってまずは本願発明の地震予測システムについて説明し、その後に本願発明の地震予測方法について説明することとする。また本願発明の地震予測システムは、大きく３種類の形態、すなわち基本的な形態（第１の実施形態）、あらかじめ設定した変動パターンと照合する形態（第２の実施形態）、そして人工知能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）を利用する形態（第３の実施形態）を示すことができる。そこで、それぞれの形態ごとに以下説明していく。

（第１の実施形態）
図５は、第１の実施形態における本願発明の地震予測システム１００の主な構成を示すブロック図である。この図に示すように第１の実施形態における地震予測システム１００は、単位温度差算出手段１０１と異常単位温度差検出手段１０２、予測手段１０３を含んで構成され、さらに測温抵抗体温度計１０４や観測温度記憶手段１０５、観測温度時刻変動作成手段１０６、温度差閾値記憶手段１０７、変動パターン記憶手段１０８、ディスプレイやプリンタといった出力手段１０９を含んで構成することもできる。

地震予測システム１００のうち単位温度差算出手段１０１と異常単位温度差検出手段１０２、予測手段１０３、観測温度時刻変動作成手段１０６は、専用のものとして製造することもできるし、汎用的なコンピュータ装置を利用することもできる。このコンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、ｉＰａｄ（登録商標）といったタブレット型ＰＣ、スマートフォンを含む携帯端末、あるいはＰＤＡ（ＰｅｒｓｏｎａｌＤａｔａＡｓｓｉｓｔａｎｃｅ）などによって構成することができる。コンピュータ装置は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリを具備しており、さらにマウスやキーボード等の入力手段やディスプレイを含むものもある。また、観測温度記憶手段１０５と温度差閾値記憶手段１０７、変動パターン記憶手段１０８は、例えばデータベースサーバに構築することができ、ローカルなネットワーク（ＬＡＮ：ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）に置くこともできるし、インターネット経由（つまり無線通信）で保存するクラウドサーバとすることもできる。

以下、図６を参照しながら第１の実施形態における地震予測システム１００の主な処理について詳しく説明する。図６は第１の実施形態における地震予測システム１００の主な処理の流れを示すフロー図であり、中央の列に実施する処理を示し、左列にはその処理に必要な入力情報を、右列にはその処理から生ずる出力情報を示している。

測温抵抗体温度計１０４による定期的（例えば、１０分間隔）な観測を開始すると（Ｓｔｅｐ１０１）、観測温度を観測温度記憶手段１０５に記憶していく。なお、他者によって観測された観測温度を調達できる場合は、図５に示す測温抵抗体温度計１０４の具備を省略することができ、図６に示す気温観測処理（Ｓｔｅｐ１０１）に代えて観測温度を取得（調達）する処理を行う。

定期的な気温観測を継続していくと（あるいは観測温度を取得していくと）、単位温度差算出手段１０１が、観測温度記憶手段１０５に蓄積された観測温度を読み出していくとともに、これら観測温度から単位温度差を順次算出していく（Ｓｔｅｐ１０２）。また観測温度時刻変動作成手段１０６が、複数の観測点（観測時刻と観測温度）から観測温度時刻変動を作成していく（Ｓｔｅｐ１０３）。

単位温度差が順次算出されると、異常単位温度差検出手段１０２が、温度差閾値記憶手段１０７から温度差閾値を読み出し、この温度差閾値と単位温度差を照らし合わせることによって異常単位温度差を検出していく（Ｓｔｅｐ１０４）。既述したとおり、絶対値の温度差閾値が設定されているときは単位温度差の絶対値が温度差閾値を超えるものを異常単位温度差として検出し、正の温度差閾値が設定されているときは正の単位温度差が温度差閾値を超えるものを正の異常単位温度差として検出し、また負の温度差閾値が設定されているときは負の単位温度差が温度差閾値を超えるものを負の異常単位温度差として検出する。

異常単位温度差が検出されると、予測手段１０３が、変動パターン記憶手段１０８から変動パターンを読み出し、この変動パターンと異常単位温度差を照らし合わせる（Ｓｔｅｐ１０５）。そして、実際に検出された異常単位温度差と変動パターンが一致するとき（Ｓｔｅｐ１０５のＹｅｓ）は地震発生の予測を行い（Ｓｔｅｐ１０６）、異常単位温度差と変動パターンが異なるとき（Ｓｔｅｐ１０５のＮｏ）は地震発生の予測を行うことなく（Ｓｔｅｐ１０６）引き続き気温を観測（あるいは観測温度を取得）していく。また地震発生が予測されたときは、出力手段１０９によってその予測情報が出力され、さらに必要な情報が関係者等に通知される仕様にするとよい。

ここで変動パターンとは、あらかじめ定められる異常単位温度差の検出パターンであり、地震が発生する可能性が高いと考えられる異常単位温度差の検出パターンである。本実施形態では、連続検出型と同時検出型の変動パターンを例示することができる。このうち連続検出型の変動パターンは、連続して異常単位温度差が検出されるパターンであり、その連続する２以上の数は適宜選択することができる。なお連続する異常単位温度差とは、既述したとおり異常単位温度差を時間の早い順に並べたときに隣り合う状態のことを指し、例えば図２に示す異常単位温度差ＴＤ６〜ＴＤ１０といった状態のことを「連続する」状態としている。すなわち、「４回以上連続して異常単位温度差が検出されるパターン」を変動パターンとして設定している場合、図２のケースの異常単位温度差は連続検出型の変動パターンと一致することから、予測手段１０３によって地震の発生が予測されるわけである。

一方の同時検出型の変動パターンは、異なる２以上の観測箇所で略同時刻（同時刻含む）で異常単位温度差が検出されるパターンである。この場合、図７に示すように異なる２以上の観測箇所で観測温度を取得することになる。図７では、６つの観測箇所（観測箇所Ａ〜観測箇所Ｆ）が設けられ、それぞれの観測箇所に設置された測温抵抗体温度計１０４によって観測温度が取得され、通信手段を経由して観測温度記憶手段１０５に記憶されている。そして、例えば観測箇所Ａで取得された観測温度が異常単位温度差として検出され、さらに観測箇所Ｃや観測箇所Ｅで取得された観測温度も異常単位温度差として検出され、しかもその観測時刻（第１観測時刻や第２観測時刻）が略同時刻であるときは、同時検出型の変動パターンと一致することから、予測手段１０３によって地震の発生が予測される。なお、略同時刻に異常単位温度差が検出される観測箇所の数は、２以上の数で適宜選択することができる。

（第２の実施形態）
図８は、第２の実施形態における本願発明の地震予測システム１００の主な構成を示すブロック図である。この図に示すように第２の実施形態における地震予測システム１００は、第１の実施形態における地震予測システム１００の構成要素に加え、継続温度差検出手段１１０を含んで構成される。この継続温度差検出手段１１０も、汎用的なコンピュータ装置を利用するとよい。

以下、図９を参照しながら第２の実施形態における地震予測システム１００の主な処理について詳しく説明する。図９は、第２の実施形態における地震予測システム１００の主な処理の流れを示すフロー図である。

第１の実施形態における地震予測システム１００と同様、測温抵抗体温度計１０４による定期的な観測（あるいは観測温度の取得）を行い（Ｓｔｅｐ１０１）、単位温度差を算出し（Ｓｔｅｐ１０２）、観測温度時刻変動を作成し（Ｓｔｅｐ１０３）、異常単位温度差を検出する（Ｓｔｅｐ１０４）。そして、異常単位温度差が検出されると、その後の観測温度から継続温度差を算出していく（Ｓｔｅｐ１０７）。具体的には、既述したとおり異常単位温度差が検出されると、起点観測温度を設定するとともに、その後の観測温度と起点観測温度とによって求められる温度差を継続温度差として算出していく。

継続温度差が算出されると、予測手段１０３が、変動パターン記憶手段１０８から変動パターンを読み出し、この変動パターンと継続温度差を照らし合わせる（Ｓｔｅｐ１０５）。そして、実際に検出された継続温度差と変動パターンが一致するとき（Ｓｔｅｐ１０５のＹｅｓ）は地震発生の予測を行い（Ｓｔｅｐ１０６）、継続温度差と変動パターンが異なるとき（Ｓｔｅｐ１０５のＮｏ）は地震発生の予測を行うことなく（Ｓｔｅｐ１０６）引き続き気温を観測（あるいは観測温度を取得）していく。この場合も、地震発生が予測されたときは出力手段１０９によってその予測情報を出力するとともに、必要な情報を関係者等に通知する仕様にするとよい。

本実施形態における変動パターンは、温度差閾値を超える継続温度差が連続して算出されるパターンであり、いわば温度差閾値を超える観測温度が一度に「塊状」となって検出されるパターンである（以下、「塊状検出型の変動パターン」という。）。図１０は、東北地方太平洋沖地震が発生した５日前の広野における観測温度時刻変動を示しており、このように地震発生前には起点観測温度との温度差である継続温度差が連続して温度差閾値を超える状態、すなわち異常な観測温度が塊状となって発現するという状態がみられる。そこで発明者らは、塊状検出型の変動パターンが地震発生を予測するための有効な変動パターンのひとつと考えたわけである。例えば「３回以上連続して継続温度差が温度差閾値を超えるパターン」を塊状検出型の変動パターンとして設定している場合、図４に示すように観測温度ＭＰ５に係る継続温度差から観測温度ＭＰ９に係る継続温度差まで連続する５つの継続温度差が温度差閾値を超えているとすると、図４の継続温度差は塊状検出型の変動パターンと一致することから、予測手段１０３によって地震の発生が予測されるわけである。なお、この塊状検出型の変動パターンを設定するにあたっては、連続する２以上の数は適宜選択することができる。

本実施形態では、塊状検出型の変動パターンに代えて「凹凸検出型の変動パターン」を変動パターンとすることもできる。この場合、当然ながら図８に示す継続温度差検出手段１１０の具備を省略することができ、図９に示す継続温度差算出処理（Ｓｔｅｐ１０７）を省略することができる。凹凸検出型の変動パターンは、正の異常単位温度差と負の異常単位温度差が交互に繰り返し検出されるパターンであり、いわば鋸刃状（ギザギザ状）で異常な観測温度が検出されるパターンである。図１１は、東北地方太平洋沖地震が発生した５日前の相馬における観測温度時刻変動を示しており、このように地震発生前には正の異常単位温度差と負の異常単位温度差が交互に繰り返される状態、すなわち異常な観測温度が鋸刃状となって発現するという状態がみられる。そこで発明者らは、凹凸検出型の変動パターンが地震発生を予測するための有効な変動パターンのひとつと考えたわけである。図１２に示す例では、観測温度ＭＰ４と観測温度ＭＰ５に係る単位温度差が正の異常単位温度差として検出されるとともに、観測温度ＭＰ５と観測温度ＭＰ６に係る単位温度差が負の異常単位温度差として検出され、さらに観測温度ＭＰ６と観測温度ＭＰ７に係る単位温度差が正の異常単位温度差、観測温度ＭＰ７と観測温度ＭＰ８に係る単位温度差が負の異常単位温度差、観測温度ＭＰ８と観測温度ＭＰ９に係る単位温度差が正の異常単位温度差、観測温度ＭＰ９と観測温度ＭＰ１０に係る単位温度差が負の異常単位温度差として検出されている。したがって、図１２に示す観測温度時刻変動は凹凸検出型の変動パターンと一致することから、予測手段１０３によって地震の発生が予測されるわけである。なお、この凹凸検出型の変動パターンを設定するにあたっては、正の異常単位温度差と負の異常単位温度差が交互に繰り返す回数は適宜選択することができる。

本実施形態では、塊状検出型の変動パターンと凹凸検出型の変動パターンを組み合わせたものを変動パターンとすることもできる。図１３は、東北地方太平洋沖地震が発生した５日前の日立における観測温度時刻変動を示しており、このように地震発生前には塊状検出型の変動パターンと凹凸検出型の変動パターンが同時に発現するという状態がみられる。そこで発明者らは、塊状検出型の変動パターンと凹凸検出型の変動パターンを組み合わせたものも地震発生を予測するための有効な変動パターンのひとつと考えたわけである。

（第３の実施形態）
図１４は、第３の実施形態における本願発明の地震予測システム１００の主な構成を示すブロック図である。この図に示すように第３の実施形態における地震予測システム１００は、第１の実施形態における地震予測システム１００の構成要素に加え、学習手段１１１を含んで構成される。この学習手段１１１も、汎用的なコンピュータ装置を利用するとよい。なお本実施形態では、異常単位温度差検出手段１０２を省略することもできる。

以下、図１５を参照しながら第３の実施形態における地震予測システム１００の主な処理について詳しく説明する。図１５は、第３の実施形態における地震予測システム１００の主な処理の流れを示すフロー図である。

本実施形態では、測温抵抗体温度計１０４による定期的な観測（あるいは観測温度の取得）を行う前に、あらかじめ「時刻変動分類モデル」を作成しておく（Ｓｔｅｐ１０８）。この時刻変動分類モデルは、実際の観測によって得られる観測温度時刻変動が、地震発生前に生ずるものか、地震発生とは関連のないものかを判断するために用いられるモデルであり、人工知能のうち特に機械学習によって作成されるものである。

より具体的には、学習手段１１１が、学習データ記憶手段１１２から多数の学習データを読み出すとともに、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた深層学習（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）といったアルゴリズムを使用し、読み出した多数の学習データを学習することによって、時刻変動分類モデルを作成する。ここで学習データとは、過去に生じた地震の直前（数日前から数時間前）における観測温度時刻変動であり、いわば地震発生に対する教師データである。なお、過去に発生した地震のうち所定規模以上となった地震を選出したうえで学習データを生成するとよい。また、機械学習の手法としては、深層学習のほか、ＭＴ法（マハラノビス・タグチ法）やサポートベクターマシンといった手法を適用することもできる。学習手段１１１によって作成された時刻変動分類モデルは、分類モデル記憶手段１１３に記憶される。

時刻変動分類モデルが作成されると、第１の実施形態における地震予測システム１００と同様、測温抵抗体温度計１０４による定期的な観測（あるいは観測温度の取得）を行い（Ｓｔｅｐ１０１）、単位温度差を算出し（Ｓｔｅｐ１０２）、観測温度時刻変動を作成する（Ｓｔｅｐ１０３）。そして予測手段１０３が、実際の観測に基づく観測温度時刻変動（以下、「実測の観測温度時刻変動」という。）と、時刻変動分類モデルとを照らし合わせ（Ｓｔｅｐ１０５）、実測の観測温度時刻変動と時刻変動分類モデルが一致又は近似するとき（Ｓｔｅｐ１０５のＹｅｓ）は地震発生の予測を行い（Ｓｔｅｐ１０６）、実測の観測温度時刻変動と時刻変動分類モデルが近似しないとき（Ｓｔｅｐ１０５のＮｏ）は地震発生の予測を行うことなく（Ｓｔｅｐ１０６）引き続き気温を観測（あるいは観測温度を取得）していく。この場合も、地震発生が予測されたときは出力手段１０９によってその予測情報を出力するとともに、必要な情報を関係者等に通知する仕様にするとよい。

３．地震予測方法
続いて、本願発明の地震予測方法について説明する。なお、本願発明の地震予測方法は、ここまで説明した地震予測システム１００を使用して行う方法であり、したがって地震予測システム１００で説明した内容と重複する説明は避け、本願発明の地震予測方法に特有の内容のみ説明することとする。すなわち、ここに記載されていない内容は、「１．定義」を含め「２．地震予測システム」で説明したものと同様である。

図１６は、本願発明の地震予測方法の主な工程を示すフロー図である。測温抵抗体温度計１０４による定期的な観測を開始し（Ｓｔｅｐ２０１）、継続的に観測温度を取得する。なお、他者によって観測された観測温度を調達できる場合は、この観測工程（Ｓｔｅｐ２０１）を省略し、これに代えて観測温度を取得する工程を行うとよい。観測温度が取得できると、順次、単位温度差を算出する（Ｓｔｅｐ２０２）とともに、観測温度時刻変動を作成する（Ｓｔｅｐ２０３）。続いて、単位温度差と温度差閾値とを照らし合わせることで異常単位温度差を検出し（Ｓｔｅｐ２０４）、異常単位温度差の検出パターンと種々の変動パターンとを照らし合わせることによって地震発生の予測を行う（Ｓｔｅｐ２０５）。時刻変動分類モデルが作成されている場合は、実測の観測温度時刻変動と時刻変動分類モデルとを照らし合わせることによって地震発生の予測を行う（Ｓｔｅｐ２０５）こともできる。

本願発明の地震予測システム、及び地震予測方法は、国や地方自治体が市民をいち早く避難させる場合、あるいは学校や民間企業などが所属する者を避難させる場合に、極めて有効に利用することができる。本願発明が、迅速に避難を促し、ひいては多くの市民を救済しうることを考えれば、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献を期待し得る発明である。

１００地震予測システム
１０１（地震予測システムの）単位温度差算出手段
１０２（地震予測システムの）異常単位温度差検出手段
１０３（地震予測システムの）予測手段
１０４（地震予測システムの）測温抵抗体温度計
１０５（地震予測システムの）観測温度記憶手段
１０６（地震予測システムの）観測温度時刻変動作成手段
１０７（地震予測システムの）温度差閾値記憶手段
１０８（地震予測システムの）変動パターン記憶手段
１０９（地震予測システムの）出力手段
１１０（地震予測システムの）継続温度差検出手段
１１１（地震予測システムの）学習手段
１１２（地震予測システムの）学習データ記憶手段
１１３（地震予測システムの）分類モデル記憶手段

Claims

測温抵抗体温度計によって定期的に観測される観測温度に基づいて、地震発生の予測を行う地震予測システムであって、
連続する前記観測温度の温度差である単位温度差を求める単位温度差算出手段と、
あらかじめ定めた温度差閾値を超える前記単位温度差を異常単位温度差として検出するとともに、正の該温度差閾値を超える前記単位温度差を正の異常単位温度差として検出し、負の該温度差閾値を超える前記単位温度差を負の異常単位温度差として検出する異常単位温度差検出手段と、
前記異常単位温度差検出手段が、前記正の異常単位温度差と前記負の異常単位温度差を交互に繰り返し検出したときに、地震の発生を予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする地震予測システム。
測温抵抗体温度計によって定期的に観測される観測温度に基づいて、地震発生の予測を行う地震予測システムであって、
連続する前記観測温度の温度差である単位温度差を求める単位温度差算出手段と、
あらかじめ定めた温度差閾値を超える前記単位温度差を、異常単位温度差として検出する異常単位温度差検出手段と、
前記異常単位温度差検出手段が前記異常単位温度差を検出したときに、該異常単位温度差における起点側の前記観測温度を起点観測温度として設定するとともに、該起点観測温度と、その後の前記観測温度との温度差を継続温度差として求める継続温度差算出手段と、
前記継続温度差算出手段によって、前記温度差閾値を超える前記継続温度差が連続して求められたときに、地震の発生を予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする地震予測システム。
測温抵抗体温度計によって定期的に観測温度を取得する観測温度取得工程と、
連続する前記観測温度の温度差である単位温度差を求める単位温度差算出工程と、
あらかじめ定めた温度差閾値を超える前記単位温度差を異常単位温度差として検出するとともに、正の該温度差閾値を超える前記単位温度差を正の異常単位温度差として検出し、負の該温度差閾値を超える前記単位温度差を負の異常単位温度差として検出する異常単位温度差検出工程と、
前記異常単位温度差検出工程によって、前記正の異常単位温度差と前記負の異常単位温度差が交互に繰り返し検出されたときに、地震の発生を予測する予測工程と、
を備えたことを特徴とする地震予測方法。
測温抵抗体温度計によって定期的に観測温度を取得する観測温度取得工程と、
連続する前記観測温度の温度差である単位温度差を求める単位温度差算出工程と、
あらかじめ定めた温度差閾値を超える前記単位温度差を、異常単位温度差として検出する異常単位温度差検出工程と、
前記異常単位温度差検出工程によって前記異常単位温度差が検出されたときに、該異常単位温度差における起点側の前記観測温度を起点観測温度として設定するとともに、該起点観測温度と、その後の前記観測温度との温度差を継続温度差として求める継続温度差算出工程と、
前記継続温度差算出工程によって、前記温度差閾値を超える前記継続温度差が連続して求められたときに、地震の発生を予測する予測工程と、
を備えたことを特徴とする地震予測方法。