ニュージーランド、ホワイト島に新たな火山警報システム 命を救える可能性

An aerial view of the Whakaari, also known as White Island volcano, in New Zealand, December 12, 2019. REUTERS/Jorge Silva REFILE - CORRECTING LOCATION - RC2HTD9S77NQ
An aerial view of the Whakaari, also known as White Island volcano, in New Zealand.Image: REUTERS/Jorge Silva
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  • 昨年12月、ホワイト島の火山が予兆なく噴火し、21人が死亡しました。

  • 新たな技術により、命を救う事前警報が可能になります。

昨年12月9日にファカアリ/ホワイト島を訪れた観光客は差し迫った激しい噴火について何の警告も受けませんでした。酸性の蒸気とガスの爆発により21人が死亡し、生存者のほとんどは重傷と重度の火傷を負いました。

この悲劇を受け、私たちは早期警報システムの開発に取り組みました。私たちの研究では噴火前の地震活動に特定のパターンがあり、事前警報が可能であることが示されています。当時このシステムが稼働していれば、火山の致命的な噴火の16時間前に警報を発していたはずです。

2012年8月7日未明にタラナキ山(タングariro山)が噴火した後、地面を覆う火山灰。Image: NZ警察

ニュージーランドのほかの火山も同様の脅威をもたらすという事実も、私たちの取り組みの動機となりました。人気の観光地であるワイマング地熱地帯では、1903年に爆発と噴出により3人が死亡し、またラウル島での噴火(2006年)では、1人が死亡し、2007年にはルアペフ山での弾道物により重傷者が出ました。さらに2012年には、トンガリロ国立公園にある人気の日帰りハイキングコースで、観光客が2度の噴火を間一髪で逃れています。人気の日帰りハイキングコース(2012年)。

自動警報システムは、リアルタイムの災害情報を提供し、観光客を守るための大幅に高い安全性をもたらすとともに、事業者が火山を訪れても安全かどうかを判断する助けとなります。

この画像は、2019年にファカアリ・ホワイト島で起きた噴火の様子で、観光客が撮影したものです。Image: マイケル・シェイド/AAP

ニュージーランドには、地球のごくわずかな動きでも継続的に測定する監視機器のネットワークがあります。このGeoNetネットワークは、ファカアリを含む火山から高頻度のデータを提供していますが、現在、火山噴火のリアルタイム警報システムとしては使用されていません。ファカアリ。

国際的なベストプラクティスに沿っているものの、GeoNetの現行の火山警戒レベル(VAL)システムは、主に専門家の判断と合意に依存しているため、更新が遅すぎます。また、将来の噴火の確率を推定するものではなく、代わりに火山の状態を過去の視点から示すものです。ファカアリで過去に起きたすべての噴火は、警戒レベル1または2(活動の高まり)の段階で発生しており、レベルが引き上げられたのは事象の発生後のみでした。

このシステムは、観光客に対してリアルタイムの災害情報と、より高い安全性を提供します。Image: Nature

私たちの研究では、機械学習アルゴリズムと、過去10年間の継続的な監視データを用いています。この期間にファカアリでは5回の噴火が記録されており、その多くは2019年の事象に類似していました。1826年以降、ファカアリでは30回以上の噴火が起きています。すべてが2019年ほど激しかったわけではありませんが、浅い岩漿層の上の熱水域に熱水と蒸気が閉じ込められているため、1〜3年ごとに破壊的な爆発が起きることが予想されます。

2019年のホワイト島噴火を受けて、ファカタネに設けられた追悼碑。Image: ホルヘ・シルバ/ロイター

昨年の噴火に先立ち、17時間にわたる地震の警告がありました。これは4時間にわたる強い地震活動の急増から始まり、私たちはこれが、岩石内に閉じ込められた気体と水に圧力を加えるために上昇してきた新鮮な岩漿性流体であると考えています。

これが最終的な破裂につながりました。圧力鍋の蓋が吹き飛ぶようなものです。2013年8月の噴火の30時間前にも同様の信号が記録されており、2012年の他の2回の噴火でも(それほど明確ではないものの)同様の信号が確認されました。

早期警報システムの構築

私たちは高度な機械学習アルゴリズムを用いて、噴火に至る前段階の地震データを解析し、未発見のパターンを探りました。4時間のエネルギー急増は、差し迫った噴火をしばしば予告する信号であることが判明しました。

次に、この噴火前のパターンを用いてコンピュータモデルに警報を発するよう学習させ、学習に用いていない他の噴火を予測できるかどうかを検証しました。このモデルは今後も「経験から学習」し続けます。学習に用いる事象が増えるたびに、将来を予測する能力が向上します。

また、最も効果的な警報システムとするため、警報をいつ発するのが最適かについても検討しました。主なトレードオフは、非常に敏感で多くの警報を出すシステムと、基準を高めに設定する一方で、一部の噴火を見逃すシステムとの間にあります。

噴火の可能性が8.5%を超えるたびに警報を発する閾値に決定しました。つまり、警報が出されるとき(それぞれ約5日間持続)、噴火が起きる確率は約12分の1です。

このシステムは、ファカアリで起きた直近5回の主要な噴火のうち4回について警報を発していたはずです。2019年の噴火については、16時間前の警告を提供できていたはずです。ただし、これらの評価は事後的な知見に基づいて行われたものであり、予測システムの有効性は将来のデータによってのみ証明されうるものです。

2019年の事象と同等かそれ以上の噴火は、高い確率で検知されると考えています。トレードオフとして、警報が発せられ、それに従って対応した場合、毎年約1か月間、島を観光客の立ち入り禁止にする必要があります。

今後の方向性

現在、このシステムを24時間365日体制で5か月間運用しており、GNS Scienceと連携して、既存の対応手順を強化し、ニュージーランドの火山でより迅速な警報を提供するために、どのように統合するのが最適かを検討しています。

トンガリロ・クロッシングは、ニュージーランドで最も人気のある日帰りハイキングコースの一つであり、毎年数千人の観光客が訪れます。Image: EPA

私たちは、このシステムをニュージーランドのほかの活火山(毎年数万人の観光客が訪れるトンガリロ山やルアペフ山を含む)向けに開発する計画です。やがて、このシステムは世界の他の火山にとっても価値あるものとなる可能性があります。例えば、2014年の噴火で63人が死亡した日本の御嶽山がその一例です。

このような早期警報システムの大きな公共的価値を踏まえ、私たちはすべてのデータとソフトウェアをオープンソースとして公開しました。

ファカアリの噴火のほとんどは予測可能と思われるものの、警報を逃れる将来の事象も起こりうると考えられます。2016年には、明確な地震の前兆がない噴火があり、これは私たちの警報システムでは予測できなかったはずです。

モデルを学習させるのに十分なデータがあれば、他の火山でも同様の手法で噴火を予測できる可能性があります。いずれにせよ、早期警報システムの支援を受けるかどうかにかかわらず、火山の近くに住む人々や火山を訪れる人々の安全を守る上で、人間の監視要員が引き続き重要な役割を果たすでしょう。

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