データ処理時には、前後のデータと比較してばらつきの大きいデータや見掛け比抵抗断面をを参考にして、計算に不適当と思われるデータについてはデータ処理時に削除した。本調査の場合、全般的に良質なデータが得られており、削除データは極く少数であった。データ処理に使用したデータの総数はＬＩＮＥ−Ａで２１９０、ＬＩＮＥ−Ｂで９９０、ＬＩＮＥ−Ｃで９９０、ＬＩＮＥ−Ｄで１２９０であった。編集後のデータを用いた見掛け比抵抗断面図を図４−１−９〜図４−１−１２に示す。見掛け比抵抗断面図とは、測定した見掛け比抵抗値を図４−１−７に示した測定模式図に対応する測定点にプロットしてカラーコンター表示をした図である。見掛け比抵抗断面図は概略の比抵抗分布を把握するのに用いる他、測定データの品質管理図としても用いることができる。

有限要素法の解析に使用した有限要素メッシュ図を図４−１−１３〜図４−１−１６に示す。比抵抗法探査では、ポテンシャル場を測定対象としていることから、探査対象領域周辺にも広い計算領域を確保しているが、図４−１−１３〜図４−１−１６では省略して探査領域だけを図示している。一般的に、測定点付近ではモデルのメッシュサイズを細かくするほど計算制度が向上するが、測定点から離れたところではメッシュサイズサイズが荒くても精度の低下はほとんどない。計算時間はメッシュ数が増えるほど長くなるので、データ処理では測定点近傍においてサイズを細かくし、測定点から離れるに従ってサイズを大きくして、計算精度および計算時間の最適化を計った。断面の節点総数、要素総数は表４−１−３に示す。逆解析計算では、まず比抵抗分布の初期モデルを作成し、これに対して現地での測定電極配置で測定した場合の仮想の測定値を有限要素法を用いて計算する。次にこの計算値と測定値の差を用いて初期モデルを修正する。修正されたモデルを用いて同様の計算をモデルが収束するまで繰り返し行い、最終的な比抵抗分布モデルを得る。

初期モデルの修正には非線形最小２乗法を用いた。一般に最小２乗法による２次元解析では、データに含まれるノイズの大きさや測定点配置の制限によって解が不安定となる場合がある。解の安定化のために既知の事前情報を制約条件として与える方法（制約付き最小２乗法）が有効であり、本調査ではモデルの修正にこの制約付最小２乗法を用いた。

表４−１−４には解析に用いたソフトウエアおよびハードウエアを示す。

図４−１−９見掛け比抵抗断面図（ＬＩＮＥ−Ａ、西町）

図４−１−１０　見掛け比抵抗断面図（ＬＩＮＥ−Ｂ、金谷）

図４−１−１１ 　見掛け比抵抗断面図（ＬＩＮＥ−Ｃ 、西町）

図４−１−１２ 　見掛け比抵抗断面図（ＬＩＮＥ−Ｄ 、西町）

図４−１−１３ 　有限要素法メッシュ図（ＬＩＮＥ−Ａ 、電極設置区間のみ）

図４−１−１４ 　有限要素法メッシュ図（ＬＩＮＥ−Ｂ 、電極設置区間のみ）

図４−１−１５ 　有限要素法メッシュ図（ＬＩＮＥ−Ｃ 、電極設置区間のみ）

図４−１−１６ 　有限要素法メッシュ図（ＬＩＮＥ−Ｄ 、電極設置区間のみ）

表４−１−４　データ処理に用いたソフトウエアおよびハードウエア