昭和61（1986）年度　共同研究実施報告書

課題番号	61−共研−44			専門分類		6
研究課題名	地球回転運動データの統計数理解析
フリガナ 代表者氏名	カネコ　ヨシヒサ 金子 芳久			ローマ字
所属機関	国立天文台
所属部局	地球回転系
職　　名	助手
所在地
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配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	3　人

研究目的と成果（経過）の概要

位置天文学や地球物理学に於いて，地球回転運動を精密に決定する事は，基本的に重要な問題である。本研究では，地球回転運動データーを統計数理学的に考察して，その運動の要因を解明し，モデルを決定する。さらに光学観測による地球回転運動データーと新技術による地球回転運動データを比較して，光学観測による国際極運動観測事業を，評価するための参考にする。


地球回転運動の極運動成分の主要な運動であるチャンドラー項のシミュレーション及び解析法の研究を行なった。
１．シミュレーション・プログラムの開発
チャンドラー運動のモデルをベクトル及び複素数で表現して，それらのシミュレーション・プログラムの開発を行った。そのためベクトル表現と複素数表現の比較が可能になった。
２．複数のネットワークより独立な観測値が得られ時の解析法（Ｃｒｏｓｓ−Ａｕｔｏ Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅの応用）
極運動を〓とすると，２つのネットワークの各々のデータは，〓，〓となり，それらの平均値を〓（〓，ａ，ｂ，はａ＋ｂ＝１なる定数）とする。ここで〓，〓は各々独立な観測誤差とする。Ａｕｔｏｃｏｖａｒｉａｎｃｅをとると，
Ｃｏｖ（〓）＝Ｃｏｖ（〓）＋Ｃｏｖ（〓）となり〓のＡｕｔｏｃｏｖａｒｉａｎｃｅとして見ればバイアスを含む，一方
（＊）〔Ｃｏｖ（〓）＋Ｃｏｖ（〓）〕／２＝Ｃｏｖ（〓）となりバイアスを含まない。このバイアスはτ＝０の時が特に大きい。（＊）の式はＣｏｖａｒｉａｎｃｅとＡｕｔｏｃｏｖａｒｉａｎｃｅの性質をもつのでＣｒｏｓｓ−Ａｕｔｏ Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ（ＣＡＣ）と呼ぶ。このＣＡＣの有効性を調べるため，シミュレーションデータに観測誤差を加えて解析した。結果は，Ａｕｔｏ ＣｏｖａｒｉａｎｃｅよりもＣＡＣを用いた方が観測誤差を含まないデータの解析結果に数倍近い値を得た。
この事はＣＡＣの優れた実用性を示している。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

位置天文学や地球物理学に於いて，地球回転運動を精密に決定する事は，基本的に重要な問題である。本研究では，地球回転運動データーを統計数理学的に考察して，その運動の要因を解明し，モデルを決定する。さらに光学観測による地球回転運動データーと新技術による地球回転運動データを比較して，光学観測による国際極運動観測事業を，評価するための参考にする。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
大江 昌嗣	国立天文台
尾崎　統	統計数理研究所