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Evaluation of Recent Magma Activity of Sierra Negra Volcano, Galapagos Using SAR Remote Sensing

SAR 원격탐사를 활용한 Galapagos Sierra Negra 화산의 최근 마그마 활동 추정

  • Song, Juyoung (Department of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University) ;
  • Kim, Dukjin (Department of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University) ;
  • Chung, Jungkyo (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology) ;
  • Kim, Youngcheol (Department of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University)
  • 송주영 (서울대학교 지구환경과학부) ;
  • 김덕진 (서울대학교 지구환경과학부) ;
  • 정정교 (캘리포니아공과대학 제트추진연구소) ;
  • 김영철 (서울대학교 지구환경과학부)
  • Received : 2018.11.22
  • Accepted : 2018.12.20
  • Published : 2018.12.31

Abstract

Detection of subtle ground deformation of volcanoes plays an important role in evaluating the risk and possibility of volcanic eruptions. Ground-fixed observation equipment is difficult to maintain and cost-inefficient. In contrast, satellite remote sensing can regularly monitor at low cost. In this paper, following the study of Chadwick et al. (2006), which applied the interferometric SAR (InSAR) technique to the Sierra Negra volcano, Galapagos. In order to investigate the deformation of the volcano before 2005 eruption, the recent activities of this volcano were analyzed using Sentinel-1, the latest SAR satellite. We obtained the descending mode Sentinel-1A SAR data from January 2017 to January 2018, applied the Persistent Scatter InSAR, and estimated the depth and expansion quantity of magma in recent years through the Mogi model. As a result, it was confirmed that the activity pattern of volcano prior to the eruption in June 2018 was similar to the pattern before the eruption in 2005 and was successful in estimating the depth and expansion amount. The results of this study suggest that satellite SAR can characterize the activity patterns of volcano and can be possibly used for early monitoring of volcanic eruption.

화산체의 미세 지표변위 관측은 화산의 위험성과 분화 가능성을 평가하는데 중추적인 역할을 한다. 화산체 관측을 위해 고정 지상 관측 장비들을 이용할 경우 유지 관리가 어렵고 위험 및 비용 지출이 큰 반면, 인공위성을 이용한 원격탐사 기법은 저비용으로 정기적인 모니터링이 가능하다. 이 논문에서는 인공위성 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 간섭기법(Interferometric SAR; InSAR)을 Galapagos Sierra Negra 화산에 적용하여 2005년 화산분화 이전의 변형을 효과적으로 연구한 Chadwick et al.(2006)의 연구에 이어, 가장 최근에 이 화산체가 어떠한 화산활동을 하고 있는지를 최신 SAR 인공위성인 Sentinel-1자료를 이용하여 분화 전 마그마 활동을 분석하였다. 2017년 1월부터 2018년 1월까지의 descending mode Sentinel-1A SAR 영상을 취득하여 고정산란체 간섭기법(Persistent Scatter InSAR)을 적용하였으며, Mogi model을 통해 최근 마그마의 활동 깊이 및 팽창량을 추정하였다. 그 결과 2018년 6월 분화 이전의 화산체 활동 양상이 2005년 분화 이전의 활동 양상과 유사하다는 사실을 확인하였고, 활동 깊이와 팽창 반경을 추산해 내는 데 성공하였다. 본 연구 결과는 인공위성 SAR와 역산 기법을 통해 화산체의 활동 양상을 특징짓고 이를 통해 화산분화의 조기 모니터링 가능성을 제시하고 있다.

Keywords

1. 서론

SAR는 레이다 반사파를 송신파와 시간차를 두고 합성하는 능동센서의 일종으로, 기상 조건의 영향을 거의 받지 않고, 미세한 지표 변위를 탐지할 수 있기에 원격탐사의 핵심 기술로 부상하고 있다. 화산체의 유동을 감시하기 위해 이전까지는 화산체 주위에 직접 지상 관측장비를 설치하였으나, SAR의 등장으로 지상 장비보다 안전하고 효율적으로 화산체를 연구할 수 있게 되었다(Massonet et al., 1995). 특히, 지표면 수 km 아래에 화산체의 변위를 유도하는 마그마 방이나 저반이 위치하는 화산체의 특성상, mm단위의 변화를 감지해내는 SAR의 역할은 화산 연구에 있어서 중추적이다.

갈라파고스 제도는 나즈카 판의 북서부 경계에 위치한 화산섬으로, 코코스 판에 면한 판의 북부 경계가 발산형 경계로 추정되는 탓(Hey, 1977)에 이 제도의 대부분의 화산체는 순상화산의 형태를 띠고 있다. 갈라파고스 제도 내에서 면적이 가장 큰 이사벨라 섬의 남서부에는 Sierra Negra 화산이 위치한다. Sierra Negra는 위도 0.83°S, 경도 91.17°W에 위치한 순상화산으로, 갈라파고스 제도의 활성단층대와 인접하여 활동성이 매우 크다(Reynolds and Geist, 1995). 또한, 화산체의 정상부에 위치한 칼데라는 동서직경이 9 km, 남북직경이 7 km에 달하고, 면적이 약 59.5 km2로, 화산체의 해발고도인 1100m에 비해 칼데라의 규모가 크다. Sierra Negra의 칼데라는 갈라파고스 제도 내의 여러 화산들 가운데 그 규모가 최대이다(Delaney et al., 1973). Sierra Negra의 강한 활동성과 거대한 칼데라로 인하여, 다른 저위도 지역의 화산체들과는 달리 칼데라 내부와 화산체의 북쪽 사면에 식생이 거의 존재하지 않기에(Fig. 1), InSAR를 활용한 변위 관측에 유리하다(Ebmeier et al., 2013).

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Fig. 1. (a) Location of Galapagos archipelago. (b) NDVI image of the southern Isabella Island. Sierra Negra’s caldera is located inside red box. Vegetation highlighted as green.

그간 칼데라 내부에서 반복적인 침강과 융기가 존재했던 점으로 미루어보아, Sierra Negra의 마그마 방의 지표면으로부터의 깊이는 다른 화산체에 비해 상대적으로 얕을 것으로 예측되어 왔다(Geist et al., 2006). 이와 함께, 넓은 면적의 칼데라와 칼데라 전반에 걸쳐 일어나는 대규모의 지표 변형은 마그마 방의 단면적과 부피가 크다고 추측해 볼 수 있고, 이는 이 화산체가 수치모델을 이용하여 검증하기 대단히 유리한 조건이라는 것을 의미한다.

이전에 발생한 칼데라의 변형과 trapdoor fauling을 분석하기위한 SAR 원격탐사 연구가 진행되어왔다. Sierra Negra의 칼데라는 좁은 원호를 경계로 화산체와 분리되어 있으며, 북서-남동 방향으로 L자 형태의 단층대가 칼데라 내부에 존재하는 것으로 알려져 있다(Geistet al., 2008). Jonsson et al.(2005)이 진행한 연구에서는 faulting 이전에 칼데라 하부에서 암맥에 의한 관입이 진행되었다고 주장한다. 이 관입이 지층을 따라 암상을 형성하며 칼데라 내부에 L자 단층대를 만들고, 화산체의 분화를 유도하였다는 것이다. 해당 연구에서 Jonsson은 암상에 의한 칼데라 지면의 융기를 3단계로 구분하고 있다. Trapdoor faulting 이전, 즉 1992년 7월에서 1997년 10월까지의 1단계에서는 칼데라의 지면이 SAR 인공위성의 시선방향(Line-Of-Sight; LOS) 방향으로 1.6 m 융기하였다. 이와 유사한 형태의 융기는 faulting 이후인 3단계(1998년 9월에서 1999년 3월까지) 중에도 발생하였는데, 이 기간 중에는 LOS 방향 0.3 m의 융기가 있었고 최대 변위가 발생한 위치도 1단계에서의 그것과 매우 유사했다. 대조적으로, 2단계 중에 발생한 trapdoor faulting은 그 자체가 지표 변위 위상의 분기점으로 작용하여, 단층 이북에서는 융기가, 이남에서는 침강이 일어났다.

1990년대에 발생한 trapdoor faulting 이후, 2005년에 추가적인 trapdoor fault와 함께 분화가 일어났다. Chadwicket al.(2006)의 연구에 의하면, 1998년 trapdoor faulting이 끝난 이후로 2003년까지 지표의 변형이 InSAR나 GPS에 거의 탐지되지 않았다가 2004년부터 연간 1 m 가까이 되는 연직 융기와 함께 변형이 재개되었다. 이러한 융기의 경향은 2005년 10월, 화산체의 마지막 분화가 시작할 때까지 계속되었다.

Sierra Negra의 가장 최근 분화는 2018년 6월 27일에 있었다. 본 연구에서는 Sierra Negra의 최근 분화 직전 해인 2017년 전반(全般)의 화산체 지표 변위와 마그마 유동 양상을 분석하여 Sierra Negra의 분화의 지표로 지상변위량을 사용할 수 있는지 확인하려 한다. 연구에 사용한 위성 영상은 SAR를 탑재한 Sentinel-1 위성에서 촬영한 것으로, 위성의 시간 해상도가 짧아 1년에 해당하는 자료만 있어도 시계열 분석이 용이하다. 지표 변위량의 계측을 위해 우선 고정 산란체들의 변위를 시계열적으로 관측하는 기법인 Persistent Scatterer InSAR(PSInSAR)를 1년에 걸쳐 화산체에 적용하여, 분화 이전 화산체가 어떠한 형태의 유동을 보이는지 관찰하였다. 또한, 수치모델을 이용한 역산기법을 InSAR 데이터에 적용하여 마그마 방의 크기와 그 변화량를 추정하여 마그마 방의 유동과 지표 변위량 간의 정량적 관계를 파악하고자 하였다.

본 연구에서는 2017년 1월 19일부터 018년 1월 2일까지 총 27장의 dscending mode 영상을 Sentinel-1 위성으로부터 취득하여 사용하였다. 영상들 사이의 평균적인 시간 간격은 약 2주였다.

Table 1. Metadata of 27 SAR images applied in PS-InSAR

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2. 연구방법

1) Sierra Negra에의 PS-InSAR 적용

2005년의 마지막 분화 이후, Sierra Negra 화산체는 융기와 침강이 반복적으로 일어났을 것이라 예상된다(Ruiz et al., 2007). 이 화산체가 어떠한 화산 활동 상태에 있는지를 분석하고자 Sentinel-1 SAR자료를 이용한다.Sentinel-1 SAR는 Sentinel-1A와 Sentinel-1B가 각각 12일주기로 동일한 지역에 대한 자료획득을 하고 실질적으로 6일 주기로 자료가 획득되고 있어 1년이라는 기간 동안 이론상 60번의 관측이 가능한 위성이다. 이러한 위성자료를 활용하여 상대적으로 짧은 기간(1년) 동안의 지표변위를 살펴보기 위해서는 변위 측정에 대한 정밀도가 높고 시계열적인 분석이 가능한 기법을 적용해야 할 것이다. 본 연구에서는 Persistent Scatterer InSAR(PS-InSAR) 기법을 이 화산체에 적용하여 분석을 실시하였다. PS-InSAR는 동일한 관측지역에 대해 다량의 SAR영상을 취득하여 해당 기간 동안의 연속적 변위를 관찰하는 DInSAR의 시계열 분석방법의 일종으로, 시계열 분석에서 변위가 미세한 지형지물을 고정 산란체(Persistent Scatterer; PS)로 설정하고 이들의 변위를 관측하는 기법이다(Hooper et al., 2004).

PS-InSAR는 취득한 여러 장의 영상들 중 1장의 기준영상, 즉 master image를 선택하며 나머지는 부속 영상, 즉 slave image가 된다. 선정된 고정 산란체별로 masterimage와 1장의 slave image를 대비하여 LOS 변위를 계산하고, 이를 통해 관측 기간 전체의 변위량인 평균 변위속도를 추출한다. 일반적인 형태의 차분 간섭계 SAR(Differential InSAR; DInSAR)가 영상 촬영 지역 전체에 대한 지표변위를 구하는 것과는 달리 PS-InSAR는 일부고정 산란체에 대한 연속적인 변위량 측정을 통해 지형지물의 시간적 변동에 의한 긴밀도 저하를 크게 줄일 수 있게 된다(Ostir and Komac, 2007). 이와 같은 방법은 특히 시계열적 구조 변화가 적은 시가지 지역이나 암반이 노출된 나지를 관측할 때 유용하며, 관측대상 지역인 칼데라에 식생이 매우 적어 암반이 거의 드러나 있음을 감안할 때 고정 산란체 추출과 PS-InSAR의 적용이 수월할 것으로 예측된다. 또한, PS-InSAR로 지상 산란체를 관측할 경우, 고정 산란체들 간의 시계열적 변위측정 과정에서 대기에 의한 산란이나 전자기파의 감쇄 효과가 사라진다(Goldstein, 1995).즉, DInSAR를 이용하여 변위를 관찰할 때에 비해 표변위 관측의 정밀도를 높일 수 있게 된다. 본 연구의 관찰 지역인 Sierra Negra의 칼데라가 식생이 빈약하여 고정 산란체 선정이 용이할 것이라는 점에서 미루어 볼 때, PS-InSAR의 단점인 변위관측 영역의 제한성을 극복할 수 있을 것이라 기대된다.

2) Isotropic elastic half space에서의 Mogi model 적용

관측으로 얻은 데이터로부터 model을 추정하는 역산기법(inversion)은 화산체 연구에서 흔히 사용되는 연구기법 중 하나이다. 본 연구에서는 화산체 하부의 마그마 방의 구체적인 형상이 알려져 있지 않은 점을 감안하여, 여러 inversion model들 가운데 가장 대표적이고 사용빈도가 높은 Mogi model을 사용하여 변수를 추정하였다.

Mogi는 1958년의 연구에서 isotropic elastic half space와 비압축성 마그마를 가정하였을 때, 지하 점원(點原)의 변화에 의한 지상 변위를 수학적으로 기술할 수 있다고 주장했다. 정량적 관계식은 (1)에 기술되어 있으며, 이 식에서는 점원의 반지름 α가 R보다 매우 작다고 가정한다.

\(\left(\begin{array}{c} u \\ v \\ w \end{array}\right)=\Delta \mathrm{V} \frac{1-v}{\mu}\left(\begin{array}{c} \frac{x}{R^{3}} \\ \frac{y}{R^{3}} \\ \frac{z}{R^{3}} \end{array}\right)\)      (1)

(u, v, w) : 개별 지점의 위도, 경도, 연직 방향의 변위

ν : Poisson ratio

R : 점원의 깊이

μ : 강성률

ΔV : 점원의 부피변화

(x, y, z) : point source의 진앙을 원점으로 한 개별지점의 3차원 좌표

(1)에 의하면, 점원의 깊이, 강성률 μ, ν, 부피 변화를 구해야만 개별 지점의 변위인 (u, v, w)를 구할 수 있게 된다. 본 연구에서는 강성률과 poisson ratio를 지각 전체에 대해 일정한 값을 가진다고 가정하고, 점원의 깊이와 부피 변화만을 변수로 두었다. 여기에서 변위의 방향이 구형이라고 가정하면, 부피 변화로부터 반지름의 크기와 기간 동안의 변화량을 계산할 수 있다.

마그마 방과 그 변화에 의한 지표 변형간의 관계식을 도출하려는 시도는 1971년 Yokoyama에 의해 다시 개량되었다. 여기에서는 압력원(壓力原)의 폭발과 수축을 주기적으로 반복한다고 가정하고 이를 구면 조화함수(spherical harmonics)로 표현하였다. (2) (3)에 의하면 연직(Uz)과 방사상(UR)의 변위는 변위 진원의 깊이 f와 반비례한다.

\(U_{z}=\frac{-3 a^{3} P}{4 \mu} \frac{R}{\left(f^{2}+R^{2}\right)^{\frac{3}{2}}}\)      (2)

\(U_{R}=\frac{3 a^{3} P}{4 \mu} \frac{f}{\left(f^{2}+R^{2}\right)^{\frac{3}{2}}}\)      (3)

P : 압력

μ : 강성률

f : 진원의 깊이

진원의 깊이 f가 증가함에 따라 변위 진원의 부피 변화에 따른 지상에서의 영향을 급격히 감소한다. 즉, 마그마 방이 깊고 두께가 얇은 경우, 부피 변화가 있더라도 관측이 대단히 어려워진다.

Inversion model (1)을 Sierra Negra에 적용하여 지표변위벡터(u, v, w)를 구해 최적화된 모델을 연구를 통해 도출하였다. 이 과정은 PS-InSAR 분석결과를 활용하였는데, PS-InSAR의 결과는 모든 화소에 대해 변위가 나오는 것이 아니라 고정 산란체들에 대해서만 시간적 변위량과 평균 변위속도를 알 수 있지만, 그 수가 충분할 경우 Mogi model의 변수들을 충분히 추정할 수 있다. Mogi model 변수의 추정은 고정 산란체별 RMSE error의 합, 즉 SAR로 구한 지표 변위와 Mogi model 사이의차의 제곱의 합이 최소가 되는 값으로 선정되었다.

3. 연구 결과

1) 연구기간 동안의 지면의 평균속도 계산

일반적으로 PS-InSAR는 여러 영상들 중 공간적 비상관성(baseline decorrelation) 및 시간적 비상관성(temporaldecorrelation)을 고려하여 자동적으로 master image를 선정하는데(Liu et al., 2018), 본 연구에서는 이와 더불어 도플러 중심 주파수 차이(Doppler centroid frequncydifference)도 함께 고려하여 자동적으로 master image가 선정되도록 하였다. 그 결과 13번째 영상인 2017년 6월12일 영상이 선택되었다.

일련의 PS-InSAR 적용과정에서 추출한 고정 산란체의 수는 총 1996260개로, 칼데라 내부와 화산체의 북쪽 사면에 대해서는 제한적 지점들에 대한 분석이라 간주하기 어려울 정도로 고정 산란체 추출량이 많았다. Master image가 관측 기간 중앙에 위치하고 있다는 점에 착안하면, 2017년 1년 간 Sierra Negra의 변위는 융기로 일관되어 있다는것을 알 수 있다. 거의 모든 영상에서 변위의 대부분이 칼데라 내부에 집중되어 있으며, 특히 L자 모양의 단층대가 지나는 칼데라 서부지역에서 변위량이 가장 크게 나타났다. 연구 기간 동안의 화산체의 평균 이동 속도와 칼데라 중심부의 시계열적 이동 속도는 Fig. 3에 도시되어 있다.

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Fig. 3. (a) Mean velocity of Sierra Negra during observation period. Selected points in (b) highlighted in red. (b) Timeseries mean velocity near caldera center. Reference point of velocity set in January 19, 2017.

Fig. 3(a)에서는 각 고정 산란체들에 우선 직교좌표를 할한 다음, 이를 위경도 좌표에 맞추어 좌표계를 옮긴 것이다. 이 때, 각 점의 고정 산란체들은 직교좌표에서 X좌표는 0에서 1488, Y좌표는 0에서 3330까지의 값을 가지면, Fig. 3(b)에서 나타난 칼데라 중심부는 X좌표가 755에서 757, Y좌표가 1331에서 1334 사이인 고정 산란체들로 정의하였으며, 이는 fig. 3(a) 중심부에 붉은 점으로 표시되어 있다.

칼데라 중심부에 대한 PS-InSAR의 분석 결과, 조사시작일인 2017년 1월 19일부터 master image의 시점인 2017년 6월 12일까지의 변위량은 총 22.61 cm로, 2017년6월 12일부터 조사 종료일인 2018년 1월 2일까지의 변위량인 55.84 cm에 비해 매우 큰 차이를 보인다. 이를 1달간의 평균속도로 바꾸어 보면, master image 시점 기준 전반부는 4.71 cm/월, 후반부는 8.21 cm/월로 master image의 시점을 전후하여 칼데라 지면의 변위 양상이 급변하였다고 볼 수 있다.

2) 마그마방의 활동 추정

PS-InSAR에서 취득한 고정 산란체들은 이산적이고 불규칙적으로 분포한다. 화산체 이동의 경향성이 1년간 변화 없이 융기로 유지되었다는 점에 착안하여, 본 연구에서는 Fig. 2의 영상들에서 master image로부터 시간간격이 가장 큰 영상, 2017년 1월 19일과 2018년 1월 2일을 slave image로 이용한 InSAR 영상들을 Mogi model에 적용하였다. 수치모델 도입에 용이하도록 2장의 영상들에 대해 각각 변위량이 최대인 지점을 선정한 뒤 이를 원점으로 잡고 2000 m grid에 맞추어 5 m 간격으로 보간하였다.

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Fig. 2. InSAR pair using 27 descending mode images. Master image in June 12, 2017.

보간 영상에 대해 변위 진원의 깊이, 반경, 기간 동안의 반경의 길이변화를 이용하여 RMSE error의 총 합이 최소값이 되는 Mogi model의 수들을 추정하였다. 2017년 1월 19일에서 6월 12일까지의 영상에 대해서는 Fig. 5와 같이 Mogi model의 진원반경이 663 m, 기간 내 반경 변화량이 282 m, 진원의 깊이가 3080 m로 추산되었다.

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Fig. 4. Deformation transfigured into Cartesian coordinate (a) from January 19, 2017 to June 12, 2017 (b) from January 2, 2018 to June 12, 2017.

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Fig. 5. (a) Interpolated InSAR image between January 19, 2017 and June 12, 2017. (b) Best fitting Mogi model in LOS scale. Radius and its expanson calculated as 663 m and 282 m respectively. Depth of source estimated as 3080 m.

이와 동일한 과정이 2018년 1월 2일에서 2017년 6월 12일까지의 영상에도 적용되었는데, 여기에서는 역변위를 원래 변위량 대로 바꾸어 놓기 위해 시, 종점의 시간을 바꾸어 보간하였다. 해당 기간 동안의 변위에 대한 Mogi model의 진원반경은 820 m, 기간 내 반경 변화량은 376 m, 진원의 깊이는 3240 m로 추산되었다. 이 때, 전반기 진원반경과 반경변화량의 합이 후반기 진원반경과 일치하지 않으나, 본 연구에서의 Mogi model은 구형의 팽창만을 고려하여 화산체 내부의 지질구조나 암맥을 통한 관입을 고려하고 있지 않기에, 본 연구에서는 전반기와 후반기의 반지름과 이로 인한 부피의 변화량 차로 model 결과를 해석하였다.

4. 결론

Fig. 3에서 제시된 칼데라 중심부 지역의 평균 이동속도로부터 master image의 시점인 2017년 6월 12일을 전후하여 변위 속도가 달라지는 것을 확인할 수 있다. 이러한 변위 양상의 전환은 화산체 내부 마그마의 지질학적 유동의 변화에 기인한다고 추정할 수 있기에, 전반 6개월보다 후반 6개월의 마그마 유동이 더 활발하다는 결론에 도달할 수 있다.

Fig. 5과 6에서 추정한 마그마 방의 반지름과 변화량은 master image의 시점 전후의 마그마 변동양상을 뒷받침한다. Fig. 5에서 나타난 전반기의 초기 반지름은 663m, 6개월 동안의 변화량은 282 m로, Fig. 6의 후반기 초기 반지름인 820 m와 6개월 동안의 변화량인 376 m보다 작다. 부피의 변화가 길이 변화의 세제곱에 비례하므로, 후반기의 마그마 방의 중심이 전반기보다 깊어진 것을 감안하더라고, 실제 마그마 방에 유입된 마그마 양은 후반기가 전반기보다 월등히 많다고 추정할 수 있다. 주변 암반의 용융만으로는 수 백 m에 달하는 반지름의 증가를 설명하지 못하기에, Fig. 5와 6 마그마 방 하부에서 마그마 방에 마그마를 공급하는 저반이나 대규모 마그마 방이 존재한다는 사실을 같이 암시하고 있다. 이는 Amelung et al.(2000)과 Yun et al.(2006)의 연구들에서 상부 마그마 방의 부피변화에 의해 지표 변위가 발생하며, 상부 마그마 방 지하에 이보다 큰 하부 마그마 방이 존재한다는 주장과 일치한다. 즉, master image의 시점인 2017년 6월 12일을 기점으로 마그마 방에 대량의 마그마가 유입되어 마그마 방이 팽창하였고, 이로 인해 지표의 융기 역시 급격하게 진행되었을 것으로 예측할 수 있다. 마그마 방에 유입된 마그마와 마그마 방의 활발한 유동은 2018년 6월 27일의 화산 폭발에 영향을 주었을 것으로 볼 수 있다.

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Fig. 6. (a) Interpolated InSAR image between June 12, 2017 to Janury 2, 2018. (b) Best fitting Mogi model in LOS scale. Radius and its expansion calculated as 820 m and 376 m respectively. Depth of source estimated as 3240 m.

본 연구에서는 마그마 방의 깊이를 칼데라 표면 기준 3 km로 추정하였으나, 이 추정치는 Yun et al.(2006)의 선행연구에서 주장하는 마그마 방의 깊이인 1.9 km와 상이하다. 해당 선행연구에서는 1997~1998년의 변위에서 수평변위가 연직변위 대비 작다는 점으로 미루어 마그마 방의 모형을 배사구조의 형태로 가정하고 모델을 설정한 반면, 본 연구에서 적용한 Mogi model은 마그마 방의 형태와 팽창 방향을 완전한 구체로 상정하기에 추정깊이에 차이가 발생한 것이다. 또한 본 연구에서는 반지름 변화가 깊이 대비 매우 크게 책정되었는데, 이는 기간 내의 마그마 부피 변화를 구 형태의 부피 변화로 가정하였기 때문이다.

본 연구에서 인공위성 SAR를 이용하여 도출한 칼데라중심부의 LOS 변위 양상은 Chadwick 등이 Sierra Negra의 2005년 10월 22일 분화 3년 전부터 GPS를 이용한 화산체 관측결과와 유사하다. Chadwick의 연구에서는 GPS관측결과 분화 1년 전부터 연간 1 m의 급격한 융기가 확인되었는데, 본 연구에서도 마찬가지로 2017년 6월을 기점으로 6개월간 칼데라 중심 기준 이전보다 매우 빠른 LOS변위가 관측되었으며, 이로부터 1년 후인 2018년 6월 27일에 분화가 개시되었다. 이와 같은 결과는 Sierra Negra가 분화 이전에 나타나는 지표 변위 양상이 정형화될 수 있다는 가능성과 함께 화산체의 활동성을 검증하고 마그마 활동의 깊이와 크기를 추정하였다는데 그 의의가 있다.

Sentinel-1의 위성자료 중 descending mode만을 차용하여 Sierra Negra에 대한 연직, 수평 변위의 분해가 불가능하였고, Mogi modl이 점원과 구형의 팽창을 가정하고 있어서 실제 마그마 방의 유동을 완벽하게 구현하기 어려웠다. 그러나 향후 ascending mode image와 multiaperture image로 변위의 속도를 여러 성분으로 분해하여 마그마 방 모형 선택에 정밀성을 높이고, Sentinel-1A와 B 영상을 함께 활용하여 시간 해상도를 줄인 뒤, Mogi model 이외에 타원체, 암상 형태의 팽창을 가정한 추가적 model을 적용한다면, 정확하게 화산체의 지질학적 유동을 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, InSAR가 가지는 한계로 평가되는 식생에 대한 낮은 투과도와 대기에 의한 간섭효과를 보정하기 위한 고정 지상 관측 장비의 도입과 함께 Sierra Negra의 분화 전조를 일반화할 수 있을 것으로 기대한다.

사사

본 연구는 국토교통부 연구 개발사업 “위성 영상을 활용한 중소형 교량 광역 모니터링 기술 발(3345-20180003)”의 일환으로 수행되었습니다.

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