Ocean satellite altimetry-implied free-air gravity anomalies have had the shortest wavelengths removed during the processing to generate the optimal solution between multiple radar altimeter missions. ERS-1 168day mission altimetry was residualized to a reference geoid surface generated by integrating Anderson & Knudsen’s free-air gravity anomalies for the Barents Sea. The altimetry tracks were reduced and filtered to extract the shortest wavelengths (between 4 and 111 km) from both ascending and descending tracks, respectively. These data were recombined using existing quadrant-swapping techniques in the wavenumber domain to generate a correlated, high frequency gravity field related to the local geologic sources. This added-value surface adjusted the reference free-air gravity anomalies to better reflect features in the gravity field at a wavelength related to the distance between altimetry ground tracks.
어떤 넓은 지역의 솟아오름 또는 내려앉음은 중력값의 변화, 지오이드의 변화, 측정점들의 높이의 변화 등으로부터 추출할 수 있다. 지난 십 여 년 동안, 1) 대전의 한 측점에서 측정한 절대중력값이 작아졌고, 2) 인공위성에 의한 높이측정 자료로부터 추출한 황해 지역의 지오이드의 높이가 늘어났으며, 3) GNSS측정자료로부터 추출한 한반도 남부의 육지 지역의 높이가 늘어났다. 이 세 가지를 종합해 보면, 한반도 및 황해를 포함하는 넓은 지역은 2 mm/yr 정도의 속도로 솟아오르고 있다고 해석할 수 있다.
본 연구에서는 국립해양조사원이 1999년 '해양2000호'로 측정한 서해 중부해역의 해상중력 자료와 해면고도계 위성자료, 미국 GSFC/DMA에서 제공하는 EGM96 중력모델자료를 이용하여 이 지역의 정밀지오이드 산정을 위한 구체적인 자료처리 방법을 제시하였으며, 아울러 해상중력자료와 해면고도계 위성중력자료를 비교하였다. 연구결과, EGM96 모델을 167차수로 계산한 광역 지오이드와 적분 반경 27km로 계산한 상대 지오이드를 합성하여 산정한 서해 중부해역의 정밀지오이드는 평균 18.339m이고 최저 13.564m에서 최고 22.785m 사이에서 변화하였다. 해상중력이상과 해면고도계 중력이상을 비교한 결과 해상중력이상의 정밀도가 더 높음을 알 수 있으며, 차이의 평균은 -0.56mGal, RMSE는 4.195mGal로 나타났다.
Bathymetry change due to the 2011 Tohoku (M9.0) earthquake was investigated through satellite altimetry-derived free-air gravity anomalies (SAFAGA) and shipborne measurements. The earthquake occurred at the plate boundaries near the northeastern coast of Japan, where the oceanic plate subducts beneath the continental plate along deep-sea trench. Data analyzed in this study include SAFAGA from Scripps Institution of Oceanography (SIO), shipborne bathymetry (SB) from the U.S. National Geophysical Data Center (NGDC) and the Japan Agency for Marine-Earth-Science And Technology (JAMSTEC). To estimate the bathymetry change, a reference bathymetry before the earthquake was predicted by gravity-geologic method (GGM) and Smith & Sandwell’s (SAS) method. In comparison with the bathymetry models before the earthquake, GGM bathymetry model generated by a tuning density contrast of 17.04 g/cm3 by downward continuation method was selected because it shows better bathymetry in the short wavelength below about 6 km. From the results, remarkable bathymetry change of about ±50 m was found on the west side of the Japan Trench caused by the earthquake.
Sustainable water resource management requires the assessment of hydrological variability in response to climate fluctuations and anthropogenic activities. Determining quantitative estimates of water balance and total basin discharge are of utmost importance to understand the variations within a basin. Hard-to-reach areas with few infrastructures, coupled with lengthy administrative procedures makes in-situ data collection and water management processes very difficult and unreliable. In this study, the hydrological behavior of Lake Chad whose extent, extreme climatic and environmental conditions make it difficult to collect field observations was examined. During a 10 year period [January 2003 to December 2013], dataset from space-borne and global hydrological models observations were analyzed. Terrestial water storage (TWS) data retrieved from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE), lake level variations from Satellite altimetry, water fluxes and soil moisture from Global Land Data Assimilation System (GLDAS) were used for this study. Furthermore, we combined altimetry lake volume with TWS over the lake drainage basin to estimate groundwater and soil moisture variations. This will be validated with groundwater estimates from WaterGAP Global Hydrology Model (WGHM) outputs. TWS showed similar variation patterns Lake water level as expected. The TWS in the basin area is governed by the lake's surface water. As expected, rainfall from GLDAS precedes GRACE TWS with a phase lag of about 1 month. Estimates of groundwater and soil moisture content volume changes derived by combining altimetric Lake Volume with TWS over the drainage basin are ongoing. Results obtained shall be compared with WaterGap Hydrology Model (WGHM) groundwater estimate outputs.
Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
황해 군산분지의 지하 지질구조를 파악하기 위하여 인공위성 해면고도계 중력자료를 이용하여 파워 스펙트럼 분석(power spectrum analysis) 방법으로 밀도 불연속면의 평균 깊이를 계산하였다. 계산 결과에 의하면 군산분지를 포함한 본 연구지역에서는 각각 -1.1km, -3.4km, -9.1km 그리고 -31.0km의 평균 깊이를 가지는 밀도 불연속면이 검출되었다. -1.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면은 본 연구지역의의 탄성파 단면에서 관찰되는 왕복 주시 1초 부근에서 나타나는 광역 부정합면으로 해석되었고, -3.4km 평균 깊이의 밀도 불연속면 또한 탄성파 단면에서 인지되는 음향기반암 상부면과 일치하는 것으로 해석되었다. -9.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면은 본 연구지역의 시추공 자료, 탄성파 단면, 광역 지질 등을 고려하여 화성기원 기반암의 상부면으로 해석하였다. 이는 본 연구지역의 음향 기반암층은 기존의 연구에서 고려 대상이 되지 않았던 퇴적암으로 이루어져 있음을 의미한다. -31.0km의 평균 깊이를 가지는 밀도 불연속면은 일반적인 대륙지각의 평균 두께와 유사한 값을 보이므로 모호면으로 해석하였다. 화성기원 기반암 상부면으로 해석된 -9.1km 평균 깊이의 밀도 불연속면의 검출은 군산분지의 석유 가스 부존 가능성에 관한 연구에 있어 기존의 연구보다 심부층(음향 기반암층)에 대한 연구가 필요함을 시사하였다.
The data, methodology, and the resulting accurate gravimetric geoid model for the Korean Peninsula (latitude from 32˚ N to 40˚ N and longitude from 124˚ E to 131˚ E) are presented in this study. The types of used data were a high degree geopotential model (the EGM96 spherical harmonic coefficient set), a set of 12,615 land gravity observations, 1,056,075 shipborne gravity observations, and KMS2002 gravity anomalies from satellite altimetry. The remove-restore technique was successfully applied to combining the above mentioned data sets using up to degree and order 112 of the EGM96 coefficient. The residual geoid was calculated with residual Free-Air anomaly values using the spherical Stokes' formula with a 37-km integration cap radius. The geoid model was referred to WGS84 geodetic system and was tested using a set of GPS/levelling geoid undulations. The absolute accuracy is 0.132 m and some improvement compared to the PNU95 geoid model was found.
황해 군산분지 지역의 지구조를 해석하기 위하여 2006년 획득한 선상 자력 자료와 Scripps 해양연구소에서 제공하는 고도계위성중력 자료를 이용하였다. 중력자료에 대해 파워스펙트럼 분석과 심도역산이 수행되었고, 자력자료 분석을 위해 분석신호기법과 가중력변환 및 이에 대한 역산을 수행하였다. 중자력 자료 분석 결과 남 중소분지 중심부로 갈수록 기반암 심도가 증가하는 양상이 나타나며, 기반암의 심도는 깊은 곳에서 6-8km, 낮은 곳에서 약 2km로 해석되었다. 또한 남중소분지 중심부이서 기반암 심도와는 달리 중력이상과 자력이상이 높지 나타나는 것은 주변 기반암보다 밀도가 높은 화성암의 관입에 의한 효과로 해석되며, 이는 동일지역에서 수행된 정밀 탄성파 해석 결과와 잘 부합하고 있다.
중력이상 및 수치고도모델을 이용하여 한반도 모호면 심도를 추출하였다. 중력이상값은 인공위성고도레이더 관측값을 주로 이용한 전지구 모델을 이용하여 데이터영역 뿐 만 아니라 주파수영역에서도 자료의 균질성을 확보하였다. 모호면 추출은 파동수대비법 및 후리에급수를 이용한 파워스펙트럼분석법을 이용하였다. 전자는 지각균형을 전제로, 지형에 의한 중력효과와 후리에어 중력이상을 파동수영역에서 대비하여 모호면의 심도를 계산하는 방법이고, 후자는 완전부우게 중력이상으로부터 후리에변환을 이용하여 지하 밀도 변화층의 심도를 계산하는 방법이다. 이 두 모호면은 서로 0.53의 비교적 낮은 상관관계를 갖고 있으며, 이는 모호면 산출의 방법론적인 차이 및 계산상의 오차인 것으로 사료된다. 이렇게 두 가지 독립적인 방법으로 추출된 모호면을 하나로 통합하기 위한 한 방법으로, 두 모호면의 차이를 계산한 후, 이를 최소자승법을 이용, 두 모호면을 보정하였다. 추출된 한반도의 최종 모호면의 평균심도는 32.0km, 표준편차는 2.5km이며, 최소 및 최대 심도는 각 각 20.3, 36.6km로 나타났다. 이 경우 지형에 의한 중력효과는 파동수대비법에 의해 제거된 결과이나, 한반도의 지각이 완전한 지각판 내에 놓여 있어서 지각균형설의 가정이 얼마나 타당성이 있는가, 혹은 국부적인 응력장에 의해 한반도의 지각이 과연 얼마나 지지되고 있는가 하는 것에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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