과학자들, 아메리칸 사모아 지진 군집 추적 위해 원격 센서 어레이 배치

단일 원격 지진계와 머신러닝으로 화산 지진 군집 분석 성공

2022년 7월 말부터 10월까지 아메리칸 사모아 마누아 제도 주민들은 하루에 여러 번 지진을 느꼈으며, 임박한 화산 폭발이나 쓰나미에 대한 우려가 제기되었습니다.

지진 모니터링 공백

해당 지역의 지진 카탈로그에는 아무것도 나타나지 않았습니다. 섬들에 지진 모니터링 네트워크가 없어 흔들림을 측정하고 지진 군집의 근원 탐색을 도울 수 없었기 때문입니다.

혁신적 해결책: 머신러닝과 템플릿 매칭

미국 지질조사국(USGS)의 클라라 윤(Clara Yoon)과 동료들은 250km 떨어진 단일 지진계에서 기록된 흔들림 데이터에 머신러닝과 템플릿 매칭 기법을 적용해 지진 군집을 추적했습니다. 2022년 8월과 9월 아메리칸 사모아에 영구 지진계가 설치될 때까지 이 단일 관측점 데이터와 주민들의 흔들림 신고를 결합해 군집을 추적했습니다.

지진 군집의 특성

비분출성 화산 지진 군집은 2022년 7월 타우(Ta'ū) 섬 해안에서 약 15km 떨어진 곳에서 시작되었습니다. 사모아 화산섬은 태평양 판이 남태평양의 핫스팟 위로 이동하면서 형성됩니다. 주민들은 하루에 여러 번 몇 초간 지속되는 빈번한 흔들림을 신고했습니다.

"지진이 시작되었을 때 아메리칸 사모아에는 기기 기반 지물리 모니터링이 전혀 없어, 비상 의사결정과 공공 안전에 영향을 미치는 흔들림 근원에 대한 기본 정보조차 없었습니다."라고 윤은 말했습니다.

딥러닝 모델 EQTransformer 활용

연구자들은 글로벌 지진 네트워크의 일부인 사모아 우폴루(Upolu)의 원격 지진계를 활용했습니다. 먼 거리에서 아메리칸 사모아 지진 군집의 지진 신호를 감지하기 어려웠기 때문에, 딥러닝 모델인 EQTransformer와 템플릿 매칭 기법을 사용해 노이즈가 많은 지진 배경에서 미세한 지진들을 골라냈습니다.

"EQTransformer는 동부 아메리칸 사모아와 위치가 일치하는 많은 지진을 찾아냈으며, 가장 큰 지진은 주민들의 체감 신고 시간과 일치했습니다. 지역 주민들이 국립기상청에 제출한 체감 신고는 지진에 대한 필수 데이터 소스였고, EQTransformer가 감지한 이벤트가 실제로 지역 주민들이 느낀 지진과 동일하다는 확신을 주었습니다."라고 윤은 설명했습니다.

결과와 시사점

새로운 지진 카탈로그로 군집 활동의 시작과 정점을 특성화할 수 있었습니다. 2022년 8월 배치된 저렴한 라즈베리 셰이크(Raspberry Shake) 센서가 군집 지역을 신속히 파악하는 데 도움을 주었습니다. 군집은 2022년 10월 분출 없이 끝났으나 화산 마그마 이동과 관련되었을 가능성이 높다고 연구진은 결론지었습니다.

윤은 영구 지진 모니터링이 희박하고 지진 위험이 잘 이해되지 않은 세계 다른 지역(쓰나미 잠재력이 있는 해역, 판 내부 지진 등)에서도 이들의 단일 관측점 접근법이 유용할 수 있다고 말했습니다. 아메리칸 사모아 군집에서 가장 큰 지진은 규모 4.5로, 전역 지진 네트워크에서 감지되기 어려웠을 것입니다.

"주변에 살면서 빈번한 흔들림을 신고한 사람이 없었다면 이 아메리칸 사모아 군집은 완전히 발견되지 않았을 수도 있습니다. 미래에 지진학에서 딥러닝 접근법의 대규모 포괄적 적용을 통해 알려지지 않은 많은 지진 근원과 현상이 발견되기를 기다립니다."라고 윤은 말했습니다.

자세한 정보: 미국 지진학회, 이메일: [보호된 이메일]