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자료명/저자사항
지진·화산업무 지원 및 활용연구 = Research on application and support for the earthquake and volcanic service. 2, [1-2] / 기상청 지진화산연구과 인기도
발행사항
서울 : 기상청, 2018
청구기호
551.20287 -18-1
자료실
[서울관] 서고(열람신청 후 1층 대출대)
형태사항
2책 : 삽화, 도표 ; 26 cm
총서사항
수치예보·지진업무지원 및 활용 연구 = Research and development for numerical weather prediction and earthquake services in KMA
제어번호
MONO1201945219
주기사항
표지표제임
v.2는 부록임
연구책임자: 이덕기
참고문헌 수록
부분내용: 2, [2]. 화산지역 지표변위 산출을 위한 sentinel-1 SAR 자료 활용 기술 개발(Utilization of sentinel-1 SAR data for surface deformation measurement over volcanic area) / 주관연구기관: 세종대학교 산학협력단 ; 주관연구책임자: 김상완
영어 요약 있음
원문

목차보기더보기

표제지

연구 보고서

목차

요약문 20

Summary 24

제1장 서론 29

제2장 지진관측환경 표준화 및 지진정보 생산 개선 연구 32

제1절 지진감시기술 고도화 연구 32

1. 지진자료의 품질 분석 기술 연구 32

2. 지진조기경보 운영 지원 및 기술개선 38

3. 한반도에 적합한 진도 산출기법 연구 47

4. 지진조기경보시스템의 국외 현황조사 62

5. 지진조기경보 알고리즘 분석 82

6. 관측정보를 활용한 대상구간의 지반특성 파악 연구 93

7. 관측 및 지반·지질 정보를 활용한 전파된 지진파 특성 연구 106

제2절 한반도 주요지진 활동 및 발생 메커니즘 연구 121

1. 포항지진 및 여진의 진원 재분석 121

2. 2018년 발생 미소지진 분석 및 진원오차 개선 연구 136

제3절 인공지진 분석 및 활용 연구 149

1. IMS 관측망을 활용한 인공지진 분석 기술 개발 149

2. 인공지진 식별을 위한 공중음파 센서 배열 및 분석 기술 개발 158

제4절 소결론 166

제3장 지진해일 예측시스템 개발 및 개선연구 171

제1절 한반도 및 동북아 지진해일 예측시스템 171

1. W파를 이용한 지진해일 예측시스템 개발 171

2. 지진해일 예측시스템 활용 방안 연구 180

제2절 지진해일 검출시스템 개선연구 186

1. 지진해일 검출시스템 개선 연구 186

제3절 지진해일 초기값 개선 기법 연구 191

1. 지각변위 모델링 프로그램을 이용한 초기값 개선 191

제4절 소결론 197

제4장 화산활동 원격감시 및 한반도 지각활동 진단정보 생산 198

제1절 화산 활동 감시 및 분화 정보 생산 기술 개발 198

1. 상대지표온도와 지표변위를 이용한 백두산 화산활동 평가 198

2. 위성 자료를 이용한 화산재 퇴적지역 탐지 방안 연구 210

3. 화산지역 지표변위 산출을 위한 Sentinel-1 SAR 자료 활용 기술 개발 217

제2절 GPS를 활용한 한반도 지각변동 분석 연구 223

1. GPS 기반 한반도 지각변동 분석 223

2. 규모 5.0 이상의 지진에 의한 전리층 변동 연구 232

제3절 소결론 245

제5장 요약 및 결론 247

참고 문헌 252

표제지

최종보고서

목차

제1장 개요 274

제1절 연구의 배경 및 필요성 275

제2절 연구의 목적 및 범위 277

1. 연구의 목적 277

2. 연구의 범위 277

제3절 기대효과 및 활용방안 280

제2장 Sentinel-1 SAR 영상의 특성 281

제3장 Sentinel-1 영상의 자료 전처리 자동화 285

제1절 Sentinel-1 자료의 효율적 자료 전송을 위한 스크립트 개발 286

제2절 SAR 처리 소프트웨어 적용을 위한 자료 변환 및 궤도력 자동 보정 기술 개발 290

제4장 Sentinel-1 지표의 차분간섭처리를 위한 자동 수치표고자료 생성 302

제1절 고해상도 수치표고자료(SRTM 30m 또는 90m)의 전 세계 지역 DB화 및 저장 303

1. SRTM 1-arc/3-arc 전 세계 지역 DB 303

2. ALOS(Advanced Land Observing Satellite) Mosaic 및 FNF(Forest/Non-Forest) Map 전 세계 지역 DB 305

제2절 광대역의 고해상도 수치표고자료의 자동 Mosaic 및 수치표고자료 자동 생성 308

제3절 SAR 자료 Coverage에 따른 자동 Mosaic 및 변환 310

제5장 Sentinel-1 자료의 지표변위 정밀도 개선 연구 312

제1절 시계열 처리 알고리즘의 Sentinel-1 자료 적용 방안 연구 313

1. Sentinel-1 PSI demo 버전 테스트 315

2. 시계열 처리 알고리즘 Sentinel-1 적용 방안 연구 322

제2절 Sentinel-1 레이더 간섭도의 대기 모델을 활용한 대기 오차 저감 방법 연구 330

제3절 Sentinel-1 레이더 간섭도의 위성 자료를 활용한 대기 오차 저감 방법 연구 336

제6장 레이더 간섭도 위상값의 자동 변위 변환 346

제1절 SAR Header 자료와 수치표고자료를 이용한 변위 자료 변환 모듈 자동화 347

제2절 구글어스 등을 이용한 지표변위 시각화 프로그램 개발 356

제7장 결론 360

참고문헌 364

Table 2.1.1. Events used in this study 39

Table 2.1.2. Data collection rate of Korea Hydro Nuclear Power stations(KST... 41

Table 2.1.3. Comparison of real-time analysis and test analysis accuracy using... 42

Table 2.1.4. Comparison of average time of detection results using KMA and... 42

Table 2.1.5. Comparision of earthquake early warning notification using KMA... 42

Table 2.1.6. Korea Hydro Nuclear Power stations 43

Table 2.1.7. Comparison of analytical accuracy of real-time operation and... 44

Table 2.1.8. Reception rate results of Korea Hydro Nuclear Power stations(KST... 45

Table 2.1.9. Event information used in this study 48

Table 2.1.10. Ranges of ground motions for Modified Mercalli Intensities 59

Table 2.1.11. Ranges of ground motions for Modified Mercalli Intensities for... 62

Table 2.1.12. Method used for each earthquake early warning system 71

Table 2.1.13. Comparison of major On-site system 82

Table 2.1.14. Filterbank narrow passband filter range with number n(Chung et al., 2019) 87

Table 2.1.15. Revised amplitude check criteria 89

Table 2.1.16. Peak frequencies of KMA stations from HVFR 102

Table 2.1.17. Calculation of predictive relationships by fpeak(이미지참조) 105

Table 2.1.18. Layer properties 108

Table 2.1.19. Observation information 111

Table 2.2.1. Number of temporary stations used and the corresponding date 133

Table 2.2.2. Quarterly RMS, ERR and ERZ error by the velocity models 139

Table 2.2.3. Average errors according to regional differences by the velocity... 142

Table 2.2.4. Average errors and reliability by the velocity models 142

Table 2.3.1. Format of request file 152

Table 2.3.2. Results of seisrric evffit discrirrinatirn using seisrm-ocoostic analysis 165

Table 3.1.1. Earthquakes used in this study 172

Table 3.1.2. Comer frequencies used for butterworth bandpass filtering(fourth order)... 175

Table 3.1.3. W-phase inversion result for 1993 Okushiri earthquake 177

Table 3.1.4. Numerical simulation conditions for 1993 Okushiri earthquake 179

Table 3.1.5. Location of tsunami and fault parameters 179

Table 3.1.6. Numerical simulation conditions 180

Table 3.1.7. Fault parameters for 1983 Okita earthquake 181

Table 3.1.8. Fault parameters for 1993 Okushiri earthquake 181

Table 3.1.9. Numerical simulation conditions for 2011 Tohoku earthquake 183

Table 3.2.1. Numerical simulation conditions for 1993 Okushiri earthquake 187

Table 3.2.2. Assumed fault parameters 187

Table 3.3.1. Example of STATICID program 194

Table 4.1.1. Results of volcanic activity monitoring of Mt. Baekdu from 2017... 209

Table 4.1.2. Characteristics of GOCI spectral bands(Ryu et al., 2012) 211

Table 4.2.1. Basic information of the earthquakes used in this study 225

Table 4.2.2. Information of the earthquakes used in this study 233

Fig. 2.1.1. Schematic of Back Azimuth and Azimuth 33

Fig. 2.1.2. Location of borehole station in Korean Peninsula and regional earthquake epicenters 34

Fig. 2.1.3. Raw seismogram data at the JEJB station 35

Fig. 2.1.4. Filtered seismogram data at the JEJB station 35

Fig. 2.1.5. Result of PSD at the MMD station 36

Fig. 2.1.6. Location of seismic station in related organization 37

Fig. 2.1.7. Event location map used in this study 55

Fig. 2.1.8. Difference between observed velocities(pink) and integration of... 56

Fig. 2.1.9. Seismic stations and events in Gyeongju earthquake used to... 57

Fig. 2.1.10. Comparisons of Peak Ground Accelerations(left) and intensities(right)... 58

Fig. 2.1.11. Modified Mercalli intensity plotted against peak ground acceleration. (left)... 60

Fig. 2.1.12. Modified Mercalli intensity plotted against peak ground velocity. (left)... 61

Fig. 2.1.13. Classification of Earthquake Early warning(EEW) 63

Fig. 2.1.14. Flowchart of eBear earthquake early warning system... 64

Fig. 2.1.15. Schematic illustration of the evolutionary earthquake location... 66

Fig. 2.1.16. Application of RTMag to Kobe earthquake, 1995. (a)... 67

Fig. 2.1.17. Epicenter estimate methods of JMA. (a) B-Delta(Single station)... 69

Fig. 2.1.18. Schematic illustration of Tnow method(이미지참조) 70

Fig. 2.1.19. Flowchart of each earthquake early warning system 71

Fig. 2.1.20. Algorism of on-site warning(Kanamori, 2015) 73

Fig. 2.1.21. Classification of warning(Zollo et al., 2014) 73

Fig. 2.1.22. Algorithm of SAVE(Caruso et al., 2017) 75

Fig. 2.1.23. Scaling relationship of intial p-wave parameter vs earthquake... 76

Fig. 2.1.24. The three matrices adopted for the alarm system employing the... 77

Fig. 2.1.25. Results obtained for the station MRN(Parolai et al., 2015) 78

Fig. 2.1.26. Basic concepts of the SVR technique and the Vapnik's... 79

Fig. 2.1.27. Real PGA and the predicted PGA using the SVR model of six... 80

Fig. 2.1.28. Distribution of measured and predicted PGA values for the 28... 81

Fig. 2.1.29. Simple ElarmS algorithm flowchart 83

Fig. 2.1.30. ElarmS-3 Waveform Processor flowchart(Chung et al., 2019) 85

Fig. 2.1.31. (a) Linear filter to discriminate teleseismic events from local... 88

Fig. 2.1.32. Example of "Range-past-trigger parameter" R(Chung et al., 2019) 90

Fig. 2.1.33. Processing flow for E2(EM) module(Kuyuk et al.,2013) 91

Fig. 2.1.34. ElarmS EA(Event Associator) flowchart(Chung et al., 2019) 92

Fig. 2.1.35. Location of seismic stations used in this study 96

Fig. 2.1.36. Distribution of local events used in this study 97

Fig. 2.1.37. EUS Station:(a) Vs profile (b) frequency bv depth (c) Average... 98

Fig. 2.1.38. MGY Station:(a) Vs profile (b) frequency bv depth (c) Average... 99

Fig. 2.1.39. Case of WAN2 Station and JEO2 Station 100

Fig. 2.1.40. Comparison of Measured VS30 and empirical formula 101

Fig. 2.1.41. Liquefaction presumption in Pohang:(a)soil boiling in Mangchun-li... 107

Fig. 2.1.42. Profiles:(a) SPT, (b) shear wave velocity 109

Fig. 2.1.43. Geologic structures in Pohang Basin (Park et al., 2015) and SPT... 110

Fig. 2.1.44. Temporarily stations distribution map 111

Fig. 2.1.45. Horizontal component acceleration time domain history 113

Fig. 2.1.46. Up (vertical component) wave time domain history 113

Fig. 2.1.47. Response spectrum of aftershock events 114

Fig. 2.1.48. Response spectrum at PHA2 114

Fig. 2.1.49. Attenuation curve and PGA for Pohang earthquake 116

Fig. 2.1.50. Bedrock Input motion 117

Fig. 2.1.51. Results of site response based on effective stress:(a-c) Main event... 118

Fig. 2.2.1. Location of the stations used in the analysis. Permanent network of... 122

Fig. 2.2.2. The velocity models used in the analysis and (b) shallow velocity... 123

Fig. 2.2.3. Initial location using IASP91 model from the Earthquake and... 124

Fig. 2.2.4. Mainshock and aftershocks on the day of the earthquake and... 126

Fig. 2.2.5. Mainshock and aftershocks on the day of the earthquake with... 128

Fig. 2.2.6. Distribution of posterior density function(PDF) on the mainshock of... 130

Fig. 2.2.7. Mainshock and aftershocks on the day of the earthquake with... 131

Fig. 2.2.8. Aftershocks with permanent and temporary stations using... 133

Fig. 2.2.9. (a) Three-dimentional relocation results from NLLoc (b) Relocation... 134

Fig. 2.2.10. Hypocenter of microearthquake Initial analysis(the result)... 136

Fig. 2.2.11. The velocity models used in location analysis 138

Fig. 2.2.12. Location distribution by the velocity models (a) IASP91, (b) Chang... 141

Fig. 2.2.13. RMS, ERH, ERZ errors for hypocenter relocation by the velocity... 146

Fig. 2.2.14. Relation to ERR and ERZ using the velocity models (a)... 147

Fig. 2.2.15. Location distribution using the velocity models 148

Fig. 2.3.1. GEOTOOL software analysis procedure using seismic data from IMS... 150

Fig. 2.3.2. Main waveform window after picking P arrivals 153

Fig. 2.3.3. Calculating event location and magnitude from P arrivals 154

Fig. 2.3.4. Main waveform window with E, Nand Z component waveforms for... 155

Fig. 2.3.5. Ray path from KSRS to event calculated by particle motion... 156

Fig. 2.3.6. The sensor configuration of Chulwon infra sound array using fixed... 159

Fig. 2.3.7. The case of not detected infrasound for explosion event 160

Fig. 2.3.8. Detected the infrasound signal before and after the filtering. (a)... 161

Fig. 2.3.9. The comparison of detected infrasound data. Right panel is raw... 162

Fig. 2.3.10. Detected infrasound for explosion event. (a) and (b) is an array... 163

Fig. 3.1.1. Events used in this study 173

Fig. 3.1.2. Seismic station used in Wphase inversion 174

Fig. 3.1.3. Wphase inversion results for the 2016/11/21 earthquakes 176

Fig. 3.1.4. W phase inversion result for Okushiri earthquake 177

Fig. 3.1.5. Comparison of observed (black trace) and synthetic (red trace)... 178

Fig. 3.1.6. Comparison of measured and calculated value for tsunami arrival time... 179

Fig. 3.1.7. Comparison of tsunami scenario DB and numerical simulation results 182

Fig. 3.1.8. Grid composition for numerical simulation 183

Fig. 3.1.9. Comparison of measured(red) and calculated(black) data of tide... 184

Fig. 3.1.10. Comparison of measured(red) and calculated(black) data of DART buoys[내용누락;p.160] 17

Fig. 3.2.1. The results of tsunami detection algorithm. (a) ALARM algorithm, (b)... 188

Fig. 3.2.2. The results of tsunami detection algorithm. (a) alarm result before threshold... 189

Fig. 3.2.3. The results of tsunami detection algorithm 190

Fig. 3.3.1. Anomalies of numerical simulation 191

Fig. 3.3.2. Preliminary Reference... 193

Fig. 3.3.3. Spherical coordinate and... 193

Fig. 3.3.4. Vertical deformation using (a) STATIC1D and (b) shallow... 195

Fig. 3.3.5. Vertical displacement for the 1707 Hoei earthquake calculated... 196

Fig. 4.1.1. Schema of relative land surface temperature 200

Fig. 4.1.2. Characteristics of land cover in time-series images 202

Fig. 4.1.3. Temperature estimation data using optical and thermal infrared... 203

Fig. 4.1.4. Estimating surface area and water level using satellite imagery... 204

Fig. 4.1.5. Differential relative land surface temperature(DRLST) of time-series... 205

Fig. 4.1.6. Land surface temperature(LST) at anomaly area of Cheonji 206

Fig. 4.1.7. Water temperature at anomaly area of Cheonji 206

Fig. 4.1.8. Area and water level of Cheonji 207

Fig. 4.1.9. Monthly average change rate of surface displacement,... 208

Fig. 4.1.10. GOCI band 8 images before (October 7, 2015), and after(October 10,... 212

Fig. 4.1.11. Map of volcanic ash deposition area modified from JMA... 213

Fig. 4.1.12. The result of unsupervised classification after volcanic ash detection... 215

Fig. 4.1.13. Script flowchart 218

Fig. 4.1.14. Atmospheric correction test result 220

Fig. 4.1.15. Scatterplot 221

Fig. 4.2.1. Conceptual diagram of crustal strain defined... 225

Fig. 4.2.2. Conceptual diagram of crustal movement rates of before and... 226

Fig. 4.2.3. Principal strain rates of each triangle per year. The red arrows... 231

Fig. 4.2.4. Location of GPS stations and three earthquakes 234

Fig. 4.2.5. Skyplot for station Gangneung(KANR) at the each event time 235

Fig. 4.2.6. Coseismic ionospheric perturbations. (top) The numerical third... 238

Fig. 4.2.7. Coseismic ionospheric perturbations for the 2017 Pohang... 241

Fig. 4.2.8. Coseismic ionospheric perturbations for the 2017 North Korean... 243

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