해수면 해양지자기자료의 교차점 오류 보정을 위한 알고리즘 개발: 북서 태평양 지역에 대한 적용 사례 (A crossover error correction algorithm for sea-surface marine magnetic data: Application to Northwest Pacific)

서지정보

· 발행기관 : 대한지질학회
· 수록지 정보 : 지질학회지 / 57권 / 1호 / 67 ~ 77페이지
· 저자명 : 최한진, Jérôme Dyment, 소병달

초록

해양지자기자료는 해양지각의 물리적 특성과 판구조운동을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이 지자기자료를 수집하고 고해상도 해양지자기이상도를 만들기 위해 대표적으로 두 종류의 다른 자기센서가 사용된다. 양성자세차자력계는 선박 뒤에서 견인되며 자기장의 절대 강도를 측정하고, 선상삼성분자력계는 선박의 중심부에설치되어 유도되는 주변자기장의 변화를 측정한다. 이상도를 만들기 위해 민감도가 높고 자료처리가 단순한 양성자세차자력계로 얻은 자료가 일반적으로 선호된다. 하지만 해양의 넓은 면적에 비해 지자기자료는 많이 부족하기 때문에, 이러한 자료의 공백을 메우기 위해 민감도가 상대적으로 많이 떨어지고 복잡한 보정과정을 거쳐야 하는 선상삼성분자력측정이 여전히 필요하다. Wessel (2010)에 의해 제시된 교차점 오류 평등화보정법을이용한 교차 오류를 분석한 결과, 대부분의 선상삼성분자료에서 선형적인 변화양상을 가지는 추가적인 오류가존재함을 발견하였다. 이 연구에서는 교차점에서의 선형회귀분석방법을 통해 이러한 오류를 획기적으로 줄임으로써 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 이 오류는 점성자화 또는 잘못된 보정에 의해 만들어진 것으로 향후 향상된 보정과 효과적인 자료의 획득 및 이용을 위해 수치모델제작을 통한 분석이 요구된다.

영어초록

Marine magnetic data play an important role in understanding the physical properties of oceanic crust and tectonic movements. To collect the data, the two different magnetic sources, Proton Precession Magnetometer (PPM) measuring absolute intensity of the magnetic field, while Shipboard Three-Component Magnetometer (STCM) measuring relative variations of three magnetic components, are utilized and applied to make a high-resolution magnetic anomaly map. The PPM data are generally preferred for the data compilation because these are showing high sensitivity and requiring simple data processing. However, due to lack of the data, STCM measurements are still required to fill in the gaps in spite of the complications involved in data correction.
After applying the crossover error analysis suggested by Wessel (2010), we found systematic errors showing linear trend from the most of the STCM tracks. In this study, we correct the errors and improve the results by applying a new crossover error analytic method based on linear regression. These errors are generally originated from false correction or viscous magnetization of the vessel. In the future, it is necessary to conduct numerical model analysis for improved correction, efficient data acquisition and use.

참고자료

· 없음