새로운 기술은 알래스카에서 화재로 인한 영구 동토층 해빙의 대규모 영향을 매핑합니다.

[아름이]

새로운 기술은 알래스카에서 화재로 인한 영구 동토층 해빙의 대규모 영향을 매핑합니다.
연구원들은 능동형 항공 LiDAR 센서, 수동형 우주선 광학 센서 및 머신 러닝을 결합합니다.
날짜:
2023년 2월 14일
원천:
플로리다 애틀랜틱 대학교
요약:
연구원들은 300만 에이커가 넘는 알래스카의 전체 Tanana Flats에 걸쳐 화재로 인한 해동 침하를 정량화하기 위해 기계 학습 기반 앙상블 접근 방식을 개발했습니다. 그들은 2000년 이후 발생한 6건의 대형 화재에 걸쳐 해빙 정착 패턴을 설명하기 위해 공중 반복 LiDAR 데이터를 시계열 Landsat 제품(위성 이미지)에 연결했습니다. 거의 155,000에이커의 산불 영향을 받은 삼림이 화상 정도가 다양합니다. 이 새로운 접근 방식은 라이더가 감지한 고도 변화의 약 65%를 설명하는 데 도움이 되었습니다.

전체 이야기
내륙 알래스카의 약 40%는 얼음이 풍부한 영구 동토층(토양, 자갈 및 모래로 구성된 영구 동토층)이 얼음으로 묶여 있습니다. 기후 온난화와 같은 특정 조건은 영구 동토층 해동에 중대한 영향을 미치는 툰드라 산불을 강화했습니다.

표면 식생은 여름의 온기로부터 영구 동토층을 보호하는 데 지배적인 역할을 하므로 특히 심각한 산불 이후 식생 구조가 변경되면 극적인 하향식 해동이 발생할 수 있습니다.

심한 산불은 초목과 지표 토양 유기물을 제거하고 이 단열재의 손실은 지면 열유속을 증가시키고 영구 동토층 해빙을 촉진합니다. 이 해빙은 지반 침하 및 열카르스트(영구 동토층 해빙으로 인한 지표 붕괴) 개발을 유발하고 지표수 침수, 초목 이동, 토양 탄소 균형 및 탄소 배출의 변화로 이어져 모두 기후 온난화에 영향을 미칩니다.

영구 동토층-화재-기후 시스템은 수십 년 동안 연구의 핫스팟이었습니다. 이러한 산불이 토지 피복 변화, 화재 후 복원력 및 후속 해빙 정착에 미치는 대규모 영향은 아직 알려지지 않았습니다. 영구 동토층 지형의 미묘하지만 광범위한 지형 변화와 비교할 절대 참조 프레임이 없는 경우가 많기 때문에 해빙 정착은 측정하기 어렵습니다.

플로리다 애틀랜틱 대학의 연구원들은 미 육군 공병대 한랭 지역 연구 및 공학 연구소, 알래스카 에코사이언스와 공동으로 알래스카 내륙의 타나나 평원 저지대에서 2000년 이후 발생한 6건의 대형 화재가 육지에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다. 변화, 식생 역학, 지형 침강 또는 침강을 포함합니다.

처음으로 그들은 300만 에이커(약 1,250km2) 이상을 포함하는 전체 Tanana Flats에서 화재로 인한 해빙 침하를 정량화하기 위해 기계 학습 기반 앙상블 접근 방식을 개발했습니다. 연구자들은 6개의 화재 흉터에 걸쳐 해빙 침하 패턴을 묘사하기 위해 공중 반복 LiDAR 데이터를 시계열 Landsat 제품(위성 이미지)에 연결했습니다. 이 새로운 접근 방식은 라이더가 감지한 고도 변화의 약 65%를 설명하는 데 도움이 되었습니다.

환경 연구 편지(Environmental Research Letters) 에 발표된 연구 결과에 따르면 2000년부터 2014년까지 총 6번의 화재로 거의 99,000에이커(약 400km2)의 상록수림이 손실되었으며 , 그중 약 155,000에이커(약 590km2)의 화재 영향을 받았습니다. 화상 심각도가 다양한 숲. 화재는 관목 울타리(저성장 관목) 개발에 유리한 조건을 제공하여 화재 후 관목지와 상록수 숲을 뒤덮고 초목이 희박한 지역으로 관목지 침범을 증가시켰습니다.

중요한 것은 연구원들이 Landsat 관측을 기반으로 2001년 가장 오래된 화재가 발생한 13년 후 숲의 재성장을 관찰하지 못했다는 것입니다.

"우리의 연구는 공중 반복 라이더를 Landsat 제품과 연결하는 것이 화재로 인한 해빙 침하의 대규모 정량화를 위한 고무적인 도구라는 것을 보여주었습니다."라고 Caiyun Zhang 박사는 말했습니다. FAU의 Charles E. Schmidt 과학 대학. "북부 영구 동토층 지역에서 공중 라이더 측정이 점점 더 많이 이루어지고 있기 때문에 우리의 방법은 데이터 기반 기계 학습 기술을 사용하여 균일한 영구 동토층의 영향을 받는 풍경 내에서 전체 화재 흉터에 걸쳐 고도 변화를 예측하는 귀중한 수단입니다."

600만 에이커(약 2,500km2)가 넘는 면적을 차지하는 Tanana Flats는 알래스카 내륙의 페어뱅크스 남쪽 저지대 지형을 대표합니다. 얼음이 풍부한 영구 동토층과 영구 동토층이 없는 생태계의 복잡한 모자이크로 구성되어 있으며 열 카르스트의 온상입니다. 토지의 대부분은 미 국방부가 관리하는 군사 훈련 지역의 일부입니다.

연구를 위해 연구자들은 인공 신경망, 지원 벡터 머신, 화재로 인한 해빙 정착 모델링을 위한 랜덤 포레스트를 포함하여 일반적으로 사용되는 세 가지 기계 학습 알고리즘을 평가했습니다.

"기계 학습은 지구과학 모델링에 광범위하게 적용되었습니다."라고 Zhang은 말했습니다. "각 알고리즘에는 장단점이 있으며 비교 모델의 앙상블 분석은 단일 모델을 적용하는 것보다 더 강력한 추정을 생성할 수 있다는 아이디어입니다."

현재와 ​​미래의 연평균 기온 상승, 여름 성장기의 길이, 산불의 심각성과 범위는 영구 동토층 생태계에서 점점 더 지배적인 산불의 역할로 이어질 것으로 예상됩니다.

Zhang은 "산불로 인한 해동 침하를 매핑하는 것은 이후의 열 카르스트 개발, 눈 축적, 수 문학, 식생 이동 및 물, 에너지 및 온실 가스의 육지-대기 교환의 상응하는 변화와 관련되기 때문에 중요합니다."라고 말했습니다. 능동형 항공 LiDAR 센서와 수동형 우주 광학 센서의 조합을 통해 과학자들은 특히 기후 온난화와 화재 발생 증가로 추운 지역에서 산불의 영향을 받는 광범위하고 넓은 지역을 측정할 수 있습니다."

이 연구는 미 육군 공병대, 설치 및 운영 환경 및 기본 연구 프로그램을 위한 엔지니어 연구 개발 센터 응용 연구 프로그램 사무소(PE 0601102/AB2), 미국 국방부의 전략적 환경 연구 개발 프로그램(프로젝트 RC2110 및 RC18-1170), 미국 에너지부, 과학부, 환경 시스템 과학 프로그램(0000260300).

연구 공동 저자는 미 육군 한랭 지역 연구 및 엔지니어링의 연구 화학자이자 수석 과학자인 Thomas A. Douglas 박사입니다. David Brodylo, 박사. FAU 지구과학과 학생; 및 M. Torre Jorgenson, 알래스카 에코사이언스.

출처 : https://www.sciencedaily.com/