GEBCO_2020 그리드 데이터를 활용한 전 세계 해저지형의 분류

Abstract

Undersea geomorphic features are a valuable data source that can be used to characterize a wide seafloor environment, and interest in classifying seafloor topography has recently increased. The aim of the study is to classify undersea geomorphic features globally using a 15-arc second gridded bathymetric data set(GEBCO_2020 Grid). First, the gridded bathymetric data set was classified into geomorphometric classes computed with Geomorphon algorithm and discrete geomorphometric properties. Second, 20 undersea geomorphic features were selected to be classified and criteria were prepared such as length to width ratio, depths, heights, and minimum dimension. Third, classification rule sets were created for undersea geomorphic features based on morphometric classes and criteria. Fourth, these rule sets were applied to classify undersea geomorphic features and the results were compared against reference maps to assess agreement with undersea features in the reference map. Last, landform classification was carried out using globally and interpreted especially for undersea geomorphic features in the Pacific, Atlantic, and the Indian Ocean. This study classified even small-scale undersea geomorphic features that could not be identified in the existing global geomorphic features classification. This detailed classification of geomorphology may lead to a better understanding of seafloor and related geologic processes.;해저지형은 해저를 구성하는 구조적 요소, 생물적 요소, 순환적 요소의 종합적인 결과물로서, 넓은 해저환경을 특성화하는데 가치있는 자료원이다. 최근 해양공간관리와 모니터링, 해저재해와 리스크평가, 해저지구조환경 분석 등 다양한 목적에서 해저지형에 대한 관심이 높아지고, 해저 수심 측량의 기술이 발달함에 따라 전세계를 커버하는 15 arc-second의 수심데이터인 GEBCO_2020 그리드가 등장하였다. 그러나 현재 전세계를 대상으로 한 해저지형에 대한 정보는 Harris et al.(2014)가 30 arc-second 해상도를 기반으로 해저지형을 분류한 성과 외에는 부재하다. 따라서 최신의 전 세계 수심데이터인 GEBCO_2020 그리드를 활용하여 전 세계 해저면에 분포하는 해저지형을 분류하는 데 본 연구의 목적을 두었다. 구체적으로 본 연구는 해저지형을 분류하기 위한 기준과 규칙을 설정하여 GIS를 이용해 전 세계 해저지형을 분류하였으며, 그 결과를 바탕으로 전 세계 해저지형의 분포 특성을 분석하였다. GEBCO_2020 그리드 수심데이터를 해저지형 분석에 활용하기 위해 2가지 방법론을 이용하여 해저면의 형태적 분석을 수행하였다. Geomorphon 알고리즘을 이용해 해저면을 10개의 지형패턴(flat, peak, ridge, shoulder, spur, slope, hollow, footslope, valley, depression)으로 분류하였으며, 동시에 수심데이터의 객체기반 분할 및 지형계측변수를 바탕으로 6개의 클래스(Mountains, High Hills, Tablelands, Hills, Irregular Plains, Flat Plains)로 분류하였다. 해저지형 분류 대상을 20개 지형으로 선정하고 크게 1차적 지형과 2차적 지형으로 구조화하였다. 1차적 지형은 전 해역을 커버하는 상호 배타적인 레이어로 대륙붕, 대륙사면, 심해저에 해당한다. 2차적 지형에 해당하는 17개의 지형은 형태적 유사성과 방법론의 민감성 등을 고려하여 11개(심해평원, 해저분지, 해저대지/해팽, 해산/기요, 해저융기부, 해저구릉/해저놀, 퇴, 해구, 해곡, 단열대/열개지, 해저협곡/해저계곡/해저수로)로 범주화하였다. 11개 범주의 해저지형을 분류하기 위해 해저지형 분류 관련 선행연구 분석을 통해 7개의 세부 기준(형태, 폭/길이 비율, 수심, 기복, 면적, 최소길이, 위상관계)을 마련하고 이를 바탕으로 규칙을 도출하였다. 도출한 규칙을 검증하기 위해 2개 테스트 해역을 대상으로 하여 고해상도 수심데이터를 기반으로 도출된 해저지형 선행연구 결과와 본 연구에서 GEBCO_2020 그리드 수심데이터를 이용해 규칙 기반으로 해저지형을 분류한 결과와 비교분석하였다. 이를 통해 본 연구의 분류 규칙을 검증한 후, 전세계 해역에 대해 GEBCO_2020 그리드 수심데이터를 바탕으로 분류 규칙을 적용하여 해저지형을 분류하였다. 분류한 결과를 중심으로 태평양, 대서양, 인도양에 분포하는 해저지형의 특성을 분석하였다. 판의 연대, 확장 속도, 능동형 대륙주변부와 수동형 대륙주변부의 차이 등 지질학적 조건에 따라 각 대양별로 발달하는 지형의 특성이 다름을 확인하였다. 본 연구는 전세계를 커버하는 가장 최신의 고해상도 수심데이터인 GEBCO_2020 그리드를 이용하여 전세계 해저지형을 분류하였다. 이를 통해 기존의 전세계 해저지형 분류에서는 식별하지 못했던 작은 규모의 해저지형까지도 분류해냈으며, 이러한 해저지형 정보는 해역의 지형학적 특성뿐 아니라 판의 특성이나 지질학적 특성을 연구하거나, 해저광물에 대한 탐사에 앞서 해역에 대한 사전 정보를 탐색하는데 기본 데이터로 활용될 수 있다. 또한 본 연구는 선행연구 분석과 사례분석을 통해 정량적인 분류기준을 도출하였으며 전문가 검토를 통해 체계적으로 분류기준·규칙을 마련하였는데, 이는 어느 해역에든 적용 가능하며 해저지형과 관련된 전문지식을 갖고 있지 않더라도 누구나 사용 가능하다는 점에서 의의를 지닌다. 이에 더하여 본 연구는 해저지형 분류시 데이터 해상도뿐만 아니라 로컬 기준의 평균 수심과 기복값으로 해저면의 형태적 특성을 분류시 성과가 향상됨을 밝혀냈다. 다만 본 연구는 수심데이터만을 바탕으로 해저지형을 분류해내기 위해 형태적 특성으로 구분이 가능한 지형들을 중심으로 분류를 하였다. 추후 해저지형 분류시 활용할 수 있는 더 많은 자료가 확보된다면 본 연구에서 고려하지 못했던 점이적 특성을 가진 해저지형이나 성인적 특성을 지닌 지형들까지도 분류 가능할 것으로 기대한다.