일본 도호쿠 대지진이 만든 남극의 빙산

나사의 고다드 비행 센터 소속의 극지방 연구자 켈리 브런트 (Kelly Brunt) 및 그녀의 동료들은 남극의 슐츠버거 (Sulzberger) 빙상에서 생성된 새로운 빙산이 2011년 3월 발생한 일본의 도호쿠 지진의 쓰나미와 연관이 있다는 연구 결과를 발표했다.

거대한 지진의 여파로 생기는 쓰나미 (지진해일) 은 지구 반대편에까지 영향을 미칠 수 있는데 브런트를 비롯한 연구진들은 이 쓰나미의 영향권안에 들어있는 남극의 빙상들을 위성사진을 이용해서 면밀히 조사한 결과 쓰나미 발생이후 18 시간 후에 남극의 빙상에서 빙산들이 갈라져 나오는 것을 포착했다고 한다.

연구진들이 분석한 바에 의하면 갈라져 나온 빙산의 크기는 약 125 ㎢ 였으며 지난 46 년간 안정된 상태로 있던 빙상들이었다.

( Before (left) and after (right) photos of the Sulzberger Ice Shelf illustrate the calving event associated with the Japan earthquake and resulting tsunami that occurred on March 11, 2011. The icebergs have just begun to separate in the left image. Credit: European Space Agency/Envisat )

이는 실시간 위성 이미지 연구를 통해 쓰나미와 지진이 빙산의 생성을 촉발할 수 있음을 보여 주는 사례로 주목된다. 이 내용은 학술지 Journal of Glaciology 를 통해 발표되었다.

Journal Reference:

Kelly M. Brunt, Emile A. Okal, Douglas R. MacAyeal. Antarctic ice-shelf calving triggered by the Honshu (Japan) earthquake and tsunami, March 2011. Journal of Glaciology, 2011; 57 (205): 785-788

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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