뉴욕시는 1년에 1-2mm 씩 가라앉는다?

((a) Excerpt from building base outline database for New York City showing parts of Manhattan, Queens, and Brooklyn. Base outlines and height data were used to calculate total building floor areas, which combined with live and dead load values yields a building's mass. (b) The combined building load profile distributed in 100 m-by-100 m cells is shown superposed on the finite element model used to calculate subsidence. Credit: Earth's Future (2023). DOI: 10.1029/2022EF003465)

(a) Surface geology map of New York City after Nikolaou et al. (2001) and Tamaro et al. (2000). (b) Soil-bedrock interface interpolated from well data (Nikolaou, 2004) and outcrop observations. Blue dots represent well locations and white dots are bedrock outcrops. Credit: Earth's Future (2023). DOI: 10.1029/2022EF003465)

전 세계 대도시에 건설된 거대한 건물과 구조물들은 지반을 누르고 서 있습니다. 당연히 지반이 점점 침하되는데 해안가에 있는 대도시의 경우 해수면 상승과 더불어 심각한 문제가 될 수 있습니다.

로드 아일랜드 대학 및 미지질조사국 (USGS)의 과학자들은 뉴욕 시의 지반 침강 Subsidence 속도를 예측했습니다. 연구팀에 따르면 뉴욕 시에 있는 구조물의 총 질량은 764,000,000,000kg 입니다.

이 구조물들은 모래, 진흙, 실트, 기반암 위에 건설되어 있습니다. 연구팀은 뉴욕시를 100x100의 구획으로 나눈 후 지반과 구조물의 무게를 감안해 침강 모델을 만들었습니다. 그리고 지난 수십년 간 위성 데이터를 이용해 모델의 정확도를 비교해 미래 침강 속도를 계산했습니다.

그 결과 뉴욕은 1년에 1-2mm 정도 침강하고 있었습니다. 큰 수치가 아닌 것 같지만, 현재 해수면도 같이 올라가는 중인 점을 생각하면 50-100년 후에는 큰 문제가 될 수도 있습니다.

물론 우리가 건물을 부수고 지반 침하를 막을 순 없는 일이기 때문에 그 속도를 예측해서 고위험 지역과 건축물을 어떻게 보호할 것인지를 생각해야 할 것입니다. 그리고 더 중요하게는 지구 온난화를 막아 해수면 상승을 억제해야 할 것입니다.

참고

https://phys.org/news/2023-05-york-city-weight-contributing-subsidence.html

Tom Parsons et al, The Weight of New York City: Possible Contributions to Subsidence From Anthropogenic Sources, Earth's Future (2023). DOI: 10.1029/2022EF003465

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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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