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시사 리뷰

지진 예측: 시간 예측 모델의 신뢰성과 난카이 해곡의 위험성

by 시사 리뷰러 2024. 8. 19.

지진 예측의 두 가지 모델: 시간 예측 모델과 슬립 예측 모델

출처 연합뉴스

지진 예측은 수많은 연구와 가정을 기반으로 이루어지며, 이 중 시간 예측 모델(Time Predictable Model)과 슬립 예측 모델(Slip Predictable Model)은 대표적인 예측 방법입니다. 시간 예측 모델은 지진으로 인한 변위량과 다음 지진까지의 회복 시간이 비례한다고 가정합니다. 반면, 슬립 예측 모델은 이전 지진 이후 변형이 축적되는 시간과 지진으로 발생하는 변위량이 비례한다고 보고 있습니다. 두 모델 모두 일부 상황에서 적용 가능하나, 완벽한 예측 도구는 아니라는 한계가 있습니다.

1. 시간 예측 모델의 적용: 난카이 해곡 지진 사례

1977년, 지진학자 시마자키 구니히코는 난카이 해곡에서 발생하는 지진에 시간 예측 모델을 적용할 수 있음을 제안했습니다. 난카이 해곡은 일본 남부에 위치한 해양지각 경계로, 규모 M8~9급의 강력한 지진이 반복적으로 발생하는 지역입니다. 고치형 무로츠항의 역사적인 지진 데이터를 바탕으로 시간 예측 모델을 적용한 결과, 다음 지진은 1946년 쇼와 난카이 지진 이후 약 88.2년 후로 추정되었습니다.

2. 난카이 해곡 지진 발생 확률: 최근 연구와 분석

2024년 1월 15일, 일본 지진조사연구회는 난카이 해곡 지진의 발생 확률을 발표했습니다. 이 연구에 따르면, 난카이 해곡에서 향후 10년 내에 지진이 발생할 확률은 약 30%, 20년 내에는 약 60%, 30년 내에는 70~80%, 50년 내 발생 확률은 90% 이상으로 추정되었습니다. 이는 일본 정부와 연구기관이 해당 지역의 지진 위험성을 매우 심각하게 보고 있음을 나타냅니다.

3. 시간 예측 모델의 신뢰성과 문제점

시간 예측 모델은 일정한 패턴을 따른다는 가정에 기반하지만, 실제 지진 발생 패턴은 매우 복잡합니다. 난카이 해곡 지진은 진원지가 다양하고, 무로츠항의 융기량만으로 평가하는 것에는 한계가 있습니다. 예를 들어, 쇼와 난카이 지진 당시 무로츠항의 융기량은 약 115cm로 측정되었으나, 그 이전의 안세이 난카이 지진과 호에이 지진에서는 각각 1.2m, 1.8m로 큰 차이를 보였습니다. 이처럼 시간 예측 모델이 모든 지진에 적용될 수 없다는 연구도 있습니다.

또한, 시간 예측 모델이 외부 요인에 의한 유발지진까지 고려하지 못한다는 비판도 제기됩니다. 난카이 해곡 지진이 다른 지진에 의해 유발되는 경우, 발생 시기가 외부 요인에 종속되기 때문에 모델이 성립하지 않을 수 있습니다. 이런 문제점들은 시간 예측 모델의 신뢰성을 떨어뜨리는 요인으로 작용합니다.

4. 발생 간격을 통한 지진 평가: 난카이 해곡 지진의 예

지진 발생 간격을 기준으로 지진을 평가하는 방법도 사용됩니다. 그러나 이 역시 난카이 해곡 지진에 대한 논란을 야기합니다. 예를 들어, 1605년 게이초 지진을 난카이 해곡 지진으로 포함할지 여부에 따라 지진 발생 주기가 달라질 수 있습니다. 후루무라(2015)는 도카이 지역의 지진 발생 간격을 평균 180년, 난카이 지역은 평균 252년으로 추정했으나, 이 역시 모든 학자들이 동의하는 것은 아닙니다.

5. 대도시와 인구에 미치는 영향: 난카이 해곡 대지진의 위험성

최근 발생한 일본 규슈 미야자키현 앞바다의 규모 7.1 지진은 난카이 해곡 대지진 가능성을 더욱 높였습니다. 일본 정부는 이 지진 발생 후 일주일을 최대 고비로 보고 있으며, 실제 지진 발생 시 대도시 거주자 약 420만명이 당일 귀가하지 못할 것으로 예상됩니다. 이러한 대규모 지진은 2011년 동일본 대지진 때와 마찬가지로 대중교통의 마비와 혼란을 초래할 수 있습니다.

시간 예측 모델과 슬립 예측 모델의 미래

지진 예측은 여전히 불완전한 과학이며, 시간 예측 모델과 슬립 예측 모델 모두 한계를 가지고 있습니다. 특히, 난카이 해곡과 같은 복잡한 지각 구조를 가진 지역에서는 이들 모델의 적용이 더욱 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 이들 모델은 지진 발생 가능성을 평가하는 데 중요한 도구로 사용될 수 있으며, 앞으로의 연구를 통해 더욱 정교한 예측이 가능해지길 기대합니다.

 

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