가장 소중한 자원을 추적하는 과학: 물 — Caltech Magazine

Oct 31, 2023

캠퍼스와 Caltech가 NASA를 위해 관리하는 JPL의 Caltech 과학자 및 엔지니어는 위성과 지진 모니터를 사용하여 지구의 가장 중요한 자원인 물을 추적하고 실험실에 소형 강 시스템을 구축하여 기후 변화 속에서 물 순환에 대한 사회의 이해를 넓힙니다. , 가뭄, 산불.

지난 7월, 유럽의 도시와 마을이 대홍수로 인해 황폐화되었다는 소식이 뉴스에 넘쳐났습니다. 격렬한 물이 집과 뿌리째 뽑힌 나무를 뒤덮고 도로를 진흙과 잔해의 강으로 만들었습니다. 크리스찬 프랭켄버그는 패서디나에 있는 자신의 집에서 찍은 이미지를 보면서 어린 시절 친숙한 장소를 발견했습니다. 그는 최악의 홍수 피해를 입은 무성한 와인 생산지인 아르 계곡(Ahr Valley)에서 약 12마일 떨어진 독일 도시 본(Bonn) 근처에서 자랐습니다.

환경 과학 및 공학 교수와 JPL 연구 과학자로 공동 임명된 Frankenberg는 "어렸을 때 이 지역을 꽤 여러 번 하이킹했기 때문에 문자 그대로 마음에 와 닿았습니다"라고 말했습니다. "좁고 작은 계곡이라 항상 홍수가 나곤 했는데 이 정도는 아니었어요. 수위가 예전 최고 수위보다 2미터 정도 높았어요. '이건 미친 짓이구나' 싶었어요."

Frankenberg는 홍수 소식을 당황스럽게 받아들였지만 전혀 놀라지 않았습니다. 결국, 그는 지구의 글로벌 탄소 순환이 물 순환과 어떻게 상호 작용하고 영향을 받는지, 즉 물이 바다, 땅, 대기 사이를 이동할 때 따르는 경로를 연구합니다. 이 연구는 기후 변화로 인해 기상 이변의 빈도가 어떻게 증가하고 있는지 보여주는 데 도움이 됩니다. 일부 지역에서는 홍수가 더 심해지고 허리케인이 더 강해지면서 다른 지역에서는 가뭄이 더욱 심해지면서 담수 부족 현상이 21세기의 결정적인 문제 중 하나가 되었습니다.

대학원생 Nathan Jones(왼쪽)와 기계 및 토목공학 조교수 Ruby Fu(오른쪽)는 염료를 사용하여 실험실에서 만든 눈 사이로 흐르는 물의 유체 역학을 분석합니다. 출처: 랜스 하야시다(Lance Hayashida)/Caltech

Frankenberg는 기후 뉴스에 너무 영향을 받지 않으려고 노력하지만, 홍수로 인해 어린 시절의 놀이터가 물에 잠기거나 고향이 만성 가뭄 및 물 부족으로 인해 악화된 산불에 맞서 계속해서 전쟁을 벌이는 경우 과학적 객관성은 파악하기 어려울 수 있습니다. Caltech 전역에서 지구의 물을 측정하고 모니터링하는 캠퍼스와 JPL 과학자 및 엔지니어들은 비슷한 장소에 있습니다.

John W. 및 Herberta M. Miles 지구물리학 교수이자 JPL의 수석 과학자인 Mark Simons와 그의 팀은 위성 레이더를 사용하여 물이 펌핑될 때 숨쉬는 거인처럼 남부 캘리포니아의 땅이 어떻게 오르락 내리락하는지 추적했습니다. 대수층. "나의 주요 관심은 무엇이 지구를 다양한 시간 규모에 걸쳐 움직이게 하는지와 이 움직임을 제어하는 ​​기본 메커니즘을 이해하는 것이었습니다."라고 그는 말합니다. "하지만 이것은 내가 아는 일이 잠재적으로 사회에 유용할 수 있다는 예입니다."

호기심과 새로운 긴박감에 자극받아 JPL을 포함한 연구소 부문과 Resnick Sustainability Institute(RSI)와 같은 학제간 노력의 연구원들은 사용할 수 있는 모든 도구를 사용하여 지구의 물을 연구 및 추적하고 방대한 에너지를 이해합니다. 그리고 물이 전달하는 물질. 그들의 연구는 우주의 위성과 지하 깊은 곳의 광섬유, 고급 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험실에서 만든 소형 강을 활용합니다. 그들의 발견은 지구의 수문학 순환에 대한 지식의 격차를 메우고 가장 귀중한 자원의 관리를 개선하고 있습니다.

그들의 발견은 우리가 앞으로 다가올 격동적인 수십 년을 준비하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

물은 기후변화와 관련된 기상이변에 영향을 미치는 주요 요인입니다. Frankenberg는 "이는 미래 지구 온난화의 주요 원인 중 하나로 간주됩니다"라고 말했습니다. "이상적으로는 새로운 기후 모델을 사용하여 극한 현상이 미래에 어떻게 변할 수 있는지에 대한 더 나은 통계적 추정치를 생성할 수 있습니다."