[논문 리뷰] Was Doggerland catastrophically flooded by the Mesolithic Storegga tsunami?

Jon Hill, Alexandros Avdis외 3명|White Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York)|2017. 07. 18.

Geology and Paleoclimatology Research인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 고해상도 수치 Tsunami 모델링을 사용하여 메조리틱 시대의 스토어게이아 해저 산사태가 도그저랜드의 폐기 원인이 된 극심한 홍수를 일으켰는지 평가한다. 결과는 Tsunami가 유의미한 침수를 일으켰을 가능성이 있으나, 최대 9m의 침수 높이와 약 2,000km²의 침수 지역을 유발할 뿐이며, 극한의 폭풍 surge와 유사한 수준이므로 해수면 상승이 도그저랜드의 침수와 인구 이주를 이끌어낸 주요 원인일 가능성이 높다.

ABSTRACT

Myths and legends across the world contain many stories of deluges and floods. Some of these have been attributed to tsunami events. Doggerland in the southern North Sea is a submerged landscape thought to have been heavily affected by a tsunami such that it was abandoned by Mesolithic human populations at the time of the event. The tsunami was generated by the Storegga submarine landslide off the Norwegian coast which failed around 8150 years ago. At this time there were also rapid changes in sea level associated with deglaciation of the Laurentide ice sheet and drainage of its large proglacial lakes, with the largest sea level jumps occurring just prior to the Storegga event. The tsunami affected a large area of the North Atlantic leaving sedimentary deposits across the region, from Greenland, through the Faroes, the UK, Norway and Denmark. From these sediments, run-up heights of up to 20 metres have been estimated in the Shetland Isles and several metres on mainland Scotland. However, sediments are not preserved everywhere and so reconstructing how the tsunami propagated across the North Atlantic before inundating the landscape must be performed using numerical models. These models can also be used to recreate the tsunami interactions with now submerged landscapes, such as Doggerland. Here, the Storegga submarine slide is simulated, generating a tsunami which is then propagated across the North Atlantic and used to reconstruct the inundation on the Shetlands, Moray Firth and Doggerland. The uncertainty in reconstructing palaeobathymetry and the Storegga slide itself results in lower inundation levels than the sediment deposits suggest. Despite these uncertainties, these results suggest Doggerland was not as severely affected as previous studies implied. It is suggested therefore that the abandonment of Doggerland was primarily caused by rapid sea level rise prior to the tsunami event.

연구 동기 및 목표

• 남부 북해의 침수된 메조리틱 시대 지형인 도그저랜드가 스토어게이아 Tsunami로 인해 극심한 홍수를 겪었는지 평가하기 위해.
• 고대 수심도와 침전물 기록을 수치 모델링과 융합하여 스토어게이아 Tsunami의 규모와 도그저랜드에 미치는 영향에 대한 모순된 해석을 해결하기 위해.
• Tsunami가 인간 이주를 이끌어낸 주요 원인인지, 아니면 이미 존재하던 급속한 해수면 상승이 주요 요인인지 판단하기 위해.
• 셰틀랜드 섬과 모레이 피르의 침전물 자료와 비교하여 고대 침수 영역을 보다 정확히 재구성하기 위해.
• 고대 수심도와 산사태 원천 파rameter의 불확실성으로 인해 현재 모델의 한계를 평가하기 위해.

제안 방법

• Tsunami 파동을 생성하기 위해 유한 체적, 깊이 평균의 얕은 수면 모델을 사용하여 스토어게이아 해저 산사태를 시뮬레이션하였다.
• 복잡한 해안 동역학과 침수된 지형에서의 침수를 해소하기 위해 적응형 메esh 리피팅을 적용한 2차원 유체역학 모델을 적용하였다.
• 빙하 감소와 프로글라시얼 lacustrine 유출로 인한 상대적 해수면 변화를 통합하여 고대 환경적 맥락을 향상시켰다.
• 셰틀랜드 섬과 모레이 피르의 침전물 자료를 활용하여 모델 결과를 검증하고, 모의 침수 영역과 관측된 침전물 범위를 비교하였다.
• 다양한 산사태 원천 기하학과 수심도 재구성 방식을 시험하여 모델의 불확실성을 제약하였다.
• Tsunami의 도그저랜드에 대한 영향을 침수 높이와 침수 지역 면적을 계산하여 폭풍 surge의 크기와 비교함으로써 맥락을 제공하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일부 고고학적 및 지질학적 해석에서 제기한 것처럼, 스토어게이아 Tsunami가 도그저랜드에 극심한 홍수를 일으켰는가?
• RQ2 고대 수심도와 산사태 원천 파rameter의 불확실성이 도그저랜드에서 모의 Tsunami 침수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 셰틀랜드 섬과 모레이 피르의 침전물은 모의 Tsunami 침수 높이와 침수 패턴과 일치하는가?
• RQ4 도그저랜드에서의 Tsunami 파고는 광범위한 인구 이주를 일으킬 정도로 충분했는가, 아니면 극한의 폭풍 surge와 유사한가?
• RQ5 Tsunami 발생 이전의 빠른 해수면 상승이 Tsunami 사건보다 도그저랜드의 폐기 과정에서 더 중요한 역할을 했는가?

주요 결과

• 모델은 도그저랜드에서 최대 9m의 Tsunami 침수 높이를 예측하였으며, 이로 인해 최대 2,000km²(전체 육지 면적의 35%)가 침수되었다.
• 도그저랜드의 침수 수준은 지역 내 극한의 폭풍 surge로 인한 수준과 유사하여, Tsunami가 특별히 치명적인 것은 아니라는 것을 시사한다.
• 모델 결과는 셰틀랜드 섬과 모레이 피르의 침전물과 양호한 일치를 보이며, 시뮬레이션 방법의 타당성을 검증한다.
• 연구 결과는 고대 수심도와 산사태 원천 파rameter의 불확실성이 침전물이 암시하는 것보다 낮은 침수 수준을 예측하게 한다고 밝혔다.
• 결과적으로, 스토어게이아 사건 이전 500년 동안의 빠른 해수면 상승이 상당한 침수를 일으켰고, 도그저랜드의 폐기 원인으로서 주요한 요인일 가능성이 높다.
• 변형 가능한 슬라이드 모델은 더 큰 파도를 생성할 수 있지만, 현재의 계산 제약으로 인해 활용이 제한된다. 본 연구에서 사용된 고체 블록 모델은 보수적인 추정을 제공한다.