Den gradvise akselerasjonen før et jordskred inntreffer, er ofte nøkkelen til å forstå dets underliggende mekanismer og forutsi når en katastrofal svikt vil skje. Mud Creek-skredet på den sentrale California-kysten i 2017 er et fremtredende eksempel. I årene før den katastrofale hendelsen beveget skredet seg sesongmessig og sakte, i tydelig korrelasjon med nedbørsmengdene. Men i 2017 endret mønsteret seg drastisk: Akselerasjonen begynte tidligere, skredet økte i hastighet langt raskere enn før, og nådde høyere topphastigheter. Bevegelsen vedvarte i flere måneder før den plutselig kulminerte i en total svikt.

Det bemerkelsesverdige i dette tilfellet var at det området som faktisk sviktet, var langt mindre enn den samlede aktive skredmassen som hadde vært i bevegelse tidligere. Dette tyder på at den katastrofale svikten ikke var et resultat av en progressiv akselerasjon langs en eksisterende glideflate. Snarere er det sannsynlig at ekstremt høye poretrykk og dannelsen av en ny, basal glideflate overveldet stabiliserende mekanismer som tidligere hadde begrenset bevegelsen, som for eksempel friksjonsstyrking og dilatant herding.

Ved å analysere slike hendelser i detalj, spesielt med hjelp av InSAR og repeterende optiske satellittbilder, kan forskere observere bevegelsesmønstre over tid og identifisere karakteristiske forløp før en katastrofe. Disse dataene gir ikke bare innsikt i de fysiske prosessene som leder frem til svikt, men er også fundamentale i utviklingen av fjernmålingsbaserte tidligvarslingssystemer.

Samtidig har økningen i tilgjengelig høyoppløselig optisk bilde- og topografisk data (som fra lidar) forbedret både effektiviteten og nøyaktigheten i kartleggingen av jordskred. Enten det gjelder manuell tolkning eller automatiserte kartleggingsalgoritmer, gir forbedret kartlegging et sterkere grunnlag for risikovurdering og modellering. Fordi nøyaktig kartlegging av eksisterende skred er en forutsetning for alle videre analyser, forplanter en forbedring her seg gjennom hele analyseløpet og resulterer i bedre farevurderinger.

Gjennom multiyear-tidserier av deformasjon fra fjernmåling, og ved å koble disse dataene til miljøpåvirkende faktorer som nedbør og snøsmelting, utvikles stadig mer sofistikerte empiriske og fysiske modeller for å forutsi fremtidige skred. Slike tidsserier har allerede dokumentert overgangen fra langsom til katastrofal bevegelse i flere tilfeller, og de særpregede bevegelsesmønstrene før total svikt kan bidra direkte til forbedret varsling av de mest destruktive hendelsene.

Et grunnleggende problem med fjernmålingsteknikker er imidlertid at de i hovedsak gir informasjon om jordens overflate, mens de avgjørende mekaniske og hydrologiske prosessene som styrer jordskred foregår i undergrunnen. For å overvinne denne begrensningen kreves en tettere kobling mellom overflateobservasjoner og detaljerte målinger av undergrunnsforhold, som poretrykk og jordfuktighet.

Historisk sett har slike in situ-målinger vært begrenset av kostnader og logistikk, spesielt over store områder eller i vanskelig tilgjengelig terreng. Men den teknologiske utviklingen har nå gjort det mulig å produsere rimelige sensorer som samtidig opprettholder høy datakvalitet. Dette gir et nytt paradigme: en fremtid hvor hele jordskredkomplekser kan instrumenteres tett med billige jordfuktighetssensorer, piezometre og regnmålere – og erstattes etter behov hvis de blir ødelagt av skred. Den økende tilgjengeligheten av slike sensorer åpner for en ny æra hvor antallet direkte instrumenterte skred kan øke dramatisk.

Samtidig gir fremveksten av trådløs kommunikasjon mellom sensornettverk en mulighet for sanntidsovervåkning med høy romlig og tidsmessig oppløsning, særlig under ekstremvær som kan utløse skred. Disse systemene muliggjør kontinuerlig datainnsamling i de mest kritiske periodene, og forbedrer dermed både responskapasitet og risikostyring.

Når vitenskapelige metoder integreres med lokale initiativer – for eksempel gjennom borgerbaserte overvåkningsprogrammer – styrkes også den sosiale effekten av jordskredforskningen. Lokalsamfunn får tilgang til kunnskap, teknologier og forståelse som trengs for å håndtere risiko, noe som igjen kan bidra til økt samfunnsmotstandskraft.

Det er avgjørende å forstå at jordskred sjelden er spontane hendelser uten forløp. De er som regel resultatet av en gradvis akkumulering av stress, fuktighet og strukturelle svakheter. For å kunne forutsi og forhindre katastrofale konsekvenser, kreves det en samordnet innsats som kombinerer overflate- og undergrunnsobservasjoner, teknologisk innovasjon, og en bevisst investering i samfunnets kunnskap og involvering.

Hvordan satellittbaserte teknologier kan forbedre overvåkingen av jordskjelv og geohazarder

Interferometrisk syntetisk aperturradar (InSAR) er en teknologi som benytter radar for å måle bevegelse i jordens overflate. Tradisjonell InSAR måler bevegelse i bakken i retningen til satellittens linje-of-sight, som vanligvis er omtrent øst-vest, og skråstilt mellom 20 og 50 grader fra den lokale vertikale aksen. Ved å kombinere data fra satellittens stigende og synkende passasjer, kan man på en pålitelig måte kartlegge bevegelse i øst-vest og vertikale retninger (Wright et al., 2004). Men for å måle bevegelser langs sporretningen (nord-sør) kreves det at radarstrålen deles opp i komponenter som er rettet fremover og bakover. Forskjellen mellom interferogrammene i disse to retningene gir informasjon om bevegelse langs banen (Bechor og Zebker, 2006; Scheiber og Moreira, 2000). Imidlertid er den angulære separasjonen mellom fremover- og bakoverrettede stråler relativt liten i de fleste nåværende SAR-systemer, noe som gjør sensitiviteten for nord-sør-bevegelser begrenset.

Sentinel-1-satellitten, som opererer med en spesiell skannemodus (TOPS), er litt mer følsom for langs-sporbane bevegelse i områdene hvor radarbølgene overlapper under datafangst. Men den er fortsatt langt mindre følsom til langs-sporbane bevegelse enn til bevegelse i linje-of-sight (Grandinet al., 2016). Fremtidige satellittsystemer er derimot designet for å forbedre følsomheten til nord-sør-bevegelser og muliggjøre 3D-måling av jordbevegelse. Ett slikt konsept er SuperSAR (Jung et al., 2015), som vil bruke en enkelt plattform og antenne til å sende og motta stråler som er sterkt skråstilt fremover og bakover. Ved å kombinere data fra de to stigende og de to synkende strålene kan 3D-bevegelser i bakken måles, selv om det er en tidsforskjell mellom dataene fra de stigende og synkende passasjene.

En annen løsning som har blitt foreslått for å forbedre bevegelsesmåling er Harmony-misjonen (López-Dekker et al., 2019). Denne ESA-misjonen, som ble valgt som Earth Explorer 10, har som mål å bruke to passiv mottakende satellitter som fløyter i tandem med Sentinel-1D når den lanseres i 2020-årene. Dette vil muliggjøre nøyaktig måling av bevegelse langs satellittens bane. I tillegg vil dette bidra til å generere oppdaterte digitale høyde-modeller (DEM) raskt når satellittene flyr i tvers av banen.

En mer radikal idé involverer geosynkrone SAR-systemer, som først ble foreslått på 1970-tallet (Tomiyasu, 1978) og senere revidert av NASA på 2000-tallet (Madsen et al., 2001). Geosynkrone SAR-systemer fungerer ved å integrere svært lange aperturer langs en bane som er plassert på geostasjonær avstand, men skråstilt fra ekvator. Dette resulterer i en figur-åtte bane på jordens overflate. Ved å rette strålen mot et fokusert område og integrere over lange segmenter av banen, kan flere målinger av både jordbevegelse og atmosfæriske forhold utføres daglig (Guarnieri et al., 2022).

Langsiktig vil en flåte av geosynkrone SAR-satellitter kunne tilby global deformasjonsovervåking med svært korte repetisjonstider. Dette vil være avgjørende for rask respons på naturkatastrofer. For bare tjue år siden kunne det ta flere uker å få de første radarbildene etter en stor hendelse som et jordskjelv. I dag, takket være Sentinel-1, er det vanligvis mulig å få bilder innen noen få dager. I en nær fremtid vil det være flere radaropptak fra forskjellige satellitter hver dag, noe som vil forbedre beslutningstaking og responstiden på bakken.

I tillegg til radarbaserte systemer, spiller LiDAR-teknologi en viktig rolle i å skape detaljerte topografiske modeller av jordens overflate. LiDAR, som kan monteres på fly eller satellitter, bruker laserpulser for å måle høyden på overflaten med høy presisjon. Flybaserte LiDAR-instrumenter kan produsere nøyaktige digitale høydemodeller med høy oppløsning, og kan fjerne vegetasjon for å få et klart bilde av bakken (Zhang et al., 2003). Satellittbaserte LiDAR-systemer, som ICESat1 og ICESat2, har gjort store fremskritt. ICESat2, som ble lansert i 2018, bruker seks stråler for å samle inn data med en fotavtrykk på 45 meter, og gir en mye høyere oppløsning enn forgjengeren (Abdalati et al., 2010). Dette har særlig vært nyttig for overvåkning av skogbruk og geohazarder som knytter seg til klimaendringer.

En annen spennende utvikling er bruken av CubeSats og UAV-er (droner). CubeSats, små satellitter med dimensjoner på 10 × 10 × 10 cm, har revolusjonert mulighetene for lavkostobservasjoner fra verdensrommet. De kan lanseres i grupper og har åpnet opp for en ny æra av privat og akademisk satsing på jordobservasjon. UAV-er, på den andre siden, gir mulighet for svært presis overvåkning av farlige eller utilgjengelige områder, og er et nyttig verktøy i geohazard-forskning, spesielt når det gjelder å overvåke områder som er vanskelige å komme til på bakken.

Samlet sett er fremtidens jordobservasjonssystemer på vei til å revolusjonere hvordan vi forstår og responderer på geohazarder og naturkatastrofer. Fra høyoppløselige radar- og LiDAR-data til CubeSats og droner, åpner ny teknologi døren til en mer presis, rask og tilgjengelig overvåkning av jordens dynamikk. Denne utviklingen vil være avgjørende for å håndtere og forstå naturkatastrofer på en mer effektiv måte, og vil spille en kritisk rolle i fremtidens beredskaps- og risikostyringsstrategier.

Hvordan kan vi skille atmosfæriske effekter fra bakkenbevegelser i InSAR-observasjoner?

Fasen i det reflekterte signalet observert med interferometrisk syntetisk aperturradar (InSAR) på to forskjellige tidspunkter inneholder flere bidrag. Disse inkluderer endringer i observasjonsgeometrien, differensielle bevegelser i bakken, og variasjoner i refraktive forsinkelser som atmosfæren påfører signalet. Nøyaktig kjennskap til satellittens bane, kombinert med et presist digitalt høydemodell, muliggjør modellering av de første to komponentene i faseforskjellen, nemlig endringer i bane og topografi. Systemstøy antas vanligvis å være både romlig og tidsmessig ukorrelert, og kan dermed estimeres statistisk.

Den største utfordringen i geodetisk forskning er å skille mellom fasebidrag som skyldes faktisk bakkenbevegelse og de som skyldes atmosfærisk refraksjon. Hvis man kan anta at bakken er stabil eller forutsi dens bevegelse, kan InSAR brukes som et svært romlig detaljert verktøy for å kartlegge endringer i atmosfærisk refraktivitet over tid, særlig knyttet til vannfordelingen i atmosfæren. Denne anvendelsen er parallell med GNSS-meteorologi, hvor målinger av atmosfærisk vanninnhold har to hovedformål: enten detaljerte case-studier av spesifikke atmosfæriske hendelser eller som input til numeriske værprognosemodeller (NWP) for forbedret værvarsling.

Per i dag hindrer forsinkelser i datanedlasting, forbehandling og publisering at InSAR-data kan benyttes operasjonelt i værvarsling. Det pågår imidlertid arbeid for å redusere disse tidsforsinkelsene betraktelig, noe som kan gjøre data tilgjengelig i løpet av få timer. Med økt båndbredde og flere nedlastingsstasjoner kan InSAR-data i fremtiden integreres i rutinemessige værprognoser.

En sentral utfordring for assimilering av InSAR-data i NWP-modeller er å robust separere atmosfæriske forsinkelser som endrer seg mellom to måletidspunkter, slik at disse kan behandles uavhengig. Dette grunnleggende arbeidet er avgjørende for å integrere InSAR-data i numeriske værmodeller på en pålitelig måte.

Innen meteorologi er det viktig å forstå de forskjellige måleenhetene og begrepene knyttet til atmosfærisk vanndamp. Integrert vanninnhold (IWV) angir total mengde vanndamp i en vertikal atmosfæresøyle, vanligvis i kg/m². Når denne verdien deles på vanndensiteten, omgjøres den til presipiterbart vann (PW), som representerer høyden av vannlaget som ville dannes dersom all vanndampen kondenserte. Selv om begrepene ofte brukes om hverandre, foretrekker meteorologer IWV som standard, siden ikke all vanndamp nødvendigvis kan kondensere under realistiske atmosfæreforhold, og fordi begrepet presipiterbart vann også kan inkludere væskefasen.

Moderne satellittgeodetiske teknikker som InSAR, GNSS, satellittlaser ranging (SLR), og meget lang base interferometri (VLBI) gir uvurderlige bidrag til studier av atmosfærisk vanninnhold og troposfærisk forsinkelse. Disse målingene forbedrer forståelsen av atmosfærens dynamikk og bidrar til mer presise værmodeller og klimatologiske analyser.

I tillegg til den tekniske kompleksiteten, er det viktig å erkjenne at atmosfæriske endringer, særlig i vanndampfordeling, ofte forekommer i svært varierende romlig skala og tid. For å nyttiggjøre seg InSAR og GNSS-meteorologidata må man ha inngående kjennskap til både instrumentfeil, støy, og den fysiske tolkningen av signalvariasjoner. Videre kreves avanserte matematiske og statistiske metoder for å skille ut relevante signaler fra atmosfærisk støy og for å tilpasse data til modellbehov.

Å integrere InSAR-data i numeriske værmodeller forutsetter også en samordning mellom satellittoperatører, databehandlere og meteorologiske tjenester. Effektiv dataflyt og rask distribusjon av bearbeidet informasjon er nødvendig for å kunne utnytte det potensialet som ligger i høydimensjonale, høyoppløselige atmosfæriske observasjoner.

Den atmosfæriske forsinkelsen som InSAR måler, er et resultat av komplekse samspill mellom atmosfærens fysiske tilstand, innhold av vanndamp, trykk, temperatur og turbulens. For å tolke disse signalene riktig, må man ha dyp innsikt i atmosfærens struktur og dynamikk, samt i hvordan elektromagnetiske bølger påvirkes under forskjellige forhold. Dette krever tverrfaglig kompetanse som spenner over geodesi, meteorologi, fysikk og numerisk modellering.

Hvordan matematikk og estetikk påvirker valget av teori: Kuhn, Hacking og vitenskapelige revolusjoner
Hvordan lasso-regresjon og myk terskling forbedrer prediksjon med sparsomme løsninger
Hvordan resonante kretser påvirker strømstyring og spenningsvending i strømomformere
Hvordan hjernen vår tilpasser seg og hva vi kan gjøre for å håndtere stress
Hvordan cellulose kan forbedre termisk ledningsevne i elektroniske applikasjoner