대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.
To quantitatively evaluate crustal deformation induced by variations in large-scale river storage, we conducted a comprehensive analysis using crustal displacement data from the Global Navigation Satellite System (GNSS), satellite gravity observations from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE), and outputs from the Water Global Assessment and Prognosis (WaterGAP) hydrological model. We employed line-shaped loads to model the temporal variations in river water storage in the Amazon Basin, which are narrowly concentrated along the river channels. We then calculated the resulting elastic deformation of the crust and compared it with GNSS measurements. Our findings confirm that the line‐load model successfully explains the portion of seasonal crustal displacement attributable to river storage variation in the Amazon Basin. These results not only suggest an approach to estimate large-scale river storage variations through remote sensing data but also provide a framework for separating and validating individual components, such as soil moisture or groundwater changes, from the total terrestrial water storage (TWS) observed by GRACE. Furthermore, the proposed method is expected to enable more refined interpretations and applications across diverse fields, including hydrological hazard prediction and water resource management under severe global climate change conditions.