1.서 론

한국 남해는 북서 태평양과 연결되는 남쪽 길목에 위치하 여 서해와 동해에 에너지를 공급하는 중요한 교량의 역할을 담당한다. 200여개의 도서로 이루어져 있고 해안선의 길이 는 약 8,416 km이며 반폐쇄성 내만들이 형성되어 있다. 남해 는 반일주조가 우세한 혼합조이고, 조석간만의 차와 조류의 세기는 동쪽에 위치한 부산에서 서쪽에 위치한 목포로 갈수 록 커진다.

남해안은 생물체들이 서식하기 좋은 환경을 가지기 때문 에 연안역을 중심으로 양식이 활발하게 이루어지고 있다. 갈치와 멸치 등의 어획량이 많고 패류 양식 또한 성행하고 있다(Kim et al., 2000). 우리나라 어업 생산량 중 천해양식을 통한 어업 생산량이 2007년 42.3%에서 2016년 56.8%까지 해 마다 증가하는 추세이다. 또한 2016년의 양식어업 생산량은 전라남도가 천해양식의 70.1%, 경상남도가 20.3 %로 남해안 에서 양식의 대부분을 차지하고 있다(MOF, 2016).

한편 수온은 어류의 성장과 생존에 영향을 미치는 가장 중요한 환경인자로 알려져 있다(Peck et al., 2005). 산업발달 에 따른 환경의 변화는 수온을 변화시키면서 양식 산업에 큰 피해를 준다. 가막만에서는 양식 굴이 고수온에 의한 스 트레스로 인해 대량 폐사하였고(Kim et al., 2009), 거제시 남 부면 해역에서는 조피볼락이 고수온에 의해 대량 폐사하였 다(Choi et al., 2009). 또한, Na et al.(1991)은 우렁쉥이의 폐사 가 고수온기인 8월부터 증가하여 9월에 최대에 달했다고 하 였다.

해양 생물에게 수온환경은 생존 요소 중 하나이다. 수온 분포는 해양 생물의 서식처와 밀접한 관련이 있기 때문에 인간의 생활에도 큰 영향을 미치게 된다. 일반적으로 어류 나 패류들은 그들만의 최적생활을 위한 수온을 가지고 있는 데, 그 수온범위를 벗어나면 온도에 보상하려는 현상을 보 이게 되고, 임계수준을 넘어서면 어체의 생리활성을 떨어뜨 림으로 건강을 악화시킬 수 있다(Barton and Iwama, 1991). 또 한 급격한 수온 변화로 인한 스트레스는 생리학적 방어기작 이 한계에 도달하여 생물의 폐사에 이르기까지 한다(Kim et al., 2005). 따라서 해양생물의 환경을 파악하기 위해서는 수 온의 변동특성을 파악하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있 다.

수온 변동에 관한 연구는 거금수로와 강화도 조간대에서 조위 변동에 따른 수온의 변화를 비교한 연구(Choo et al., 1997; Cho and Koo, 2008) 등 이 있다. 그러나 주파수 영역에 서의 상관계수를 이용하여 수온과 다른 요인의 상관성을 분 석한 연구는 미흡한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 남해안에서 연속 수온 자료와 수온 에 영향을 줄 수 있는 조석 및 기상 자료(바람·기온)를 이용 한 시계열 분석을 통하여 수온에 영향을 주는 환경요인을 도출하고자 한다.

2.자료 및 방법

2.1.시계열 자료

한국 남해안에서 수온 변화에 영향을 주는 요인들을 알아 보기 위하여 국립해양조사원에서 제공하는 조위관측소의 하계 수온, 조위, 기온 및 바람 자료를 이용하였다. 이들 시 계열자료는 남해안의 서쪽에서 동쪽으로 완도, 고흥, 여수, 통영, 마산, 부산 등 6개 지역의 자료를 이용하였다(Fig. 1). 완도, 통영, 마산, 부산 등 4개 지역의 시계열 자료는 2016년 8 이용하였다. 그러나 여수의 자료는 28일부 터 결측되어 2016년 8월 27일까지의 자료를 이용하였다. 또 한 고흥 지역의 시계열 자료는 2016년 자료의 결측 부분이 많아 2015년 8월 자료를 이용하였으며, 모든 자료의 시간 간 격은 30분 간격으로 처리하였다.

2.2.상관성 분석

본 연구에서는 수온과 다른 환경인자들 간의 상관성을 알아 보기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform)을 통한 power spectrum 과 coherence 추정 방법을 사용하였고, 반응시간을 알아보기 위하여 위상차를 파악하였다. Fourier 변환으로 나타난 주파 수 영역에서의 정보는 시간상의 시계열이 가지는 주기와 크 기에 대한 spectrum 분석을 용이하게 해준다(Vinay and John, 1999). Coherence 함수(Emery and Thomson, 1998)는 진동수 영 역에서 상관계수를 나타내는 함수이다.

Coherence는 Fourier 변환에 의해서 구할 수 있으며 다음 식(1)과 같다.

여기서, S X ( f ), S Y ( f )는 x와 y지점에 대한 power spectrum 밀도이고, S X Y ( f )는 cross spectrum밀도이다. Power spectrum 밀도는 시계열 자료가 어떠한 주파수 성분을 가지는 지를 나 타낸 것을 의미한다. 각각의 주기함수들의 영향력을 주파수 에 대한 밀도함수로 나타냄으로써 가장 탁월한 주기를 찾아 내는 방법이다(Emery and Thomson, 1998). 계산은 시간영역의 자기상관함수를 Fourier 변환을 통하여 주파수영역으로 변환 하여 나타낸다. Cross spectrum밀도란 시간영역의 상호상관함 수를 Fourier 변환하여 주파수영역으로 변환한 것이며, 원리 는 power spectrum밀도와 동일하다. Cross spectrum밀도를 통해 두 변수간의 위상차를 구할 수 있으며 다음 식(2)와 같다.

여기서 i m a g ( S X Y )와 r e a l ( S X Y )는 각각 cross spectrum의 허수, 실수 항이며 θ는 위상차를 나타낸다. 수온과 다른 인 자에 대한 반응시간 τ는 위상차를 이용하여 구할 수 있으며 다음 식(3)과 같다.

여기서, f는 주파수이다.

3.결과 및 고찰

3.1.수온·기온 및 조위의 주기성 분석

Fig. 2는 완도, 고흥, 여수, 통영, 마산, 부산에서의 수온, 기온, 조위의 power spectrum을 나타낸 것이다. 먼저 기온은 6 개 지역 모두 약 24 hr 주기에서 peak를 보였다. 이것은 기온 이 8월 한 달 동안 약 24 hr의 주기로 변화한다는 것을 의미 한다. 조위 power spectrum에서는 전 지역에서 약 12 hr 주기 와 24 hr 주기의 2개의 peak가 나타났다. 조위는 1일 2회(12 & 24 hr)의 주기를 가지는 반일주조가 우세한 해역임을 나타낸 다. 또한 조차 클수록 반일주조 주기에서 상대적으로 높은 에너지 밀도를 보였다(Table 1). 즉, 남해안의 서쪽해역이 동 쪽해역보다 반일주조 성분이 뚜렷하게 나타났다. 한편, 수온 power spectrum을 보면, 부산에서는 뚜렷한 peak가 없고, 여수 에서는 약 12 hr에서 약한 peak를 보였다. 그 외 4개 지역(완 도, 고흥, 통영 및 마산)에서는 약 12 hr과 24 hr에서 peak를 보이면서 조위 power spectrum과 유사한 결과가 나타났다. 따 라서 완도, 고흥, 통영 및 마산의 조위 변화는 수온의 변화 에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 판단된다.

3.2.수온과 기온·조석 및 바람의 상관성

수온과 기온간의 coherence를 보면, 완도, 고흥, 통영 및 마산 에서 약 24 hr 주기의 높은 상관성이 나타났다(Fig. 3). 특히 완 도에서 수온과 기온의 coherence는 약 24 hr 주기에 0.87로 가장 높게 나타났다. 그러나 여수 및 부산에서의 coherence는 상대적 으로 낮은 상관성을 보였다. 즉, 완도, 고흥, 통영 및 마산에서 의 수온은 기온의 영향을 받지만 여수와 부산에서의 수온의 변 화는 기온의 영향이 작음을 알 수 있다.

수온에 대한 조석의 영향을 알아보기 위해 수온과 조위의 coherence 결과를 Fig. 4에 나타내었다. 완도, 고흥, 통영 등 3개 지역에서의 수온과 조석은 12 hr과 24 hr 주기에서 최대 0.93으 로 높은 상관성을 보였다. 또한 여수, 마산에서는 12 hr 주기 에서 수온과 조석의 비교적 낮은 상관성을 보였다. 부산에서 는 수온과 조위와의 상관성이 작은 것으로 나타났다. 즉, 완 도, 고흥, 여수, 통영 및 마산에서의 수온은 조석의 영향을 받 지만 부산에서는 조석의 영향이 작다는 것을 의미한다.

기온과 조석 외에 바람 또한 바다의 수온의 변화에 영향 을 줄 수 있을 것으로 판단하여 수온과 바람의 상관성을 분 석하였다. 먼저, 바람 벡터도를 통해 동서 방향과 남북 방향 중 어느 방향이 우세한지 조사한 후에(Fig. 5), 우세한 방향의 바람과 수온간의 상관성을 파악하였다. 여수에서는 동서 방 향이 우세하였고, 다른 5개 지역에서는 남북 방향의 바람이 우세하게 나타났다. 수온과 바람의 상관성을 보면, 고흥에서 는 24 hr 주기에서 0.74의 coherence를 보였고, 마산에서의 수 온은 24 hr을 주기로 바람의 영향을 크게 받는 것으로 나타 났다(Fig. 6). 따라서 고흥과 마산에서의 수온은 바람의 영향 을 받지만 다른 지역에서의 수온의 변화는 바람의 영향이 작은 것으로 나타났다.

수온과 기온, 조석 및 바람의 coherence 결과 중, power spectrum에서 peak가 가장 많이 나타난 12 hr, 24 hr 주기에서 의 coherence 값을 정리하였다(Table 2). 또한 수온과 각 환경 인자들에 대하여 초기 5일의 시계열 그래프를 Fig. 7에 나타 내었다. 여기서 부산의 수온은 기온, 조위 및 바람의 영향이 작다고 판단하여 제외하였다. 실선은 수온을 나타내고, 점선 은 기온, 조위 및 풍속을 나타낸다. Fig. 7의 a 축의 수온과 기온 그래프를 보면, 완도와 고흥에서는 수온이 하루에 두 번, 기온이 하루에 한 번 상승과 하강을 반복하는 것으로 나 타났고 마산에서는 , 불규칙한 분포를 보였다. 반면에 b 축에 서는 완도, 고흥 및 통영에서 조위가 상승함에 따라 수온이 하강하고, 조위가 하강할 때 수온이 상승하는 패턴을 보였 다. 이는 수심이 얕아 수온이 쉽게 올라가는 연안에 상대적 으로 수온이 낮은 외해수가 유입되기 때문인 것으로 판단된 다. 그러나 여수에서는 수온이 일정하게 유지되는 기간이 많아 상관성을 찾기가 어려웠다. 이는 북쪽으로부터 섬진강 담수가 광양만을 거쳐 유입되기 때문에 조석의 영향을 완화 시키는 것으로 판단된다. 마산에서는 조위가 상승할 때 수 온이 하강하는 패턴을 보이지만 더 짧은 주기의 변화폭에 대해서는 관련이 적은 것으로 나타났다. 한편, c 축의 고흥 에서는 수온과 바람의 상관성이 작은 것으로 나타났다. 마 산에서는 남풍이 불 때 수온이 상승하고 바람이 약해지면서 수온이 하강하는 패턴을 보였다. 이와 같은 현상은 마산 조 위관측소가 육지와 인접한 마산만 내측에 위치하여 해풍의 영향을 받았기 때문인 것으로 보인다.

부산의 수온은 기온, 조석 및 바람의 영향이 작은 것으로 나타났다. 부산 앞바다에서의 수온의 변화는 기온, 조석 및 바람보다 해류의 영향이 큰 것으로 판단된다. 즉, 제주해협 을 거쳐 남해로 흐르는 쓰시마난류의 수송량이 0.5×10⁶ m³/sec 인 반면, 대한해협 서수도를 통과하여 동해로 흐르는 수송 량은 1.7∼1.8×10⁶ m³/sec로 높기 때문에 해류가 하계 부산의 수온 변화에 영향을 주는 것으로 보인다(Miita and Ogawa, 1984).

따라서 완도, 고흥 및 통영에서는 조석이, 마산에서는 남 북방향의 바람이, 부산에서는 해류가 수온에 가장 큰 영향 을 주는 것으로 나타났다.

3.3.수온과 기온·조석 및 바람의 위상차

수온에 대해 기온, 조위 및 바람 중 영향을 가장 크게 준 인자와의 위상차를 나타내었다(Fig. 8). 완도에서 수온과 조 위의 위상차는 coherence가 가장 높은 12 hr 주기에서 약 135° 로 나타났다. 즉, 완도에서의 수온 변화는 조위가 상승하는 창조류가 시작되고 약 1.5 hr 후에 수온이 하강하고, 조위가 하강하는 낙조류가 시작되고 약 1.5 hr 후에 수온이 상승한다 는 것을 의미한다. 고흥과 통영에서 수온과 조위의 위상차 는 coherence가 가장 높게 나타난 12 hr 주기에서 약 170°로 나타났다. 고흥과 통영에서의 수온 변화는 창조류 시작 후 약 0.3 hr 후에 수온이 하강하고 낙조류 시작 후 약 0.3 hr 후 에 수온이 상승한다는 것을 의미한다. 이 같은 결과는 Fig. 7 에 나타난 b 축의 완도, 고흥 및 통영에서의 결과와 일치한 다. 고흥의 위상차가 완도에 비해 짧은 이유는 고흥 조위관 측소의 지리적 특성상 완도보다 외해와의 거리가 가까워서 외해수의 유입이 빠르기 때문인 것으로 추측된다. 통영에서 는 수온의 일교차가 완도와 고흥에 비해 크게 나타났다(Fig. 7). 따라서 통영이 완도에 비해 조차가 작음에도 불구하고 위상차가 짧게 나타난 이유는 가까운 외해의 낮은 수온의 영향을 받은 것으로 판단된다. 한편, 마산에서 수온에 대한 남북 바람의 위상차는 coherence가 가장 높은 24 hr 주기에서 약 50°로 나타났다. 마산에서의 수온 변화는 남풍이 불고 약 3 hr 후에 수온이 상승한다는 것을 의미한다. 이것은 Fig. 7에 나타난 c 축의 마산에서 점선으로 표현된 바람이 북쪽으로 불 때 약 3 hr 뒤에 수온이 상승하고, 바람이 약해진 3 hr 후에 수온이 하강하는 결과와 일치한다.

한국 남해안 서쪽에 위치한 완도, 고흥 및 통영의 수온 변 화는 창조(낙조)류에 의해 수온이 하강(상승)하는 변화가 나 타났다. 육지의 안쪽에 위치한 마산에서의 수온 변화는 남 북 방향의 풍속에 따라 변화하였다. 또한 남해안 동남쪽에 위치한 부산의 수온 변화는 조석이나 바람의 영향이 적고 쓰시마난류의 영향을 받는 것으로 판단된다.

4.결 론

수온은 기온변화에 직접적인 영향을 받기 때문에 기온과 수온 사이에 밀접한 관련이 있다고 할 수 있다. 기온 이외에 도 수온에 영향을 줄 수 있는 다른 인자와의 관련성을 알아 보기 위하여 한 달간의 수온, 조석 및 기상자료(바람·기온)를 이용하여 power spectrum과 coherence 분석을 실시하였다.

수온 power spectrum에서는 부산을 제외한 완도, 고흥, 여 수, 통영, 마산 등 5개 지역에서 약 12 hr과 24 hr 주기에 peak 를 보이는 등 조위와 유사한 결과가 나타났다. 기온의 power spectrum에서는 6개 지역 모두 약 24 hr 주기에 peak를 보였다. 또한 조위가 6개 지역 모두 약 12 hr과 24 hr 주기에서 peak를 보이면서 반일주조가 우세한 해역임을 나타냈다. Power spectrum 분석을 통해 수온이 조위와의 상관성이 높을 것으 로 추측할 수 있다. 수온에 대한 각 환경인자의 coherence 분 석에서도 power spectrum 분석과 유사한 결과가 나타났다. 수 온과 조위와의 coherence 중 완도, 고흥 및 통영에서 반일주 조 주기인 약 12 hr과 24 hr에서 높은 값을 보였다. 따라서 완 도, 고흥 및 통영의 수온은 조석의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 여수에서는 수온과 조위와의 coherence에서 0.72를 나타냈지만 시계열 그래프에서는 상대적으로 관련이 적은 것으로 나타났다. 한편 마산에서는 수온이 24 hr 주기로 바람 과 높은 상관성을 보이면서 바람의 영향을 가장 크게 받는 것으로 나타났다.

수온에 가장 큰 영향을 준 인자에 대하여 위상차를 이용 한 반응시간을 계산하였다. 완도에서는 조석이 약 1.5 hr의 반 응시간을 보였고, 고흥과 통영에서는 약 0.3 hr의 반응시간을 보였다. 또한 마산에서는 남풍이 시작되고 약 3 hr 후에 수온 이 상승하였으며, 바람이 약해지면서 수온이 하강하였다.

한국 남해안 서쪽해역에서부터 동쪽해역까지 수온 변화 에 영향을 주는 요인을 분석한 결과, 상대적으로 조차가 큰 완도, 고흥, 여수 및 통영에서는 조석이 수온에 영향을 크게 주고, 조차가 상대적으로 작은 마산과 부산에서는 각각 바 람과 해류가 수온에 영향을 크게 주는 것으로 나타났다.