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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)
Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.24 No.2 pp.188-195
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2018.24.2.188

A Study on the Distribution of Summer Water Temperature in Wando Using Time-Series Analysis and Numerical Experiments

Chan-Il Jang*, Da-Woon Jeong**, Dong-Sun Kim***
*Interdisciplinary Program of Ocean Industrial Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea
**Interdisciplinary Program of Ocean Industrial Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea
***Department of Ecological Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea
*

First Author : cksdlf91@naver.com, 051-629-7071


Corresponding Author : kimds@pknu.ac.kr, 051-629-7374
2018.02.12 2018.04.03 2018.04.27

Abstract


Time series analysis was conducted to identify the factors affecting short-term variation of water temperature in Wando. Spectrum analysis showed that air temperature peaks at diurnal period, while water temperature and tide level peak at both semi-diurnal and diurnal periods. Coherence between water temperature and the tide level presented 0.92 at semi-diurnal period. Numerical experiment were carried out to understand the spatio-temporal distribution of water temperature in the study area. Average water temperature difference between maximum ebb and flood was 0.3°C in spring tide, but 0.13°C in neap tide. The reason for the large difference in spring tide is that relatively cold water entered with strong tidal currents at flood tide and flowed out at ebb tide. Water temperature on coasts was higher than out at sea. This is because the depth in the coast is shallower than at sea, and water temperature increases rapidly due to solar radiation.



시계열 분석 및 수치실험을 통한 완도의 하계 수온분포

장 찬일*, 정 다운**, 김 동선***
*부경대학교 해양산업공학(협)
**부경대학교 해양산업공학(협)
***부경대학교 생태공학과

초록


본 연구에서는 완도 해역에서 단기적인 수온의 변화에 영향을 주는 요인을 파악하기 위하여 시계열 분석을 실시하였다. Power spectrum 결과에서 기온은 약 24 hr에서 peak를 보였으나 수온과 조위는 약 12 hr 및 24 hr에서 peak가 나타났다. 수온과 조위의 상관 성을 파악하기 위해 coherence 분석을 실시한 결과, 두 변수는 반일주기에서 0.92로 높은 상관성을 보였다. 또한 수온의 시·공간적인 분 포를 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 대조기에는 최강 낙조와 최강 창조 시의 평균 수온차가 0.3 인 반면, 소조기에는 평균 수온차가 0.13°C 로 작았다. 대조기의 수온차가 큰 이유는 비교적 수온이 낮은 외해수가 강한 조류에 의해 창조 시 유입되고 낙조 시 빠 져나가기 때문인 것으로 판단된다. 전반적으로 수온은 외해보다 연안에서 높게 나타났다. 외해보다 연안은 수심이 얕기 때문에 일사량 에 의해 수온이 빠르게 증가하기 때문인 것으로 사료된다.



    1. 서 론

    한국 남해 서부해역에 위치한 완도 해역은 수심이 50 m이 내의 천해역을 이루고 있는 다도해 해상국립공원으로 200여 개의 크고 작은 섬들로 이루어져 있다. 또한 완도 연안역은 비교적 안정된 수질과 영양염류의 분포특성을 보이고 빠른 유속과 조석 혼합으로 인해 저층의 영양염류가 표층으로 충 분히 공급된다(Cho et al., 2009). 이와 같이 완도는 해양생물 의 생육 및 산란장으로 좋은 조건을 갖추고 있기 때문에 김, 전복, 어류 등의 양식업이 활발한 지역이다.

    해양생물의 먹이섭취와 성장은 수온, 염분과 같은 해양 환경의 변화에 따라 다양한 반응을 보인다(Bayne et al., 1985). 특히 수온의 변화는 해양생태계에 직접적인 영향을 줄 수 있다(Zhang et al., 2000). 고수온기인 8월 초~중순경에 는 가두리식 전복양식장의 성패가 대량으로 폐사하기도 한 다(NFRDI, 2008). 따라서 수온 변화에 의한 해양생물의 피해 를 줄이기 위해서는 수온의 시·공간적인 분포를 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다.

    수온은 장기적으로 기상인자나 해류 등에 의해 변화한다 고 알려져 있다(Min and Kim, 2006; Lee et al., 2007; Seong et 하지만 수온의 al., 2010). 단기적인 변화에는 조석과 관련한 연구들이 진행되었으나(Lee et al., 1995; Choo et al., 1997; Choi et al., 2002; Cho and Koo, 2008), 조석의 특징인 주기성을 이용하여 수온과의 상관성 분석을 실시한 연구는 부족한 실 정이다.

    수온 raw data 그 자체만으로는 주기성을 파악하기 어렵 다. 수온 주기성을 시간 영역이 아닌 주파수 영역에서 분석 한다면 변화 주기와 그 요인을 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 그러나 주파수를 이용한 수온분석 방법은 한 지점에서의 수 온 변화만을 파악한다는 한계점이 있다.

    따라서 본 연구에서는 주파수 영역에서 수온과 다른 환경 인자간의 상관성 분석을 실시하고 이를 수치실험에 적용하 여 수온의 시·공간적인 분포를 파악하고자 한다.

    2. 자료 및 방법

    2.1. 해양환경 자료

    본 연구대상 지역인 완도 연안에서의 수온, 기온 및 조위 시계열자료는 국립해양조사원에서 제공하는 완도 조위관측 소 자료를 이용하였다. 기간은 2016년 8월 한 달 자료를 이 용하였으며, 시간 간격은 30분 간격으로 처리하였다. 자료가 없는 부분은 그 기간이 짧기 때문에 선형 내삽을 통하여 보 충하였다.

    2.2. 상관성 분석

    수온의 변화에 영향을 주는 환경 인자를 알아보기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform)을 통한 power spectrum과 coherence 추정 방법을 사용하였다. Coherence 함수는 주파수 영역에 서 어떤 두 변수의 상관계수를 나타내는 함수로(Emery and Thomson, 1998), Fourier 변환에 의해서 구할 수 있으며 다음 식(1)과 같다.

    C o h X Y ( f ) = | S X Y ( f ) | S X ( f ) S Y ( f )
    (1)

    여기서, SX (f), SY (f)는 어떤 변수 x와 y에 대한 power spectrum밀도를 나타내고, SXY (f)는 cross spectrum밀도를 나 타낸다. Power spectrum밀도는 한 변수의 시계열 자료가 어떠 한 주기성을 가지고 있는지를 나타낸 것이다. 이것은 시간 영역의 자기상관함수를 Fourier 변환을 통해 주파수함수로 변환한 것이다. Cross spectrum밀도는 상호상관함수를 Fourier 변환하여 주파수함수로 변환한 것이다.

    2.3. 해수유동모델

    본 연구의 수치실험에 사용된 모델은 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)이다. EFDC는 연안과 하구, 호소, 습지, 저수지 등의 유동 및 물질수송을 모의하는 3차원 수치모델 로, 미국 Virginia Institute of Marine Science(VIMS)에서 개발되 었으며, 미국 환경청(US EPA)의 공인 모델로 지정되었다.

    수심자료는 국립해양조사원의 전자해도를 interpolation 및 smoothing 하여 각 격자의 수심으로 사용하였다. 수치실험의 광역은 해남, 청산도 및 고흥을 포함하였고, 협역은 완도, 고 금도, 조약도, 신지도를 포함하여 동서, 남북 방향으로 각각 30.9×23.8 km로 설정하였다(Fig. 1). 협역의 경계조건은 광역 의 계산결과를 이용하였다. 계산 격자는 50~500 m의 직교가 변격자 체계(Orthogonal variable grid system)를 사용하였다 (Table 1). 연직방향으로는 3개의 σ-layer층으로 설정하였다. 계산 시간은 CFL 조건을 고려하여 2초로 총 31일 계산하였다.

    완도 주변해역의 조류는 국립해양조사원 검조소의 4대 분 조(M2, S2, K1 및 O1)와 NOAA에서 제공하는 외양역의 조화상 수를 사용하여 계산하였다. 조위검증은 완도 조위관측소의 조위와 비교하였으며, 조류검증은 완도 해양관측부이의 조 류타원도를 이용하여 비교하였다.

    수치실험의 초기수온은 국립수산과학원의 2016년 7월 위 성의 평균 SST(Sea Surface Temperature) 자료를 이용하였다. 경계수온은 국립수산과학원에서 제공하는 실시간 해양환경 어장정보시스템(완도 노화도, 망남, 청산, 동백)의 2016년 8 월 자료를 이용하였고, 중층과 저층의 경우 관측소에 따라 측정되지 않은 곳은 같은 시기의 해양환경측정망 자료(고흥 연안, 득량만, 완도연안, 도암만)를 참고하여 보간 후 사용하 였다. 기상자료(기압, 기온, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량) 는 기상청의 결측이 없는 목포 기상관측자료를 이용하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1. 수온·기온 및 조위의 상관성 분석

    Fig. 2는 완도에서의 수온, 조위 및 기온의 power spectrum 을 나타낸 것이다. 먼저, 기온은 일주기에서 유의한 peak를 보였고, 조위는 반일주기와 일주기 모두 높은 peak가 나타났 다. 조위가 일주기에 비해 반일주기의 peak가 더 뚜렷한 것 으로 보아 완도의 조석은 반일주조가 우세한 혼합조인 것으 로 보인다. 수온은 일주기에서 약한 peak, 반일주기에서 강 한 peak를 보였으며, 이는 조위의 power spectrum과 유사한 결 과이다. 수온이 기온 변동에 의한 일주기 변화 외에 반일주 기에서 뚜렷한 peak를 보였다는 것은 반일주기인 조석의 영 향이 크다는 것을 의미한다. 따라서 수온과 기온, 조위와의 상관성을 알아보기 위해 coherence 분석을 실시하였다. 수온 과 기온의 coherence 결과를 보면(Fig. 3a), 두 변수는 power spectrum 결과와 유사하게 약 24 hr 주기에서 높은 상관성을 보였다. 수온과 조위와의 상관성 분석 결과에서는 12 hr과 24 hr 에서 상관성이 높게 나왔으며, 12 hr 주기에서 0.92로 가장 높은 상관성이 나타났다(Fig. 3b).

    따라서 수온은 반일주기에서 조위의 영향을 받고 일주기 에서 조위 및 기온의 영향을 받는 것으로 보인다. 이를 확인 하기 위하여 수온과 조위 및 기온의 초기 5일 그래프를 나 타내었다. 수온과 기온의 그래프를 보면(Fig. 4a), 수온은 하 루에 두 번, 기온은 하루에 한 번 상승과 하강을 반복하는 패턴을 보였다. 반면에 Fig. 4b에서는 조위가 상승(하강)할 때 수온이 하강(상승)하였다. 따라서 하루 주기에서의 수온 은 기온보다 조류의 영향을 더 크게 받는 것으로 판단된다. 이처럼 수온이 조석의 영향을 받는 것은 얕은 수심으로 인 해 수온이 쉽게 올라가는 연안에 비교적 수온이 낮은 외해 수의 유입과 유출이 반복되기 때문인 것으로 사료된다.

    3.2. 해수유동

    수온의 시·공간적인 분포를 파악하기 위하여 수치실험을 실 시하였다. 조위검증은 완도 조위관측소와 수치실험에 의한 조 위의 시계열 그래프를 나타내어 실시하였으며(Fig. 5), 조위의 조화분해를 통한 조화상수를 Table 2에 나타내었다. 관측값과 모델값을 비교한 결과, 모델이 연구해역의 조위를 잘 재현하였 음을 알 수 있다.

    조류검증은 국립해양조사원의 완도항 해양관측부이 자료를 통하여 실시하였다. 검증은 관측치와 모델 결과의 조류타원도 를 이용하여 유동을 비교하였다(Table 3).

    해수유동은 전반적으로 북서-남동 방향으로 왕복하는 흐름을 보였다(Fig. 6). K1분조에서 장축의 길이가 다소 차이를 보이긴 했으나, M2, S2, O1분조의 장축이 유사하였다. 또한 M2와 S2의 각도가 일치한 것으로 보아 본 연구의 수치실험의 재현성은 대 체로 양호한 것으로 판단된다. Fig. 7은 대조기와 소조기의 최강 창조류와 최강 낙조류를 벡터로 나타낸 것이다.

    창조 시의 흐름은 연안을 따라 서향 및 북서향하였고, 낙조 시 동향 및 남동향하는 흐름을 보였다. 유속은 소조기보다 대조 기 시 평균 8.8 cm/s 빨랐으며, 완도 남서측 해역과 완도항부근 에서 유속이 가장 강한 것으로 나타났다. 이러한 분포는 남해의 일반적인 조류의 흐름도와 유사한 결과이다(KHOA, 1995).

    3.3. 모델 수온 분포

    수온의 검증은 현장 수온과 모델 결과의 수온을 시계열 그래프로 나타내어 실시하였으며(Fig. 8), 정량적인 분석을 위하여 수온차를 일 평균하여 총 31개의 수온을 Fig. 9에 나 타내었다. 26일 평균 수온의 차이는 1.0×10-4 ℃로 가장 작은 차이를 보였고, 19일의 평균 수온차는 1.03 ℃로 가장 크게 나타났다. 수온은 전반적으로 대조기(소조기) 시 하강(상승) 하는 형태를 보인다. 이는 대조기에 진도 냉수대의 영향을 상대적으로 크게 받았기 때문인 것으로 판단된다(Suh et al., 2003). 수치실험에 사용된 기상자료 중 일사량은 완도 해역 의 자료가 없어, 일사량 관측 값이 있는 근거리의 목포 기상 관측자료를 이용하였다. 해역에 작용하는 일사량은 수온변 동에 중요한 역할을 하는 만큼 현장자료가 보완된다면 모델 의 재현성이 향상될 것으로 기대한다. 한편 본 수치실험의 결과는 전반적으로 현장 수온의 경향성을 잘 재현한 것으로 판단된다. 수치실험에 의한 완도 주변해역에서의 시·공간적 인 수온분포를 도시하였다(Fig. 10, 11, 12, and 13).

    대조기인 4일 후와 18일 후에는 두 시점의 최강 낙조 시 와 최강 창조 시의 평균 수온 차는 0.3℃로 나타났다. 반면에 소조기인 11일 후와 25일 후에는 평균 수온차가 0.13℃로 상 대적으로 작게 나타났다. 대조기의 수온 변화가 큰 것은 낮 은 수온의 외해수가 창조 시 유입되고 낙조 시 빠져나가기 때문인 것으로 판단된다.

    수온은 대체로 수심이 얕은 육지 인근에서 높게 나타났으 며, 비교적 수온이 낮은 외해수와의 교환이 적기 때문인 것 으로 보인다. 전반적인 수온은 완도 남서 해역을 제외하고 꾸준히 증가하여 완도 남측 연안에서 최대 26.76℃까지 상승 하였다. 특히 외해보다 연안의 수온이 높게 나타났는데, 수 심이 얕은 연안이 일사량에 의해 외해보다 빠르게 가열되기 때문인 것으로 판단된다.

    4. 결 론

    본 연구는 고수온기에 양식생물의 대량폐사가 발생하는 완도 해역에서 수온의 변화에 영향을 주는 요인을 파악하고 이를 수치실험에 적용하여 수온의 시·공간적인 분포를 파악 하고자하였다.

    Power spectrum을 통한 주기성 분석 결과, 기온은 일주기에 서 가 나타난 반면에 peak 수온과 조위는 일주기보다 반일주 기에서 더 높은 peak를 보였다. 수온과 조위의 상관성을 분 석하기 위하여 coherence 분석을 실시하였다. 두 변수는 반일 주기인 약 12 hr 주기에서 0.92로 높은 상관성을 보였다. 시 계열 그래프를 비교한 결과, 조위가 상승(하강)할 때 수온은 하강(상승)하였다. 따라서 본 연구해역에서는 수온이 단기적 으로 조석의 영향을 크게 받는 것으로 판단된다.

    완도 주변해역에서 수온의 시·공간적인 분포를 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 조류가 강한 대조기에는 최 강 낙조와 최강 창조의 평균 수온차가 0.3℃로 나타났으나 소조기에는 평균 수온차가 0.13℃로 작았다. 대조기에는 상 대적으로 수온이 낮은 외해수가 창조 시 유입되고 낙조 시 빠져나가기 때문에 수온 변화가 큰 것으로 보인다. 연구기 간동안 수온은 꾸준히 증가하였으며 완도 남측 연안에서 26.76℃로 가장 높았다. 연안은 외해보다 수심이 얕기 때문 에 일사량에 의해 수온이 빠르게 증가하는 것으로 보인다.

    사 사

    본 연구는 광주과학기술원에서 주관한 “해양 음향 측심 물성 모니터링기기 국산화 개발” 연구과제(20130056) 일환으 로 수행되었습니다.

    Figure

    KOSOMES-24-188_F1.gif

    Bathymetric maps of study area. Upper map is wide area and lower map is small area.

    KOSOMES-24-188_F2.gif

    Power spectrum of water temperature, tide level and air temperature.

    KOSOMES-24-188_F3.gif

    Coherence of water temperature with air temperature (a)and tide level (b).

    KOSOMES-24-188_F4.gif

    Comparison of water temperature with air temperature (a) and tide level (b).

    KOSOMES-24-188_F5.gif

    Comparison of calculated (dotted line) and observed (solid line) tide level.

    KOSOMES-24-188_F6.gif

    Tidal ellipse of calculated (dotted line) and observed (solid line) result.

    KOSOMES-24-188_F7.gif

    Tidal current in spring (left) and neap (right) tide.

    KOSOMES-24-188_F8.gif

    Comparison of calculated (dotted line) and observed (solid line) water temperature.

    KOSOMES-24-188_F9.gif

    Difference of water temperature between observed and calculated water temperature.

    KOSOMES-24-188_F10.gif

    Horizontal distribution of water temperature after 4 day.

    KOSOMES-24-188_F11.gif

    Horizontal distribution of water temperature after 11 day.

    KOSOMES-24-188_F12.gif

    Horizontal distribution of water temperature after 18 day.

    KOSOMES-24-188_F13.gif

    Horizontal distribution of water temperature after 25 day.

    Table

    Computational conditions used in model

    Comparison between observed and calculated tide level by harmonic analysis

    Comparison between observed and calculated currents by harmonic analysis

    Reference

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