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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)

Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.28 No.5 pp.753-763
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2022.28.5.753

Characteristics of High Water Temperature Occurrence in Coastal and Inland Bays of Korea during the Summers of 2018-2021

Joon-Soo Lee^*†, Mi-Ok Kwon^**, Ji-Suk Ahn^**, Myung-Hee Park^**, Ji-Yeong Song^**, In-Seong Han^***, Rae Hong Jung^****

^*Senior Researcher, Ocean Climate and Ecology Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan, Korea
^**Researcher, Ocean Climate and Ecology Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan, Korea
^***Principal Researcher, Ocean Climate and Ecology Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan, Korea
^****Director, Ocean Climate and Ecology Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan, Korea

^† Corresponding Author : leejoonsoo@korea.kr, 051-720-2231

Received August 11, 2022 Review August 26, 2022 Accepted August 29, 2022

Abstract

In coastal and inland bays, where most of Korea's aquaculture is located, massive aquaculture damage occurs every year due to frequent anomalous high water temperatures. The interannual fluctuations of water temperature in July over the past four years (2018-2021) were the second largest since 1990 (after the period of 1994-1997) due to anomalous high temperatures, rainy seasons, and typhoons. Through analysis of heat flux and heat balance in areas of concern for high water temperatures (i.e., Cheonsu Bay, Gamak Bay, Guryongpo), the occurrence of high water temperatures in Cheonsu Bay and Gamak Bay in the summer seasons was confirmed to derive mainly from heat inflow through the sea surface from the air. Based on estimations of the average ocean heat transport rate in July for the four-year period of 2018–2021, Cheonsu Bay and Gamak Bay accounted for 13.5% and 62.3% outflow of the net heat flux, respectively. However, the ocean heat transport rate in Guryongpo Hajeong differed significantly from -174.5% to 132.5% of the net heat flux by year depending on the occurrence of cold water mass.

Key Words : High water temperature , Heat flux , Heat budget , Heat transport rate , Cold water mass

2018년~2021년 여름철 우리나라 연안 고수온 현상

이 준수^*†, 권 미옥^**, 안 지숙^**, 박 명희^**, 송 지영^**, 한 인성^***, 정 래홍^****

^*국립수산과학원 기후변화연구과 해양수산연구사
^**국립수산과학원 기후변화연구과 연구원
^***국립수산과학원 기후변화연구과 해양수산연구관
^****국립수산과학원 기후변화연구과 과장

초록

우리나라의 수산 양식의 대부분이 이루어지는 연안과 내만에 최근 빈번한 고수온 현상으로 매년 막대한 양식 피해가 발생하고 있다. 2018년~2021년의 최근 4년간의 7월은 이례적인 고수온, 장마, 태풍 등에 의해 1990년 이후 수온의 연별 변동성이 1994년~1997년에 이 어 두 번째로 크게 나타났다. 동·서·남해의 대표적인 고수온 양식피해 우심해역(천수만, 가막만, 구룡포)에 대한 열속과 열수지 분석을 통 해 여름철 천수만과 가막만의 고수온 발생은 주로 대기로부터 해수면을 통한 열유입에 의한 것임을 확인하였다. 벌크식으로 계산한 순열 속과 수온변화로부터 계산한 해양 열 저장률로부터 4년간(2018년~2021년)의 7월 평균 해양 열 수송률을 추산한 결과, 서산 창리는 순열속 의 13.5 %, 여수 신월은 순열속의 62.3 %가 외부로 유출되는 것으로 계산되었다, 구룡포 하정은 순열속의 22.2 %가 평균적으로 외부로 유출 되는 것으로 평가되었으나, 냉수대 발생 유무에 따라 연도별로 해양 열 수송률이 순열속의 -174.5 %에서 132.5 %까지 큰 차이를 보였다.

키워드 : 고수온 , 열속 , 열수지 , 열수송률 , 냉수대

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Funding:

1. 서 론

최근 기후변화로 인해 한파, 폭염 등 다양한 이상기후가 발생하고 있다. 관계부처합동으로 발간한 2021년 이상기후 보고서에 따르면, 기상관측망을 전국적으로 대폭 확충한 1973년 이후, 2021년 1월은 기온 변동 폭이 가장 컸으며, 3월 은 역대 가장 높은 기온과 4번째로 많은 강수량을 기록하였 다. 또한 4월은 중순(4월 14 ~ 15일)에 전날 대비 10℃ 이상 기온이 떨어져 한파주의보가 발표되었고 하순(4월 21 ~ 22일) 에는 6월 평년 최고기온(26.7℃) 수준을 기록하는 등 한파와 초여름 날씨가 번갈아 나타나 극심한 기온 변동성을 보였다 (The Government of the Republic of Korea, 2022). 또한 1973년 관측 이후 제주와 중부 지방에서 가장 긴 장마로 기록된 2020년 여름과 반대로 2021년 여름의 장마 기간이 17일간(7 월 3일 ~ 19일)으로 1973년 이후 3번째로 짧은 해로 기록 되 었다. 장마의 시작 역시 제주는 역대 2번째, 남부·중부 지방 은 3번째로 늦었다. 늦은 장마의 원인은 6월 하순에 우리나 라 북쪽에서 차고 건조한 기압골이 자주 통과한 점과 평년 에 비해 인도양과 열대 서태평양에서 대류가 억제됨으로 인 해 북태평양고기압의 우리나라 방향 확장과 그에 따른 장마 전선의 북상이 지연되었기 때문이다. 짧은 장마 이후 북태 평양고기압과 티벳고기압이 우리나라로 확장하였고, 특히 북태평양고기압이 평년보다 북쪽에 발달하여 덥고 습한 공 기의 유입과 강한 일사로 인해 7월 중순부터 8월 초까지 연 안과 내만의 수온이 급격히 상승하였다(The Government of the Republic of Korea, 2022).

이러한 이상기후와 그에 따른 이상 수온의 발생은 2010년 대에 들어서서 점점 늘어나는 추세이다. 2016년 여름철에 이 례적인 폭염에 따른 연안역 고수온으로 양식생물 대량 폐사 가 발생한 뒤, 이상수온 발생에 대한 적극적 대응을 위해 해 양수산부 국립수산과학원은 여름철 해역별 수온 특성과 양 식 생물 한계 수온 등을 고려하여 고수온 특보 발령 기준을 마련하였고, 해양수산부는 이를 기반으로 “적조 또는 이상 수온 발생해역 양식어류 긴급방류 지침”과 “폭염(고수온) 위 기대응 실무매뉴얼”을 수립하였다(NIFS, 2019). 이에 따르면, 고수온 특보는 관심단계, 주의보, 경보로 나뉘고, 관심단계 는 주의보 발령 수온(28℃) 도달 약 1주일 전에 발령하여 선 제적 대응 시간을 확보하도록 하고, 주의보는 28℃ 수온에 도달하는 경우, 경보는 28℃ 이상의 수온이 3일 이상 지속되 는 경우 발령하게 된다.

최근 고수온과 유사한 개념으로 해양 열파(Marine Heat Wave, 이하 MHW)가 사용되고 있다. Hobday et al.(2016)은 과 거 30년간 관측값의 백분위 90 % 임계치보다 높은 수온이 5 일 이상 지속되는 경우를 MHW로 정의하여 이상 수온을 판 별하는 하나의 척도로 사용하였다. 전 세계적으로 널리 알 려진 해양 열파의 대표적인 사례는 북동태평양에서 발생한 “The Blob”이라 할 수 있다. Bond et al.(2015)은 2013년 겨울 부터 2015년까지 평년대비 1 ~ 3℃ 내외 높은 수온이 북동태 평양의 넓은 영역에서 지속되고 북미 대륙 서안으로 확대 되었음을 보고하였고, 이 현상은 캐나다와 미국 서안의 해 양생태계에 파괴적인 영향을 미쳐 사회적인 문제가 되기도 하였다.

MHW와 해양수산부의 고수온 특보 발령 기준의 차이점은 고수온 기준에 대한 절대적인 기준값의 사용 여부이다. MHW는 평년값보다 특정 임계값의 범위를 상회하는 경우를 고수온으로 정의하고 있기 때문에 계절에 상관없이 발생하 고 지속될 수 있으나, 해양수산부가 정의한 고수온은 양식 생물의 한계 수온을 기준으로 설정한 절대값이기 때문에 주 로 여름철에만 발생한다는 차이점이 있다.

우리나라 수산 양식은 대부분 연안과 내만에서 직접 해상 가두리 방식으로 어류와 전복 등을 키우거나 수하식으로 패 류를 양식하며, 혹은 해수를 육상수조식 양식장으로 취수하 거나 축제식 양식장에 유입시켜 양식생물을 키우게 된다. 그렇기 때문에 수심이 얕은 연안과 내만의 해수 수온이 양 식에 있어 매우 중요한 요소가 되고, 그 변화를 모니터링 하 는 것이 고수온에 따른 수산 재해 발생 대응의 첫 단계라 할 수 있다.

따라서 우리나라 연안역의 여름철 고수온 발생의 원인을 이해하고 연별 변동을 분석하여 향후 고수온 발생에 따른 수산 피해 발생 대응 체계를 고도화하기 위한 기초 자료 확 보를 위해 본 연구를 수행하였다.

2. 자료 및 방법

2.1 인공위성 수온 관측 자료

국립수산과학원은 1990년부터 NOAA AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성 수온 영상을 직접 수신하고 해수면 온도(Sea Surface Temperature, 이하 SST)를 산출하여 우리나라 바다의 해양환경 변화를 장기적으로 모니터링 하 여 수산재해 발생 대응에 활용하고 있다. 본 연구에서 사용 한 NOAA 위성 관측 수온 자료는 마르코프 연쇄 모델을 적 용하여 구한 구름 제거 위성 수온 영상(Kim et al., 2011)의 월평균 값이다. 연도별 여름철 해수면 수온의 공간적인 분 포 변화를 살펴보기 위해 1991년부터 2020년까지 30년간의 월평균 SST 자료를 월별 평균하여 이를 평년값으로 사용하 였다. 각각의 해수면 온도 평년 편차(Sea Surface Temperature Anomaly, 이하 SSTA)값은 2018년부터 2021년까지의 7월과 8 월 월평균 수온값과 해당 월의 평년값의 차를 구하여 분석 에 이용하였다. 또한 장기간의 동·서·남해 해역별 수온변화 를 살펴보기 위해 각각 동해 35.25 ~ 38.25°N/129.15 ~ 131.25°E, 서해 33.95 ~ 36.95°N/124.35 ~ 126.65°E, 남해 33.0 ~ 35.5°N/126.15 ~ 129.25°E로 정하여 영역 평균값을 계산하였다(Fig. 1).

2.2 실시간 수온 관측 자료

국립수산과학원은 2003년부터 전국 연안에 해양환경 실 시간 관측 체계를 구축하기 시작하여 현재 32개소(동해 7개 소, 남해 18개소, 서해 7개소)를 직접 운영하고 있고, 2014년 부터 유관기관 및 지자체, 민간에서 구축·운영하고 있는 실 시간 관측소를 연계하여 2022년 8월 초 현재, 160개소의 수 온 관측 자료를 실시간 해양환경 어장정보시스템 홈페이지 (www.nifs.go.kr/risa)를 통해 제공하고 있다. 우리나라 바다의 수온 변화를 정량적으로 분석하기 위해 국립수산과학원이 운영하고 있는 실시간 해양환경 어장정보시스템(Real-time Information System for Aquaculture Environment, 이하 RISA) 자 료 중 2018년부터 2021년까지 4월 ~ 8월의 관측 자료를 사용 하였다.

또한 열속 분석을 위해 동·서·남해의 대표적인 고수온 피 해 발생 해역 중 2018년부터 관측이 수행되고 있는 관측소 를 분류하였고, 이 중에서 서해와 남해는 외해역으로부터의 해수교환에 따른 열유입 영향이 비교적 적은 내만 해역 관 측소인 충남 천수만의 서산 창리 관측소와 전남 가막만의 여수 신월 관측소를 선정하였으며, 동해는 경북 포항 구룡 포 하정 관측소를 선정하였다(Fig. 1). 서산 창리와 여수 신월 은 가두리 양식장 구조물에 설치되어 있는 관측소들로 관측 수심은 둘 다 5 m이고, 관측소가 설치된 장소의 수심은 서산 창리 17 m, 여수 신월 12 m이다. 구룡포 하정은 약 3 m 수심 의 연안 해수를 취수하는 육상수조식 양식장의 집수정에 설 치가 되어 있으며 관측소 주변 해역의 연안 1 km 이내 평균 수심은 약 20 m이다.

2.3 실시간 기상 관측 자료

내만의 열속(Heat flux) 계산을 위해 기상청 기상자료개방포 털(https://data.kma.go.kr)에서 제공하는 자동기상관측(Automatic Weather System, 이하 AWS) 자료와 종관기상관측(Automatic Synoptic Observation System, 이하 ASOS) 자료를 사용하였다. AWS 자료는 수온 관측소인 서산 창리, 여수 신월, 구룡포 하정에서 각각 가장 가까운 곳에 위치한 홍성 죽도, 돌산, 구룡포 관측지점의 1시간 간격 기온, 풍속 자료를 사용하였 고, ASOS 자료는 수온 관측 정점에서 가까운 서산, 여수, 포 항 관측지점의 1시간 간격 기압, 습도, 운량, 일사량 자료를 이용하였다(Fig. 1).

2.4. ERA5 열속 자료

2018년 ~ 2021년 여름철 고수온 발생과 관련한 수온 변화를 살펴보고 관측자료 기반으로 구한 열속 자료와 비교하기 위 해 유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, 이하 ECMWF)의 5세대 전지구 재분석장인 ERA5 단일면 1시간 간격 자료를 사용하였다. ERA5는 4차원 변분 자료동화 기법으로 수치모델의 오차를 최소화하여 1959년부 터 현재까지 과거의 전지구 대기의 물리적 요소 변화를 시공 간적으로 높은 해상도(공간해상도 31 km)로 재현한 결과이다 (Hersbach et al., 2020). ERA5는 SST값으로 2007년 이전은 영국 기상청 Met Office의 1/4°(약 30 km) 공간해상도의 HadISST2 (Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature, Version 2) 자료를 사용하고, 2007년 이후는 1/20°(약 6 km) 공간해상도의 OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis) 자료(Donlon et al., 2012)를 사용한다.

2.5 열속 계산을 위한 bulk formula

해수면을 통해 유입되는 순 열속(Q_net)은 다음의 벌크식 을 이용해 계산하였다(Hirose et al., 1999).

Q n e t = Q_{s} + Q_{b} + Q_{h} + Q_{e}

(1)

Q_{s} = I_{o} (0.865 - 0.5 C^{2}) (1 - α_{s})

(2)

Q_{b} = \in σ T_{a K}^{4} (0.254 - 0.00495 e_{a}) (1 - 0.8 C) + 4 \in σ T_{a K}^{3} (T_{a} - T_{s})

(3)

Q_{h} = ρ_{a} c_{a} c_{H} (T_{a} - T_{s}) W

(4)

Q_{e} = ρ_{a} L c_{E} (q_{a} - q_{s}) W

(5)

위의 식에서 Q_s , Q_b, Q_h , Q_e는 각각 순 단파복사, 순 장파 복사, 현열속, 잠열속을 나타낸다. 각 열속 항은 모두 양의 값일 때 해양으로 열이 유입되는 것을 의미하며 음의 값일 때 해양에서 대기로 열이 방출되는 것을 의미한다. 모든 열 속 항은 1시간 간격의 관측자료를 이용해 식(2)-식(5)로 계산 하였으며, 이후 계산된 Q_s , Q_b, Q_h , Q_e를 일평균 후 월평균 하였다.

맑은 날의 일사량 I_o는 Sun et al.(2013)에 사용된 Shine(1984) 의 변형 식을 이용해 계산하였다.

I_{o} = \frac{{cos}^{2} θ}{1.2 cos θ + e_{a} (1.0 + cos θ) \times 10^{- 3} + 0.0455} \frac{S_{o}}{d^{2}}

(6)

cos θ = sin δ sin ϕ + cos δ cos ϕ cos ω

(7)

δ = {23.44}^{o} \times cos [(172 - d a y o f y e a r) \times 2 π / 365]

(8)

ω = (12 h o u r s - s o l a r t i m e) \times π / 12

(9)

d = 1 + 0.0167 sin(2 π \frac{d a y o f y e a r - 93.5}{365})

(10)

잠열속(Q_e ) 계산에 필요한 q_s와 q_a는 다음과 같이 계산하 였다.

q_{s} = 0.622 \times \frac{e_{s}}{p - (1 - \in) e_{s}}

(11)

q_{a} = 0.622 \times \frac{e_{a}}{p - (1 - \in) e_{a}}

(12)

모든 계산식에 사용된 각 항에 대한 정보는 Table 1에 요 약하였다.

3. 결과 및 고찰

3.1 여름철 고수온 발생 특성

2018년부터 2021년은 여름철 이상기후의 특성을 뚜렷하게 보여주었다. 2018년 여름은 북태평양고기압과 티벳고기압의 동시 확장으로 인해 우리나라 해역에 열돔이 형성되고 장기 간 유지되어 전국 연안에 극심한 고수온 현상이 발생한 반 면 2019년 여름은 7월 ~ 8월 2달간 잦은 태풍 통과(7월 20 ~ 21일 제5호 다나스, 8월 6 ~ 7일 제8호 프란시스코) 및 간접적 영향(8월 10 ~ 12일 제9호 레끼마, 8월 15 ~ 16일 제10호 크로 사 영향)으로 이상고수온 현상이 급감하였다. 2020년 여름은 1973년 관측 이후 중부지방과 제주도가 각각 54일, 49일로 가장 긴 장마 기간을 기록하여 고수온 특보제가 시작된 2017년 이후 처음으로 충남 천수만에 고수온 특보가 발령되 지 않았다. 2021년 여름은 유례없이 짧은 장마가 종료된 이 후 연안과 내만의 수온이 급격하게 상승함에 따라 7월 15일 에 전남 함평만, 득량만, 가막만에 주의보 발령을 시작으로 8월 4일까지 전국 대부분 연안에 고수온 주의보 또는 경보를 발령하였다.

연도별 여름철 수온의 극명한 차이는 2018년부터 2021년 까지 7월과 8월 SSTA 분포로부터 확인할 수 있다(Fig. 2). 이 기간 동안 7월이 8월보다 평년 대비 편차의 연별 변동이 크 게 나타났다. 특히 2018년과 2021년 7월은 평년대비 1 ~ 3℃ 내외의 높은 수온을 보였고 동해의 수온이 가장 높게 나타 났다. 2021년 7월은 동해 북부 러시아 해역에서 평년 대비 5℃ 내외 높은 수온이 나타나는 극히 이례적인 현상이 보였 고, 이는 북서태평양 해역에서 과거 40년간(1982 ~ 2021년) 발 생한 가장 광범위하고 강력한 MHW로 보고된 바 있다 (Kuroda and Setou, 2021). 반면 2019년과 2020년 7월은 우리나 라 대부분의 해역에서 평년 대비 1 ~ 3℃ 내외 낮은 수온이 나타나 극심한 연별 변동을 보였다.

2018년과 2021년 8월은 강도가 약해지긴 했지만 7월의 평 년대비 고온 현상이 이어졌고, 2019년 8월은 동해와 서해에 서 평년대비 높은 수온으로 전환되었으며, 2020년 8월은 7 월에 비해 강도가 약해졌지만 평년대비 저온 현상이 이어 졌다.

다음은 1990년부터 2021년까지 7월과 8월 우리나라 전 해 역과 동·서·남해 해역별 인공위성 월평균 수온을 비교하였 다. 연도별 수온 변화를 비교한 결과 2018년부터 2021년까지 7월 연별 변동은 과거 32년(1990년 ~ 2021년) 동안 두 번째로 큰 변동성을 보였으며, 가장 큰 변동성을 보인 기간은 1994년부터 1997년이었다(Fig. 3). 2018년부터 2021년까지의 8 월 연별 변동은 1993년 ~ 1995년과 2013년 ~ 2016년의 변동성 에 비하면 상대적으로 작은 것으로 나타났다.

3.2 동·서·남해 고수온 우심해역 관측소별 순단파복사속 비교

서해 천수만과 남해 가막만은 반 폐쇄성 해역으로 외해역 과의 해수 교환이 활발하지 않은 것으로 알려져 있다. Jung(2015)은 수치모델 입자추적 실험을 통해 서산 창리 관 측소가 위치한 천수만 북쪽 표층에 투입된 입자가 천수만 남쪽 입구에 도달하기까지 남풍이 우세한 여름철에는 약 15일 가량 소요되는 것으로 평가하였다. 가막만은 Kim et al.(2012) 의 연구결과에 따르면 창조시 만내로 유입되는 해수의 체적 중에서 처음 만내로 유입되는 외해수의 체적이 차지하는 비 율로 해수교환율로 정의하여 계산했을 때, 여수 신월 관측 소가 위치한 가막만 동쪽 입구에서의 해수교환율이 여름철 0.5 ~ 29.9 %(평균 11.6 %), 남쪽 입구에서는 1.3 ~ 62.6 %(평균 18.6 %)로 평가하였다. 이렇듯 해수 교환이 원활하지 않은 서 해와 남해의 내만과 달리 동해 연안에 위치한 구룡포 하정 관측소는 외해 방향으로 열려있어 동한난류, 냉수대 등 외 부 해수 유입에 의한 영향을 직접적으로 받는다.

해표면을 통한 주된 열 공급원인 단파복사에 대한 직접 관측과 수치모델, 관측자료 기반 벌크식을 비교하여 연도별 수온 상승시기 순단파복사속값 변화를 분석하였다. ASOS의 일사량[단위: 106 J/m²] 자료와 해수면 알베도(0.06)를 이용하 여 월평균 순단파복사속을 구하였고, ERA5의 평균 해수면 순단파복사속(mean surface net short-wave radiation flux)과 해 양·기상 관측 자료를 이용하여 벌크(Bulk)식으로 구한 순단 파복사속을 비교하였다(Fig. 4). ASOS 월평균 순단파복사속 을 참값이라 가정하여 ERA5와 벌크식 순단파복사속 값의 월별 오차율을 계산하고 2018년 ~ 2021년 4월부터 8월까지 평균 오차율을 계산한 결과, 각각 10.4 %, 6.8 %로 산출 방법 은 다르더라도 순단파복사속 값들이 대체적으로 유사한 결 과를 나타내었다. 순단파복사속은 일반적으로 연중 일조시 간이 긴 4 ~ 8월에 최대값을 갖는다. 2019년 5월이 가장 큰 값, 2020년 7월이 가장 작은 값을 보였다. 2019년 5월의 높은 순단파복사속은 이동성 고기압의 가장자리를 따라 온난한 남풍의 유입과 더불어 길어진 일조시간으로 인한 이상 고온 현상(1973년 이래 전국 5월 평균기온 최고 2위) 때문이며, 2020년 7월의 낮은 순단파복사속은 이례적으로 긴 장마의 영향으로 일조시간이 감소했기 때문이다(The Government of the Republic of Korea, 2020;The Government of the Republic of Korea, 2021).

3.3 연안역 열수지 분석

동·서·남해 연안 또는 내만에서 일년 중 수온이 상승하는 시기인 4월 ~ 8월에 대하여 열속을 계산하였고, 여름철 고수 온 발생 시작 시기인 7월에 대해 열수지 분석을 하였다. Fig. 5-7에 일평균 수온과 기온의 변화와 함께 순단파복사속, 순 장파복사속, 현열속, 잠열속, 순열속 일평균 시계열 변화를 나타내었다.

천수만 북쪽에 위치한 서산 창리 관측소의 4월 1일 수온 은 2018년 9.1℃, 2019년 8.4℃, 2020년 9.6℃, 2021년 10.1℃로 최대 1.7℃ 차이를 보였다. 2018년에 가장 높은 일평균 수온 에 도달하는 시기는 8월 16일로 29.6℃를 기록하였고, 2019년 8월 14일에 28.6℃, 2020년 8월 27일에 27.4℃, 2021년 8월 1일 에 28.7℃로 각각 연중 최고 수온값을 기록하였다(Fig. 5).

가막만 북동쪽에 위치한 여수 신월 관측소는 4월 1일 기 준으로 2018년 12.9℃, 2019년 13.1℃, 2020년 13.5℃, 2021년 13.9℃로 최대 1.0℃ 차이를 보였으며 천수만에 비해 4℃ 내 외 높은 수온을 보였다.

2018년에 가장 높은 일평균 수온에 도달하는 시기는 8월 10일로 29.5℃를 기록하였고, 2019년 8월 17일에 27.7℃, 2020 년 8월 15일에 25.8℃, 2021년 8월 6일에 30.9℃로 각각 연중 최고 수온값을 기록하였다(Fig. 6).

동해 연안에 위치한 구룡포 하정 관측소는 4월 1일 기준 으로 2018년 12.7℃, 2019년 12.5℃, 2020년 13.9℃, 2021년 13.8℃로 최대 1.4℃ 차이를 보였으며 여수 신월 관측소와 유사한 수온을 보였다. 2018년에 가장 높은 일평균 수온에 도달하는 시기는 8월 3일과 13일로 28.5℃를 기록하였고, 2019년 8월 14일에 27.6℃, 2020년 8월 25일에 23.7℃, 2021년 8월 7일에 28.1℃로 각각 연중 최고 수온 값을 기록하였다 (Fig. 7).

서산 창리와 여수 신월 관측소 수온은 4월부터 연중 최고 수온이 나타나는 8월까지 큰 폭의 하락 없이 지속적으로 상 승하는 경향을 보였으나, 구룡포 관측소 수온은 2018년 6월 하순 ~ 7월초, 2019년 7월 하순 ~ 8월 상순, 2020년 8월 초 ~ 중 순에 연안 냉수대 발생의 영향으로 5 ~ 10℃ 가량 수온이 큰 폭으로 하강하여 1주일 이상 지속되었고, 그 밖에도 4월부터 8월 사이 약한 냉수대가 간헐적으로 발생하여 수온이 5℃ 이내로 소폭 하강하는 경우가 수차례 존재하였다.

2018년 ~ 2021년 4월부터 8월까지 일평균 값으로 계산한 순단파복사속, 순장파복사속, 현열속, 잠열속, 순열속은 대체 적으로 기온과 수온 차이에 따라 변동하는 양상이 나타났 다. 기온이 수온보다 높은 경우 일반적으로 순장파복사속과 잠열속 성분은 음의 값(바다에서 대기로 유출)이 감소하거 나 양의 값(대기에서 바다로 유입)이 나타나고, 현열속은 양 의 값을 보였다. 반대로 수온이 기온보다 높은 경우는 순장 파복사속과 잠열속, 현열속 성분 모두 대체적으로 음의 값 이 나타나고, 특히 잠열속 성분이 큰 음의 값을 보였다. 결 과적으로 4월과 8월의 특별한 경우를 제외하면 월평균 순 열속은 대략 50 ~ 150 W/m² 범위의 값을 나타내었다(Fig. 8). ERA5 순열속값과 벌크식으로 구한 순열속값을 비교한 결과, 외해의 영향을 직접 받는 구룡포 하정의 순열속값이 월별 변동 패턴과 절대값 모두 유사한 값을 보였다. 반면, 내만에 위치한 서산 창리와 여수 신월은 ERA5와 벌크식 순열속값 의 차이가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 ERA5의 공간해 상도가 우리나라 서해와 남해의 복잡한 해안선을 제대로 구현할 수 없기 때문에 차이가 크게 나타난 것으로 분석되 었고, 남풍계열의 바람이 주로 영향을 미치는 7월은 만의 주요 입구가 남쪽에 위치한 천수만과 가막만 모두 ERA5와 벌크식 순열속값 차이가 작게 나타나, 남쪽 만 입구를 통한 해수 교환이 그 차이를 줄여주는 효과가 있는 것으로 추정 되었다.

다음은 여름철 수온 상승시기이자 28℃ 이상 고수온 발생 시기인 7월에 대해 열수지를 분석하였다. 해양에서의 열수 지 방정식은 다음과 같이 표현할 수 있다(Joo and Cho, 1998).

S = Q_{n e t} + F

(13)

여기서 F는 이류에 의한 해양의 열 수송률이다. S는 해양 열 저장률이고, 다음과 같이 계산할 수 있다.

S = \int_{0}^{D} C_{w} ρ_{w} \frac{\partial T_{w}}{\partial t} d z

(14)

여기서 C_w는 해수의 비열(3850 J/(kg·℃)), ρ_w는 해수의 밀 도(1025 kg/m³), T_w는 해수의 온도, D는 수심(서산 창리 17 m, 여수 신월 12 m, 구룡포 하정 20 m)을 나타낸다.

2018년 ~ 2021년 7월의 앞서 벌크식을 이용하여 구한 순 열속값과 식(14)로 계산한 해양 열 저장률로부터 이류에 의 한 해양 열 수송률(F)을 산출하였다(Table 2). 그 결과 4년간 (2018년 ~ 2021년) 7월 평균 순열속에 대한 해양 열 수송률의 백분율(%)이 서산 창리 13.5 %, 여수 신월 62.3 %, 구룡포 하 정은 22.2 %로 산출되었다.

구룡포 하정의 경우, 발생해있던 냉수대가 소멸한 2018년 7월은 이류에 의한 열 수송(234.2 W/m²)이 순열속에 의한 열 유입(176.8 W/m²)을 초과하였고, 반대로 냉수대가 발생한 2019년은 이류에 의해 빠져나가는 열 수송(-306.8 W/m²)이 순 열속 유입(175.9 W/m²)을 크게 상회하는 등, 냉수대 발생·소 멸 여부가 열수지에 큰 영향을 미쳤다.

천수만과 가막만은 동일한 방법으로 체류시간, 교체시간, 해수교환율 등을 비교한 연구 결과가 없기 때문에, 열수지 분석 결과만으로 2개 만의 해수교환 정도를 직접적으로 비 교하기는 어렵다. 다만, 천수만의 경우 만 외부 20 km 이내 에 위치한 해역의 수심이 대체적으로 20 m보다 낮아서 만 내부와 외부의 수온차이가 여름철 최대 2℃ 정도를 넘지 않 는데 반해, 가막만은 남쪽 입구 외부 해역 수심이 20 m가 넘 는 곳이 비교적 넓게 존재하고, 여름철에 진도 냉수대와 황 해저층냉수가 가막만 외부 해역에 일부 영향을 미치기 때문 에 만 내부와 수온차가 5℃ 이상까지도 발생하게 된다. 따라 서 7월에 가막만의 해수교환율이 천수만에 비해 4배 가량 높지 않다하더라도, 외해로 수송되는 열은 천수만에 비해 훨씬 많을 수 있다. 향후 이류에 의한 해양 열 수송률을 정 밀한 관측이나 고해상도 수치모델 연구를 통해 정량적으로 평가해볼 수 있을 것으로 생각된다.

4. 결 론

본 연구에서는 우리나라 수산 양식이 주로 이루어지는 연 안과 내만의 여름철 고수온 발생의 원인과 연별 변동을 살 펴보았다. 우선 과거 32년간(1990년 ~ 2021년)의 인공위성 관 측 월평균 수온을 분석하여 우리나라 연근해의 최근 4년간 (2018년 ~ 2021년) 7월의 연도별 수온 변동성이 역대 2번째로 크게 나타나는 것을 확인하였다. 여름철 대표적인 고수온 피해 우심해역인 서해의 천수만, 남해의 가막만, 동해의 구 룡포 해역을 선정하여 최근 4년간(2018년 ~ 2021년)의 수온 상승시기(4월 ~ 8월)의 수온 및 기상요소 실시간 관측 자료를 분석하였다. 벌크식을 이용한 열속 계산을 통해 대상 해역 의 고수온 발생에 미치는 순단파복사속, 순장파복사속, 현열 속, 잠열속의 영향과 각 성분들의 연별·월별 변화를 살펴본 결과, 단파복사는 직접 관측한 자료와 대체적으로 비슷한 값(평균 약 6.8 % 오차율)을 갖는 것을 확인하였다. 같은 시 기의 ERA5 재분석장 자료와 벌크식으로 구한 순열속을 비 교한 결과, 외해로 열려있는 장소에 설치된 구룡포 하정 관 측소는 월별 변동성과 절대값이 매우 유사하게 나타났다. 내만에 위치한 서산 창리와 여수 신월 관측소는 전체 시기 는 아니지만 남풍 계열 바람이 우세한 7월의 순열속값이 비 교적 유사하게 평가되었다. 이는 만의 주요 입구가 남쪽을 향하고 있는 천수만과 가막만의 특성 및 만 입구를 통한 해 수교환, ERA5 재분석장이 연안과 내만의 복잡한 지형을 잘 재현하지 못하는 것과 관련이 있는 것으로 추정되었다.

열수지 계산을 통해 최근 4년간(2018년 ~ 2021년)의 7월 월평균 해양 열 저장율과 해수면을 통해 유입된 순열속으로 부터 이류에 의한 열 수송률을 계산하였다. 해수면을 통해 유입된 순열속이 서산 창리는 13.5 %, 여수 신월 62.3 %, 구룡 포 하정은 22.2 %가 외부로 유출되는 것으로 평가되었다. 그 러나 구룡포 하정은 냉수대 발생 유무에 따라 연도별로 이 류에 의한 열 수송률이 -174.5 %에서 132.5 %까지 큰 차이를 보였다. 여수 신월은 여름철 만 외부와의 온도차이가 천수 만에 비해 크기 때문에 해양 열 수송률이 높게 나타나는 것 으로 사료되었다.

본 연구 결과는 우리나라 서해와 남해의 내만은 해수면을 통한 열 유입만으로도 충분히 여름철에 28℃ 이상의 고수온 이 단기간에 발생할 수 있음을 시사한다. 고기압, 저기압, 태 풍, 장마 등 중규모 이상의 기상 현상, 해양-대기 열 교환, 강 한 조석에 의한 수평적·연직적 혼합, 만 외부와의 해수교환 등에 의해 어느 정도는 열이 과도하게 축적되지 않도록 조 절되고 있지만, 향후 지구온난화가 지속되어 평균 기온이 상승하면 2018년이나 2021년 여름과 같은 이례적인 고수온 현상이 나타나는 빈도가 증가하고 그 강도도 커질 수 있다 (Frölicher et al., 2018;Qiu et al., 2021;Yao and Wang, 2020). 또 한 빈산소 수괴 발생, 저염분수 유입, 유해생물 대량 발생과 같은 다양한 수산 재해도 빈발할 수 있다. 따라서 이에 대한 적극적인 대응을 위해 수온뿐만 아니라 염분, 용존산소, 클 로로필-a와 같은 항목들도 실시간으로 정확히 모니터링 할 수 있는 체계를 지속적으로 구축하고 고도화할 필요가 있 다. 더불어 최신 수치모델과 인공지능 예측 기법, ICT 기술 등을 활용하여 고수온을 포함한 다양한 수산 재해 발생을 사전에 정확도 높게 예측할 수 있는 시스템과 정보 제공 시 스템을 구축하여 사전 대응 시간을 충분히 확보할 수 있다 면 수산 피해를 최소화할 수 있을 것이다.

사 사

이 논문은 2022년도 국립수산과학원 수산과학연구사업 (R2022057)의 지원으로 수행되었습니다.

Figure

Fig. 1.

Locations of observation sites.

Fig. 2.

Summer SSTA from 2018 to 2021.

Fig. 3.

Year-to-year SST variation during (a) July and (b) August in the Korean Seas.

Fig. 4.

Comparison of net short-wave radiation fluxes at three locations.

Fig. 5.

Daily variations in air and sea water temperatures with net short-wave radiation flux, net long-wave radiation flux, sensible heat flux, latent heat flux, and net heat flux in Cheonsu Bay from April to August in 2018-2021.

Fig. 6.

Same as Fig. 5, but for the Gamak Bay.

Fig. 7.

Same as Fig. 5, but for Guryongpo Hajeong.

Fig. 8.

Comparison of ERA5 and Bulk net heat fluxes at three locations.

Table

Table 1.

Information of values and variables in (2)-(12)

Table 2.

Observed sea water temperature (Tw), calculated monthly mean heat storage rate (S), calculated monthly mean net heat flux (Q_net), and estimated monthly mean oceanic heat transport (F) in July, 2018-2021

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