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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)
Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.30 No.6 pp.517-526
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2024.30.6.517

Effect of Differences in the Inflow Timing of Typhoon on Temperature Variations of Tidal Sediments in Gomso Bay: A Comparative Study on
Hinnamnor (2022) and Khanun (2023)

Seung Ryul Jeon*, Jong-Woo Park**, Un-Ki Hwang***, Seok-Hyun Youn****
*Researcher, Tidal Flat Research Center, National Institute of Fisheries Science, Gunsan 54042, Korea
**Senior Researcher, Tidal Flat Research Center, National Institute of Fisheries Science, Gunsan 54042, Korea
***Director, Tidal Flat Research Center, National Institute of Fisheries Science, Gunsan 54042, Korea
****Principal Researcher, Oceanic Climate & Ecology Research Division, National Institute of Fisheries Science, Busan 46083, Korea

* First Author : zeon@korea.kr, 063-472-8614


Corresponding Author : cyanopark@korea.kr, 063-472-8616
August 5, 2024 September 9, 2024 October 28, 2024

Abstract


Tidal flats have the periodic characteristic of repeated inundation and exposure according to tidal forces, and it is important to understand the resulting physical effects and temperature variation properties of sediment. Typhoons are extreme weather phenomena, and their physical effects on coastal and estuary areas differ depending on spatial and temporal differences. Harsh weather conditions caused by typhoons often make timely sampling challenging, so we measured them using temperature and pressure sensors in tidal flats. As a result of temperature sensor data and meteorological factors analysis due to the passage of typhoon, sediment temperature drops caused by Khanun-induced in the summer were larger than those caused by Hinnamnor-induced. Additionally, the temperature variability of the upper and lower flats was dependent on the difference in exposure time caused by tidal levels. This suggests that the impact on the lower flat is relatively moderated due to the buffering effect of inundation caused by tide levels. Overall, sediment temperatures were temporarily affected by the timing of typhoon inflow, but it seems the exposure differences according to tide levels were greater.



태풍 유입 시기 차이가 곰소만 갯벌 퇴적물의 온도 변동에 미치는 영향: 힌남노(2022)와 카눈(2023) 비교 연구

전승렬*, 박종우**, 황운기***, 윤석현****
*국립수산과학원 갯벌연구센터 연구원
**국립수산과학원 갯벌연구센터 연구사
***국립수산과학원 갯벌연구센터 센터장
****국립수산과학원 기후변화연구과 연구관

초록


갯벌은 조석 에너지에 따른 침수와 노출이 반복되는 주기성을 가지며, 이로 인한 퇴적물의 물리적 영향과 온도 변동의 특성을 이해하는 것은 중요하다. 태풍은 극단적인 기상 현상으로 연안 및 하구 지역에 미치는 물리적 영향이 공간적, 시간적 차이에 따라 다르다. 태풍의 혹독한 기상 조건으로 인해 적시에 샘플링이 어려운 경우가 많아 갯벌에 온도와 압력 센서를 설치해 측정하였다. 태풍 통과에 따른 온도 센서 데이터와 기상 요인 분석 결과, 하계의 카눈 영향에 의한 퇴적물 온도 하강 폭이 힌남노에 의한 하강 폭보다 더 컸다. 또한, 갯벌 상부와 하부의 온도 변동은 조수에 의한 노출시간 차이에 따라 달라졌다. 이는 조위에 따른 침수의 완충 효과로 인해 하부조간대에 미치는 영향이 상대적으로 낮다는 것을 의미한다. 전반적으로 퇴적물 온도는 태풍 유입 시기에 따라 일시적으로 영향을 받았지만, 조위에 의한 노출 차이가 더 크게 작용한 것으로 보인다.



    1. 서 론

    해안 완충지대는 육지와 바다 사이의 전환 지역을 의미하며 여기에는 갯벌, 석호, 맹그로브 등이 포함된다(McLusky and Elliott, 2004). 이 지역들은 다양한 해양생물의 서식처 역할을 하며(Stout, 1984;Koutsogiannopoulou, 2005), 극단적인 기상 현상인 태풍으로 인해 발생하는 침식이나 심한 파도에 의한 재해를 완화하여 극한 환경을 제한한다(Costanza et al., 1997;Lee et al., 2014). 한편, 태풍은 전 세계 연안과 하구 지역에 심각한 손실을 초래하기도 하며(Peduzzi et al., 2012) 생물 서식지에 피해를 주기도 한다(Shi et al., 2020;Crespo et al., 2019;Maxwell et al., 2019). 특히, 갯벌 조간대는 조수에 의해 침수와 노출이 반복되는 주기적인 특성으로 매우 역동적이며(Li et al., 2023), 맹그로브나 해초와 같은 식재 환경과는 다르게 외부 요인으로 인한 퇴적물 온도 변동이 더 급격하게 일어난다(Ohtsuki et al., 2015).

    기후변화 연구자들은 1970년부터 2017년까지 육지와 바다가 이미 평균 0.9℃ 상승한 것으로 추정하였으며(Cheng et al., 2019), 이러한 기후변화의 가속화는 태풍과 허리케인을 포함한 열대성 저기압의 강도와 빈도의 지속적인 증가로 이어질 가능성이 높다고 보고하였다(Elsner et al., 2008;Emanuel, 2013;Lin et al., 2016). 이에 따라, 태풍과 해수면의 상호작용으로 인한 수위 상승(Wang et al., 2020), 태풍 영향에 의한 조차의 변화(Pan et al., 2021), 해수 순환 구조(Wu et al., 2016), 퇴적물 이동(Liu et al., 2011) 등의 많은 연구들이 보고되었다. 또 다른 측면으로 태풍에 의한 침식, 교란, 서식지 파괴 등 피해에 따른 생물 영향 연구들이 수행되기도 하였다. 열대성 저기압으로 인한 바람, 강우 및 폭풍 해일 등이 조간대 퇴적물에 과도한 침식을 유발하기도 하는데 이는 서식 생물의 이동 능력에 따라 미치는 영향이 다르게 나타난다(Shi et al., 2020). 또한, 슈퍼 태풍에 대한 맹그로브의 완충 작용과 회복력이 인위적 파괴에 의한 회복력보다 더 높다는 사실을 확인함에 따라(Jimenez et al., 1985) 자연재해를 줄이기 위한 노력으로 생태계 재복원 및 보존에 대한 중요성을 강조하기도 하였다(Long et al., 2016).

    특히, 갯벌 조류 세곡의 복잡한 시스템은 해초나 맹그로브 및 산호초와 같은 다른 해양 시스템보다 폭풍에 의한 영향이 덜 하다는 것도 알 수 있다(Cebrian et al., 2008). 그러나 수심이 얕은 평탄한 갯벌은 간조 시 노출에 의한 가열 또는 냉각, 만조 시 수층과의 열교환 등 매우 복잡한 시스템을 갖추었음에도 깊은 수심을 갖는 지역과 동일시되어 무시되기도 한다(Ohtsuki et al., 2015). 따라서, 갯벌 퇴적물-수층 경계면에 가까운 퇴적층의 온도 변동에 대해 만 내 조석 에너지와 태풍 영향 시기 차이를 고려하여 비교하면 조간대 시스템의 복잡한 특성을 이해하는데 더 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

    본 연구는 곰소만 갯벌 내에서 노출시간의 차이가 나타나는 상부와 하부 조간대를 선정하여 태풍 영향에 따른 지온 변동을 비교하였다. 단기간 발생한 태풍 힌남노와 카눈의 유입 시기 차이가 곰소만 갯벌 조간대 시스템에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 사례연구를 통해 갯벌 생태계 반응의 기초자료로 제공하고자 한다.

    2. 재료 및 방법

    2.1 태풍 힌남노와 카눈

    2022년 제11호 태풍, 힌남노(Hinnamnor)는 8월 28일 발생, 대만과 일본 오키나와 제도를 거쳐 9월 6일 새벽 경남 거제 일대에 상륙하여 스치듯 내륙을 통과한 이후(Fig. 1), 동해상으로 빠져나가 소멸하였으며, 기상관측 사상 아열대성 해양이 아닌 북위 25도선 이북의 바다에서 발생한 첫 번째 슈퍼 태풍이다.

    2023년 7월 26일 발생한 제6호 태풍 카눈(Khanun)은 괌 서쪽 해상에서 발달해 불규칙한 이동을 보이며(Fig. 1), 일본 오키나와 제도와 본토를 거쳐 우리나라 8월 10일 오전 경남 거제에 상륙한 뒤 이례적으로 약 15시간에 걸쳐 긴 시간 동안 체류하다가 8월 11일 소멸한 열대 저기압이다.

    2.2 연구지역

    곰소만은 만 입구부의 남-북 거리는 약 7 km로 깔때기 모양의 반 폐쇄성 만이다. 갯벌은 육지에서 바다 쪽으로 3-5 km 정도 뻗어있고, 조석은 반일주조(semidiurnal tide)를 나타내며 평균 조차는 433.8 cm다(Ryu et al., 2002). 태풍 유입으로 인한 갯벌 생태계 및 온도 변동의 특성을 파악하고자 상부 조간대(G1)와 하부조간대(G2) 정점을 선정하였으며 정점 간 거리는 약 2 km로 노출시간의 차이를 보인다(Fig. 2).

    2.3 온도·압력 측정

    갯벌은 조수에 의한 대기 노출과 해수 침수가 반복되어 접근이 제한되며, 태풍 영향에 대한 조사 수행 시 태풍 발생 및 이동 경로의 불확실성, 현장 조사의 위험성이 있다. 따라서, 이와 같은 상황들을 모두 배제하고자 수온 및 압력 센서를 현장에 설치하여 관측하였다. 관측 기간은 힌남노 유입 전·후 2022년 7월 14일부터 9월 13일, 카눈 유입 전·후 2023년 7월 5일부터 8월 21일까지이며, 측정 간격은 10분 단위로 설정하였다. 퇴적물 표층 온도(surface temperature, ST)와 압력 (pressure, P)은 HOBO사의 U20L-04 모델, 표층 아래 깊이 -2 cm 온도(temperature, -2T)는 U22-001 모델을 설치하여 태풍 영향의 온도 및 압력 변동 특성을 분석하였다. 압력 센서의 측정 범위는 0-2,070 hPa이며, 오차는 최대 6.2 hPa이다. 온도 센서의 측정 범위는 대기에서 -40-70℃, 수층에서는 최대 50℃까지이며, 정확도는 ±0.21℃이다. 10분 간격으로 수집된 자료는 1시간 간격으로 추출하여 사용하였다. 또한, 태풍이 한반도에 내습했던 일자를 기준으로 전·후 5일씩 총 11일간의 자료를 분석하였다.

    2.4 기상자료

    태풍 영향 시기에 대한 기상자료는 기상청(KMA, 2024) 자동기상관측시스템(automatic weather system, AWS)의 지역별 상세 관측 자료 중 기온(air temperature, AT), 강우(rainfall, R), 풍향(wind direction, WD) 및 풍속(wind velocity, WV) 자료를 활용하였다. 기상 데이터의 관측 위치는 곰소만 남쪽 고창군 심원면(739)으로 곰소만과 가장 가까운 위치를 선정하였다(Fig. 2). 매분 관측 자료를 현장 측정 자료와 비교, 분석하기 위해 1시간 간격으로 추출하여 사용하였으며(KMA, 2024), 기간은 분석자료와 동일하다.

    2.5 퇴적물 및 저서생물 군집 변화

    태풍 힌남노와 카눈 영향 전·후 변동을 비교하기 위해서 각 정점의 센서 설치 지점 반경 10 m 내 표층 퇴적물을 채취하여 입도분석을 실시하였다. 퇴적물 시료를 조립질(≤4 Φ) 과 세립질(>4 Φ)로 분류하여 진동식체가름기(Analysette 3 pro, Fritsch, Germany)와 자동입도분석기(Sedigraph Ⅲ 5120, Micromeritics, USA)로 분석하였고, 통계처리 후 퇴적물 조성 비율을 파악한 뒤, 퇴적물 성상을 결정하였다(Folk, 1980).

    태풍 영향 전·후 저서생물 군집구조의 유사도 변화를 감지하기 위해 각 정점과 시기에 따른 다모류(polychaeta)의 출현 개체수를 확인하였다. 출현한 다모류 개체수에 기반하여 square root로 변환하고, 종 유사도(Bray and Curtis, 1957) 행렬로 그룹 평균법(group-average)을 적용한 뒤 집괴분석(cluster analysis)과 비계량 다차원 척도법(non-metric multidimensional scaling, nMDS)을 수행하였다.

    3. 결과 및 고찰

    3.1 풍향 및 풍속

    태풍 영향 기간 중 태풍이 소멸하기 전까지 3일간의 풍향 및 풍속을 분석하였다. 힌남노 영향의 9월 4일부터 9월 6일까지 시간당 풍향 빈도는 북동(NE) 방향이 38.9%, 남(S) 방향이 16.7%, 북서(NW) 방향이 13.9% 순으로 나타났으며, 북동 방향이 가장 우세하였다. 카눈 영향의 8월 4일부터 8월 6일까지 남(S) 방향이 98.6%로 가장 높은 빈도를 보였다. 이에 따라, 카눈은 한 방향에 의한 영향이 힌남노보다 더 높게 나타났다. 힌남노 영향 시 풍속 10-15 m/s 범위를 보이긴 했으나 4.2% 수준으로 낮은 빈도를 차지하였으며, 0-5 m/s 범위가 73.6%로 가장 높은 빈도를 차지하였다(Fig. 3). 이에 비해 카눈 영향에서는 0-5 m/s 범위가 68.1%, 5-10 m/s 범위는 31.9%로 나타났다. 시간당 최대 풍속은 힌남노가 더 높은 범위를 나타내기도 하였으나, 평균 풍속은 카눈이 4.6 m/s로 힌남노(3.9 m/s)에 비해 높았던 것으로 집계되었다. 힌남노는 진행 속도가 상대적으로 빠르게 동해상으로 빠져나갔으며, 카눈은 우리나라 경기도와 강원도 사이를 관통하여 빠져나가는 특징을 보인다(Fig. 1). 그리고 카눈은 약 15시간의 긴 체류 시간으로 서해상의 북한 평양 남동쪽 80 km 지점에서 소멸하였다. 이러한 진행 방향과 체류 시간의 차이로 인해 풍향의 빈도, 풍속 범위가 다르게 나타난 것으로 판단된다.

    3.2 일평균 기온 및 강우량

    태풍에 의한 강우의 차이는 힌남노 영향 당일 누적 강우 량이 65.0 mm로 나타났으며, 카눈은 다음날 더 많은 강우량 (46.5 mm)을 보였다. 그러나 강우량이 가장 높았던 날을 기준으로 전날 대비 각각의 온도 변화는 힌남노가 1.1℃에서 1.7℃로 하강, 카눈은 0.3℃에서 1.1℃로 상승하여 강우에 의한 온도 변화는 각기 다른 양상을 보였다(Fig. 4).

    태풍 영향권에 있었던 일자를 중심으로 전·후 5일씩 11일 간의 일일 평균 기온과 표층 지온을 비교한 결과, 힌남노 영향 당시 정점 G1과 G2에서 지온은 각각 23.3-25.9℃, 23.6-25. 6℃의 범위로 차이가 거의 없었다. 또한, 카눈의 영향 당시 정점 G1과 G2에서 지온이 각각 25.1-30.3℃, 25.4-29.0℃ 범위로 두 정점의 일 평균 지온의 차이는 최대 1.3℃까지 나타났다(Fig. 4). 특히, G2에서 최저 지온이 나타나는 일자가 G1에 비해 하루 늦어지는 현상을 보이게 되는데 이는 두 정점 간의 노출시간 차이로 발생하였다. 8월 11일 G1은 7시간 노출 되고, G2는 노출이 발생하지 않았으며(Table 2), 간조 시 G1 이 G2에 비해 온도 상승 폭이 컸다. G1에서는 최대 31.9℃, G2는 최대 27.8℃로 나타나 상대적으로 큰 변동 폭을 보였으며, 이는 최저 지온의 간격이 벌어지게 된 이유로 확인되었다. 이처럼 조간대 시스템은 태풍 기상 상황에도 주기성을 갖는 조위 변화에 따라 만 내 침수에 의한 완충 작용이 각기 다른 양상으로 나타난다.

    일평균 기온은 태풍 힌남노와 카눈의 영향 이틀 전 각각 25.7℃와 29.6℃로 최대를 보이다 낮아져 각각 21.0℃, 23.8℃ 로 나타났다. 일평균 기온 하강 폭은 각각 4.6℃, 5.7℃로 카눈 영향 시 약 1.1℃ 더 하강한 것으로 확인되었다. 이는 태풍 카눈의 발생에 의한 영향 시기가 8월이었으며, 기온이 하 강하기 전 평균 29.6℃로 힌남노(25.7℃)에 비해 3.9℃가량 높 았기 때문으로 판단된다.

    3.3 곰소만 퇴적환경

    태풍 영향에 의한 전·후 퇴적물 변동은 전반적으로 낮았으며, 분석된 퇴적물 조성 중 Gravel은 모든 정점에서 0.5% 이하로 나타나 제외하였다. 퇴적물 조성 비율은 힌남노 영향 후 상대적으로 조립한 퇴적물인 Sand가 1.3-5.6% 정도 증가하는 경향을 나타냈으며, 카눈 영향 후에는 Sand가 5.1-8.3% 감소하여 반대로 Silt나 Clay가 1.8-5.0% 정도 증가하는 경향을 보였다. 태풍 영향에 의한 퇴적물의 전·후 차이는 조성 비율에서 약간 차이를 나타내긴 하였으나 퇴적상(sediment type)이 바뀔 정도의 차이는 보이지 않았으며, 평균 입도는 ±0.3 Φ로 변동이 낮았다(Table 1).

    3.4 조위 수준 및 압력 차이

    조사 정점 간 조위 수준에 따른 노출시간의 차이는 센서 압력 값으로 확인하였다. G1에서 노출시간은 태풍 영향 전- 동안-후의 힌남노와 카눈 영향 당시 각각 평균 7.5, 6.4시간 이었으며, G2는 각각 평균 1.5, 1.2시간이었다(Table 2). 하부 인 정점 G2는 정점 G1에 비해 노출시간이 6.0, 5.2시간 적어 상대적으로 침수에 의한 해수 온도의 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 이러한 영향은 압력 센서의 정점 간 차이로 확인할 수 있었으며, G1-G2 압력 차이는 힌남노 당시 평균 132.4 hPa, 카눈 당시 평균 128.3 hPa로 나타났다. 또한, 태풍 영향 당시 일별 조위 수준에 의한 압력의 차이와 압력 수준 (<1030 hPa)에 따라 필터링된 노출시간 차이의 상관성은 정의 상관관계인 R=0.839로 양쪽에서 유의한 수준으로 파악되었다(Pearson correlation, p<0.01). 따라서, 정점 간 센서 압력의 차이는 조위 수준에 따른 노출 및 침수의 영향을 잘 반영하는 것으로 보인다.

    3.5 표층 퇴적물 지온 변동

    태풍 영향에 따른 지온 변동은 힌남노 유입 이전 5일간 일 최대의 평균이 G1과 G2 정점에서 각각 28.7℃, 27.5℃로 나타났고, 영향 당일 각각 26.2℃, 26.1℃로 2.5℃, 1.4℃의 하강 폭을 보였다. 이에 비해 카눈은 일 최대의 평균이 각각 37.4℃, 35.8℃로 나타났으며, 영향 당일 각각 26.8℃, 26.9℃로 10.6℃, 8.9℃의 하강 폭을 보였다. 힌남노와 카눈의 유입 시기 차이에 의해 일 최대의 하강 폭은 두 정점 평균이 2.0℃ 와 9.8℃로 약 5배 차이를 보여 카눈의 유입에서 퇴적물 온도 변동에 더 큰 영향을 준 것으로 판단된다(Fig. 5). 또한, 지온의 일일 최대-최소 차가 힌남노는 유입 하루 전에 두 정점 평균 1.7℃로 가장 적었으며, 카눈은 유입 당일에 평균 2.8℃ 로 가장 적어 태풍 영향 시기 차이에 따라 다르게 나타났다.

    갯벌 지온은 일사량의 영향을 크게 받아 동계에 비해 하계에 높아지게 되며, 하루 중 일사량이 가장 높은 낮 시간대 열에너지의 크기가 커지게 된다(Kim et al., 2010). 태풍 카눈의 유입 전 급격한 첨두(peak)를 보이는 시간대는 모두 오후 2시 전후로 간조에 의한 노출과 일사량이 높아지는 시간이 맞물려 일어났다. 힌남노 유입 전에도 8월에 유입된 카눈만큼 급격하지는 않지만 역시 최대치를 보이는 시간대는 유사한 것으로 나타났다. 이후, 태풍에 의한 온도 하강은 힌남노와 카눈 유입 당시 모두 일시적으로 나타났으며, 시기에 따라 하강 폭의 크기가 달랐던 것으로 판단된다. 태풍 유입 전·후의 온도 변동 양상이 힌남노는 소조기에서 대조기로 카눈은 대조기에서 소조기로 변화하는 사이에 유입되었다는 차이도 있었다. 이에 따라, 유입 전-후 일 최대 지온의 차이는 힌남노 당시 G1에서 평균 0.5℃, G2에서 -0.3℃로 낮았으며, 카눈 당시 G1에서 평균 3.3℃, G2에서 5.4℃로 높았다. 이는 힌남노 유입보다 카눈 유입 이후 퇴적물 온도 변동이 더 컸음을 의미한다. 한편, 카눈 유입 이후 G1은 G2에 비해 첨두가 하루 두 번 나타나는 경우가 발생했다(Fig. 5). 이는 소조기로 넘어가면서 하루 두 번의 간조 중 G2은 한번 노출 되었고, G1은 두 번 모두 노출되어 온도가 급상승했기 때문이었다. 예를 들어 8월 13일의 경우, 간조가 오전 8시(tide level: 260 cm)와 오후 8시(tide level: 180 cm)이었는데 G1은 5시간, 7시간 두 번 노출되었고, G2는 오후 8시 전후로 2시간만 노출되었다. 이처럼 갯벌은 같은 만 내에서도 노출 차이에 의해 지온 변화가 각기 다른 양상을 보이게 된다.

    3.6 조위에 따른 압력 및 깊이별 지온 변화

    앞서 언급한 바와 같이 조위에 따른 압력 변화는 상부와 하부조간대 노출시간 차이에 의한 것으로 나타났으며, 깊이 별 지온에서도 차이를 나타냈다. 힌남노 영향 당시 표층(ST)과 저층(-2T)의 온도 차는 상부에서 최대 4.6℃, 평균 0.8℃로 G2에서의 최대 3.7℃, 평균 0.7℃보다 큰 차이를 보였다(Fig. 6). 카눈 영향 당시에서도 표층과 저층의 온도 차이는 G1에서 최대 2.6℃, 평균 0.4℃, G2에서 최대 0.9℃, 평균 0.1℃로 G1에서 더 큰 차이를 보이는 것으로 파악되었다(Fig. 7).

    태풍 유입 전날과 당일 간의 깊이별 지온 변동을 살펴보면, 힌남노 유입 당시 시간당 1.5 mm 이하의 강우와 최대 풍속 12 m/s의 조건에서 G1의 저층은 가장 낮은 19.5℃로 하강 하다가 침수로 인해 표층과 점차 평형을 이룬 뒤 다시 27. 9℃까지 상승하여 침수-노출에 의한 변화 폭이 컸다. 이와는 다르게 G2에서는 표층 퇴적물의 온도 변화가 더 크게 나타나 19.6℃까지 하강하였고, 저층 퇴적물 온도는 변화폭이 상대적으로 낮았다. 태풍 힌남노 영향에서 G1은 노출에 의한 퇴적물의 가열 또는 냉각 과정 중 표층이 외부 기상 요인의 영향을 더 많이 받아 지온이 저층에 비해 높게 나타난 것으로 보인다. 또한, G2는 상대적으로 노출이 적어 해수-퇴적물 간 열교환이 충분히 이루어졌을 것이며, 침수 시 수층과 가까운 표층이 열을 잃는 과정에서 저층보다 온도가 더 낮아진 것으로 추측된다.

    G1과 G2의 온도 변동 차이는 카눈 유입 시에도 일어나게 되나, G2에서는 표-저층의 온도 차이가 0.1℃로 거의 일어나지 않게 된다(Fig. 7). 또한, G1은 침수된 시간을 제외하면 표층과 저층의 지온이 기온과 비슷한 경향을 나타내는 것을 알 수 있다. G1에서 압력이 1030 hPa 이하로 노출되었을 때, 표-저층의 지온 평균이 기온과 0.9℃의 차이를 보인다. 반면, 압력이 1030 hPa 이상으로 침수되었을 때 1.7℃로 더 큰 차이를 보여 상부는 기온, 하부는 수층의 영향을 더 많이 받는 것으로 판단된다. 한편, 본 연구에서는 표-저층의 온도 변동 차이로만 해석하여 열수지(heat budget)에 의한 대기-해수-퇴적물 간 열교환의 정량적 수치 관계는 파악하지 못했다는 한계점이 있었다. 차후에 갯벌 열교환의 부족한 부분을 고려하여 더 많은 자료 확보와 세밀한 연구가 요구될 것으로 생각된다.

    3.7 표-저층 퇴적물 온도 차이의 변동계수

    힌남노와 카눈의 영향 시기 표-저층 온도 차에 대한 변동 계수(coefficient of variation)를 파악하기 위해 태풍 영향 시기를 전(4일)-동안(2일)-후(4일) 세 구간으로 나눠 Table 3에 나타냈다. 힌남노의 영향 시기에서는 G1이 0.2로 G2의 0.1에 비해 변동계수가 높았으며, 카눈 영향 시기에는 G2의 변동이 나타나지 않았다. 연구 기간 중 카눈 영향 시기 G1은 0.4 로 가장 높은 값을 보여 변동계수는 카눈(상부) > 힌남노(상부) > 힌남노(하부) > 카눈(하부) 순으로 나타났다. 표-저층의 온도 차는 갯벌에 잠입하여 서식하는 저서생물에 영향을 줄 것으로 판단되며, 변동계수 결과에 따라 카눈 유입 시 G1에서 가장 높았을 것으로 예상된다. 또한, 카눈 유입에 의한 기온 하강 폭(Fig. 4)과 지온 하강 폭(Fig. 5)의 크기, 갯벌 조석에 따른 주기적인 특성이 복합적으로 작용하여 이러한 결과가 나타난 것으로 보인다.

    3.8 태풍 전·후의 저서생물 군집 비교

    저서생물의 생존과 성장은 조간대의 지형학적 요인 또는 열대성 저기압 등의 물리적 과정에 의해 영향을 받으나 (Hagberg and Tunberg, 2000;Miller et al., 2002) 이에 대한 생물 반응은 여전히 불분명하다(Shi et al., 2021). 태풍의 중심이 해안에서 멀리 떨어져 있어도 조간대 저서 군집에 영향을 미칠 수 있어(Shi et al., 2021) 저서생물 전·후 유사도 비교를 통해 태풍에 의한 생물 영향 파악을 시도하였다. 저서생물의 특성상 비교적 이동성이 높은 갑각류나 인위적인 영향을 받는 연체동물 이매패류를 제외하고, 다모류의 출현 개체수만으로 태풍 영향을 분석하였다. 그 결과, G2 정점은 힌남노와 카눈 영향 전·후 모두 유사도 40% 기준으로 같은 그룹으로 묶여 G1에 비해 다모류 군집의 변동이 낮은 것으로 나타났다(Fig. 8). 특히, 카눈 영향 전·후 G1 정점의 다모류 군집 차이와 변동계수(Table 3)를 고려해 볼 때 외부 요인에 의한 생물 영향 정도가 가장 높았을 것으로 예측된다.

    4. 결 론

    본 연구에서는 태풍 유입 및 영향 시기에 따라 곰소만 상부와 하부 조간대의 온도 변동 특성을 비교하고자 하였다. 태풍에 의한 현장 접근성의 한계와 위험성을 배제하기 위해 각 정점에 온도와 압력 센서를 설치하여 측정하고, 기상자 료(AWS)를 조합하여 지온 변동을 확인하였다. 태풍 유입 전 기상 상황에 따라 카눈은 힌남노에 비해 기온 하강 폭이 약 5배 높게 나타났다. 이는 카눈의 유입 시기가 8월이었으며, 기온이 하강하기 전 평균 29.3℃로 높게 유지되었기 때문이었다. 태풍 영향에 있어 표-저층 온도 차에 대한 변동계수는 카눈 영향 당시 상부 조간대에서 0.4로 가장 높았으며, 저서 생물의 전·후 군집 유사도를 잘 반영한 것으로 나타났다. 노출시간이 6.4-7.5시간 범위를 보이는 상부에서는 외부 요인에 의한 환경 스트레스가 더 높을 것으로 생각되며, 하부는 긴 침수 시간에 따른 완충 효과로 생물 서식에 있어 더 안정한 것으로 보인다. 또한, 강우, 풍속 등 기상 변화의 비주기성 요인이 퇴적물 온도에 일시적으로 영향을 미치긴 하였으나 조위에 따른 정점 간 노출 차이가 더 지배적 요인으로 작용하였다. 우리나라가 보통 하계와 추계에 열대 저기압의 영향을 많이 받는다는 보편적인 특성을 고려해 볼 때, 갯벌은 태풍 유입 시기 차이에 의한 온도 하강 폭의 차이가 다르게 나타나며, 조석에 의한 주기적인 특성이 중요한 인자로 작용한다는 것을 알 수 있다. 앞으로 기후변화에 의한 기상 이상 현상이 빈번해질 수 있어 이에 관한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 생각되며, 갯벌 지온 연구는 생물 서식 영향이나 주기적인 특성에 따른 온도 변화의 정확한 예측을 위해 매우 중요할 것으로 판단된다.

    사 사

    이 연구는 2024년도 국립수산과학원 수산과학연구사업 “서해안 갯벌 패류양식 안정화 및 품종 다양화 기술 연구(R2024025)”의 일환으로 수행되었습니다. 또한, 본 논문을 세심히 검토해 주신 익명의 심사위원분들께 감사드립니다.

    Figure

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    The Korean Peninsula passage track of typhoon Hinnamnor (2022) and Khanun (2023) at three or six hourly intervals. Circle and rectangle points are indicated that typhoon Hinnamnor and Khanun, respectively. Image of map created using Google Earth Pro.

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    The map of the study area in Gomso Bay tidal flat and location of each site according to the tide level. Sensors installation and schematic view of the observation set.

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    Comparison of two typhoon wind rose diagrams collected in Gochang Simwon.

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    Plot of the daily-averaged temperatures and dailyaccumulated rainfall. G1 and G2 sites are depicted in circle points. R of blue bars are rainfall from AWS data (KMA, 2024). Gray bar point is a day of typhoon landed in Korean Peninsula.

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    Comparison of variations in upper (G1) and lower (G2) surface sediment temperature and tide pressure according to the timing of the typhoons impact.

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    Depth-sediment temperature variations and drop depending on the meteorological data and pressure of tidal cycles during typhoon Hinnamnor impact. The gray rectangles represents inundation in tidal flat.

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    Depth-sediment temperature variations and drop depending on the meteorological data and pressure of tidal cycles during typhoon Khanun impact. The gray rectangles represents inundation in tidal flat.

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    Dendrogram of cluster analysis and nMDS based on benthic macrofauna (polychaeta) abundance for before and after typhoons according to the Bray-Curtis similarity.

    Table

    Sediment characteristics of sites before (B) and after (A) typhoon impact

    Difference in average of exposure time (semi-diurnal) and sensor pressure of before-during-after typhoon impact at the study sites

    Differences in the temperature of sediment surface and sub- layer before-during-after typhoon impact and coefficient of variation between sites

    Reference

    1. Bray, J. R., and J. T. Curtis ( 1957), An ordination of the upland forest communities of Southern Wisconsin, Ecological Monographs, Vol. 27, pp. 325-349.
    2. Cebrian, J., C. D. Foster, R. Plutchak, K. L. Sheehan, M. C. Miller, A. Anton, K. Major, K. L. Heck Jr., and S. P. Powers ( 2008), The impact of Hurricane Ivan on the primary productivity and metabolism of march tidal creeks in the North Central Gulf of Mexico, Aquatic Ecology, Vol. 42, pp. 391-404.
    3. Cheng, L., J. Abraham, Z. Hausfather, and K. E. Trenberth ( 2019), How fast are the oceans warming?, Science, Vol. 363, pp. 128-129.
    4. Costanza, R., R. d’Arge, R. de Groot, S. Farber, M. Grasso, B. Hannon, K. Limburg, S. Naeem, R. V. O’Neill, J. Paruelo, R. G. Raskin, P. Sutton, and M. van den Belt ( 1997), The value of the world’s ecosystem services and natural capital, Nature, Vol. 387, pp. 253-260.
    5. Crespo, R. D. J., J. Wu, M. Myer, S. Yee, and R. Fulford ( 2019), Flood protection ecosystem services in the coast of Puerto Rico: Associations between extreme weather, flood hazard mitigation and gastrointestinal illness. Science of The Total Environment, Vol. 676, pp. 343-355.
    6. Elsner, J. B., J. P. Kossin, and T. H. Jagger ( 2008), The increasing intensity of the strongest tropical cyclones, Nature, Vol. 455, pp. 92-95.
    7. Emanuel, K. A. ( 2013), Downscaling CMIP5 climate models shows increased tropical cyclone activity over the 21st century, Proceeding of the National Academy of Sciences, Vol. 110, pp. 12219-12224.
    8. Folk, R. L. ( 1980), Petrology of sedimentary rocks, Hemphill Publishing Co., USA, Austin 182 pp.
    9. Hagberg, J., and B. G. Tunberg ( 2000), Studies on the covariation between physical factors and the long-term variation of the marine soft bottom macrofauna in Western Sweden. Estuarine, Coastal and Shelf Science, Vol. 50, pp. 373-385.
    10. Jimenez, J. A., A. E. Lugo, and G. Cintron ( 1985), Tree mortality in mangrove forests, Biotropica, Vol. 17, pp. 177-185.
    11. Kim, T. W., Y. K. Cho, K. W. You, and K. T. Jung ( 2010), Effect of tidal flat on seawater temperature variation in the southwest coast of Korea, Journal of Geophysical Research, Vol. 115, C02007.
    12. Korea Meteorological Administration ( 2024), Automatic Weather System.
    13. Koutsogiannopoulou, V. ( 2005), The use of intertidal salt marshes creeks as fish nursery areas: A seasonal survey of the fishes in north Bull Island, Dublin Bay, In J. G. Wilson [ed.], The intertidal ecosystem: The value of Ireland’s shores, Royal Irish Academy, Dublin, 196 pp.
    14. Lee, S. Y., J. H. Primavera, F. Dahdouh-Guebas, K. McKee, J. O. Bosire, S. Cannicci, K. Diele, F. Fromard, N. Koedam, C. Marchand, I. Mendelssohn, N. Mukherjee, and S. Record ( 2014), Ecological role and services of tropical mangrove ecosystems: a reassessment, Global Ecology and Biogeography, Vol. 23, pp. 726-743.
    15. Li, L., J. Xu, G. Kong, P. Li, Y. Ren, and H. Wang ( 2023), Hydrodynamics in the tidal flat in semi-enclosed Xiangshan Bay, Frontiers in Marine Science, Vol. 10, 1073254.
    16. Lin, N., R. E. Kopp, B. P. Horton, and J. P. Donnelly ( 2016), Hurricane Sandy’s flood frequency increasing from year 1800 to 2100, Proceedings of the National Academy Sciences, Vol, 113, pp. 12071-12075.
    17. Liu, J., S. Cai, and S. Wang ( 2011), Observations of strong near-bottom current after the passage of Typhoon Pabuk in the South China Sea, Journal of Marine System, Vol. 87, pp. 102-108.
    18. Long, J., C. Giri, J. Primavera, and M. Trivedi ( 2016), Damage and recovery assessment of the Philippines’ mangroves following Super Typhoon Haiyan. Marine Pollution Bulletin, Vol. 109, pp. 734-743.
    19. Maxwell, S. L., N. Butt, M. Maron, C. A. McAlpine, S. Chapman, A. Ullmann, D. B. Segan, and J. E. M. Watson ( 2019), Conservation implications of ecological responses to extreme weather and climate events, Diversity and Distributions, Vol. 25, pp. 613-625.
    20. McLusky, D. S., and M. Elliott ( 2004), The Estuarine Ecosystem: Ecology, Threats, and Management, third ed. Oxford University Press, Oxford, 216 pp.
    21. Miller, D. C., C. L. Muir, and O. A. Hauser ( 2002), Detrimental effects of sedimentation on marine benthos: What can be learned from natural processes and rates? Ecological Engineering, Vol. 19, pp. 211-232.
    22. Ohtsuki, K., R. Endo, Y. Nihei, W. Harada, and Y. Shimatani ( 2015), Thermal environment in tidal flat and mangrove areas based on field measurements of water and soil temperatures. E-proceedings 36th IAHR World congress, Hague, Netherlands.
    23. Pan, C., J. Zheng, J. Zeng, and G. Cheng ( 2021), Analysis of annual maximum tidal range in Hangzhou Bay, Chinese Journal of Hydrodynamics, Vol. 36, pp. 201-209.
    24. Peduzzi, P., B. Chatenoux, H. Dao, A. De Bono, C. Herold, J. Kossin, F. Mouton, and O. Nordbeck ( 2012), Global trends in tropical cyclone risk, Nature Climate Change, Vol. 2, pp. 289-294.
    25. Ryu, J., J. Won, and K. D. Min ( 2002), Waterline extraction from Landsat TM data in a tidal flat: A case study in Gomso Bay, Korea, Remote Sensing Environment, Vol. 83, pp. 442-456.
    26. Shi, B., P. D. Pratolongo, Y. Du, J. Li, S. L. Yang, J. Wu, K. Xu, and Y. P. Wang ( 2020), Influence of macrobenthos (Meretrix meretrix Linnaeus) on erosion-accretion processes in intertidal flats: A case study from a cultivation zone, Journal of Geophysical Research Biogeosciences, Vol. 125, e2019JG005345.
    27. Shi, B., S. L. Yang, S. Temmerman, T. Bouma, T. Ysebaert, S. Wang, Y. Zhang, J. Wu, H. Yang, L. Zhang, L. Zuo, and Y. P. Wang ( 2021), Effect of typhoon-induced intertidal-flat erosion on dominant macrobenthic species (Meretrix meretrix), Limnology and Oceanography, Vol. 66, pp. 4197-4209.
    28. Stout, J. P. ( 1984), The ecology of irregularly flooded salt marches of the northeastern Gulf of Mexico: a community profile, US Fish and Wildlife Service, Biological Report 85 (7.1) Washington D. C.
    29. Wang, S., J. Ge, K. H. Kilbourne, and Z. Wang ( 2020), Numerical simulation of mid-Holocene tidal regime and storm-tide inundation in the south Yangtze coastal plain, East China, Marine Geology, Vol. 423, 106134.
    30. Wu, X., H. Wang, N. Bi, Z. Song, Z. Zang, and G. C. Kineke ( 2016), Bio-physical changes in the coastal ocean triggered by typhoon: A case of Typhoon Meari in summer 2011, Estuarine, Coastal and Shelf Science, Vol. 183, pp. 413-421.